RGB有亮度吗?常用公式: Y(亮度)=(0.299*R)+(0.587*G)+(0.114*B)…

亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度. 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力:另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率. 如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素,就相当于提高了100倍的图像系统分辨率. [分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类. 显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少.由于屏幕…

VCL 和 Firemonkey 的 Bitmap 处理像素的方式不相同,下例为将图片内不是「白色」的像素全部改成「黑色」: procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); var x, y: Integer; vBitMapData: TBitmapData; begin if Image1.Bitmap.Map(TMapAccess.maWrite, vBitMapData) then begin do do if vBitMapData.Ge…

public static unsafe byte[] ConvertTo8Byte(Bitmap img) { byte[] result = new byte[img.Width * img.Height]; ; BitmapData data = img.LockBits(, , img.Width, img.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); var bp = (byte*)data.Scan0.To…

http://www.52rd.com/S_TXT/2016_6/TXT85047.HTM?WebShieldDRSessionVerify=Wz3h6srvu76qRI4MFxK8 前面介绍了双camera能实现的功能中其中很大的一类都是依赖于景深的计算.现在这类功能在手机上的应用也是相对成熟的.在这类功能中景深的计算是很重要的,如何计算景深,计算的准确性和性能都是决定最后能够实现什么样功能的关键. 很多人都会说其实我们从一张照片中也能看出哪个物体在前,哪个物体在后.这其实这是建立在我们大脑的…

转自http://www.itnose.net/detail/6117338.html 前文中完成最简单的漫反射shader只是单个光源下的漫反射,而往往场景中不仅仅只有一个光源,那么多个光源的情况下我们的物体表面的漫反射强度如何叠加在一起呢?前文打的tag "LightMode"="ForwardBase"又是什么意思呢? Unity内置的DiffuseShader,也就是我们创建一个Material出来时默认的Shader也是多光源的,所以这篇文章完成的shad…

DesktopGood performance is critical to the success of many games. Below are some simple guidelines for maximizing the speed of your game's graphical rendering. 好的性能,是很多游戏成功 的关键.下面是一些简单的指引,最大限度地提高你的游戏图形渲染速度. Optimizing Meshes 优化网格You only pay a render…

前文中完成最简单的漫反射shader只是单个光源下的漫反射,而往往场景中不仅仅只有一个光源,那么多个光源的情况下我们的物体表面的漫反射强度如何叠加在一起呢?前文打的tag "LightMode"="ForwardBase"又是什么意思呢?Unity内置的DiffuseShader,也就是我们创建一个Material出来时默认的Shader也是多光源的,所以这篇文章完成的shader与默认的diffuse shader基本效果一致.首先引入几个概念渲染路径 Rende…

优化图形性能 良好的性能对大部分游戏的成功具有决定作用.下面是一些简单的指导,用来最大限度地提高游戏的图形渲染. 图形需要哪些开销 游戏的图形部分主要开销来自电脑的两个系统: GPU 或 CPU.优化的第一条原则是找到性能出现问题的地方;因为 GPU 和 CPU 的优化策略不尽相同(甚至可能截然不同 — 因此,通常在优化 CPU 的时候会给 GPU 带来更多工作,反之亦然). 主要瓶颈以及检查瓶颈的方式: GPU 通常受供给比率或内存带宽的限制. 以更低的显示分辨率运行游戏是否更快? 如果是,您…

VMAF 方法: 基本想法: 面对不同特征的源内容.失真类型,以及扭曲程度,每个基本指标各有优劣.通过使用机器学习算法(支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归因子)将基本指标“融合”为一个最终指标,可以为每个基本指标分配一定的权重,这样最终得到的指标就可以保留每个基本指标的所有优势,借此可得出更精确的最终分数.我们还使用主观实验中获得的意见分数对这个机器学习模型进行训练和测试. VMAF可在支持向量机(SVM)回归因子中使用下列基本指标进行融合: 1.视觉信息保真…