彩色相机内部有三个CCD电子耦合元件,分别用来感受红绿蓝三中颜色的光线,默认情况下,三个颜色的感光电路信号的放大比例是1:1:1的.在理想的拍摄环境下,纯白色的RGB分量按照1:1:1的比例放大之后,得到的是没有偏色的白色,当在非理想的环境光条件下,白色成像出来的效果会偏向环境光的颜色,而不是纯白色. 相机的自动白平衡就是要通过改变RGB感光电路信号的放大比例,让受环境光影响的白色还原成纯白色,保证在各种光线条件下,成像色彩跟物体真实的色彩保持一致. 常用的一种自动白平衡算法是灰度世界法,它假设

//推断是否ios7 取消控制拉升 if ([[UIDevice currentDevice].systemVersion doubleValue] >= 7.0) { self.edgesForExtendedLayout = UIRectEdgeNone; }

  遇到问题 昨天在做音乐播放器的时候,遇到了一个这样的界面: 当下拉scroll区域列表的时候,图片会按照比例无缝连接放大,就想下面的效果图一样 分析问题 从上图可一看到,页面主要由两个div组成,图片为div1,列表为div2,当向下滑动div2,div1也上下拉升,无缝紧贴div1.既然是div(图片)的拉伸,我们就可以用到CSS3中的  transform:scale  (按比例缩放变形).至于这个比例到底是如何,我们可以使用数学来计算. 公式计算 上面说了,列表div2是由better

JDBC 查询的三大参数 本文转载至 http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/5115228 DBC1.0 .JDBC2.0 .JDBC3.0 中分别用以下方法创建Statement . JDBC1.0 : createStatement() JDBC2.0 : createStatement(resultSetType, resultSetConcurrency) JDBC3.0 : createStatement(resultSetTy

秒懂JVM的三大参数类型,就靠这十个小实验了 你好,我是悟空哥,「7年项目开发经验,全栈工程师,开发组长,超喜欢图解编程底层原理」.手写了2个小程序,Java刷题小程序,PMP刷题小程序,已发布到公众号菜单. SpringCloud实战项目Github Java在线文档Github 本实验的目的是讲解JVM的三大参数类型.在JVM调优中用到的最多的XX参数,而如何去查看和设置JVM的XX参数也是调优的基本功,本节以实验的方式讲解JVM参数的查看和设置.希望大家能有所启发. 标配参数 常见标配参数

  带滚动条的线性混合示例:   #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<thread> #include<vector> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/contrib/contrib.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include

首先实现下拉参数联动 1.参数的定义→添加控件绑定数据→参数过滤和参数面板样式 下拉复选框控件注意事项:select * from tablewhere 1=1${if(len(控件名称)=0,"","and 字段名称 in ('"+控件名称+"')")} 2.为订单编号添加过滤条件和条件属性 为货主省份添加条件属性 编辑控件 进行控件属性→控件值:字符串,数据字典选择对应字段,返回值类型也必须为字符串,分隔符用',' 预览: 下拉参数联级就实现

opencv提供了fitline函数用于直线拟合,原型为: C++: void fitLine(InputArray points, OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps) Python: cv2.fitLine(points, distType, param, reps, aeps) → line C: void cvFitLine(const CvArr* points, int dist

本文转载至 http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/5115228 DBC1.0 .JDBC2.0 .JDBC3.0 中分别用以下方法创建Statement . JDBC1.0 : createStatement() JDBC2.0 : createStatement(resultSetType, resultSetConcurrency) JDBC3.0 : createStatement(resultSetType, resultSet

<Grid Grid.Column="3" Margin="0,4,0,0" Background="Black"> <Viewbox> <Image Width="{Binding RelativeSource={RelativeSource Self}, Path=Source.PixelWidth}" Height="{Binding RelativeSource={Relativ

if (ios_Vewsion_5_Or_Above) { _scrollView.bounces = NO; } else { for (id subview in _scrollView.subviews) if ([[subview class] isSubclassOfClass: [UIScrollView class]]) ((UIScrollView *)subview).bounces = NO; }

一.AdaBoost的损失函数 AdaBoost优化的是指数损失,即\begin{align*} \mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim \mathfrak{D}, y}[e^{-y H(\boldsymbol{x})}] = \int_{\boldsymbol{x}} \sum_y e^{-y H(\boldsymbol{x})} p(y|\boldsymbol{x}) p(\boldsymbol{x}) \mbox{d} \boldsymbol{x} \end{ali

特征检测 特征描述 特征匹配 特征跟踪 “不读白不读,读了还想读” 的一本基础书 低层次特征提取 阈值方法 1. 边缘检测 一阶检测算子 二阶检测算子 相位一致性(频域) 2. 角点检测(局部特征提取) 3. 光流(optical flow) 一阶边缘检测算子 基础算子:Roberts交叉算子 Prewitt算子 Sobel算子 Canny算子 (most popular recently) 既然号称“最优算子”,那就作为典型,深入一下. Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘

边框圆角 border-radius 每个角可以设置两个值,x值.y值 border-top-left-radius:水平半径 垂直半径 border-radius:水平半径/垂直半径 border-radius:60px 30px 120px 160px/160px 120px 30px 60px ; 单位:百分比和像素.最好使用% 练习 盒子阴影 box-shadow 可设置多重边框阴影,增强立体感 box-shadow: 5px 5px 27px red,-5px -5px 27px gr

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]

1. 线性组合 接下来我们要换一个角度来看向量.以二维平面直角坐标系为例,i, j 分别是沿 2 个坐标轴方向的单位向量.那么坐标平面上的其他向量,例如 [ 3  -2 ] [3−与 i, j 是什么关系呢? 将向量 i 沿水平向右的方向拉升 3 倍,向量 j 沿竖直向下的方向拉升 2 倍 这样,我们可以将向量 [ 3  -2 ] [3−2] 看成是将向量 i, j 缩放后再相加的结果 向量 i, j 称为基向量,其他向量都可以通过对基向量缩放再相加的方法构造出来.基向量缩放的倍数对应向量的各个

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

前言 在抖音中,我们经常看到各种抖音玩家都喜欢使用哈哈镜效果.那么什么是哈哈镜呢? 在现实生活中,哈哈镜是指一种表面凹凸不平的镜子,可以反应出人像及物体的扭曲面貌.简单点来说就是拉伸人脸(物件),或者压缩人脸(物体)的效果. 哈哈镜实现原理 假设输入图像的宽高为w和h,图像中心点的坐标为(cx,cy).那么图像中任意一点(x,y)到中心点的距离为(x-cx),(y-cy). 那么拉升放大,图像变换的半径为r(r是哈哈镜的范围大小),得到公式如下: x=(tx/2)(sqrt(txtx+tyty)

Bootstrap是当下流行的前端UI组件库之一.利用Bootstrap,可以很方便的构造美观.统一的页面.把设计师从具体的UI编码中解放出来.   Bootstrap提供了不少的前端UI组件.带下拉菜单的文本框就是其中之一,效果图如下(真要自己完全设计,还得费一番功夫)   关于该组件的详情参看Bootstrap官网.带下拉菜单的文本框   看到上面的效果图,使我想到WinForm编程中的DropDownList控件.不过,和DropDownList控件相比,还缺少以下内容 1.当点击菜单中的

一个能够自动扩容的顺序表 ArrList (GCC编译). #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define TRUE 1 #define FALSE 0 typedef struct { int x; int y; }Point2D; // Point2D 结构 typedef struct { Point2D *pt; //线性表的数据项 int length; //线性表当前长度