What is WB(white balance)? 人的视觉和神经系统在看到白色物体的时候,基本不受环境的变化而出现严重的错觉.比如阴天,晴天,室内,室外,日光灯,白炽灯等的环境下,人依然会将白纸视作白纸. 但是imagesensor这种电子器件没有心理和神经作用.受制于环境色温的影响.拍出的照片会出现偏色的情况. 色温的定义:一个黑体加热之后,随着温度的升高,黑体会先发出红色,然后越来越亮,变成黄光,在变成白光,直至蓝光,这个温度就是色温. 下面看几组照片:     7700k       

本文大体讲解了白平衡的算法流程,适用于想了解和学习白平衡原理的筒子们. 一般情况下要实现AWB算法需要专业的图像和算法基础,本文力图通过多图的方式,深入浅出,降低初学者理解上的门槛,让大家都理解到白平衡算法流程. 看到这里还在继续往下瞄的同学,一定知道了色温的概念,并且知道sensor原始图像中的白色如果不经AWB处理,在高色温(如阴天)下偏蓝,低色温下偏黄,如宾馆里的床头灯(WHY!OTZ) (如下图). 下面这个T恤的图片非常经典,怎么个经典后续再说,不过大体可以看出有偏黄和偏蓝的情况.虽然

本文转载yapingmcu的<图像算法---白平衡AWB(讲的很好)>.原文http://blog.csdn.net/yapingmcu/article/details/50637797 1,白平衡算法---色温曲线 本文大体讲解了白平衡的算法流程,适用于想了解和学习白平衡原理的筒子们. 一般情况下要实现AWB算法需要专业的图像和算法基础,本文力图通过多图的方式,深入浅出,降低初学者理解上的门槛,让大家都理解到白平衡算法流程. 看到这里还在继续往下瞄的同学,一定知道了色温的概念,并且知道sen

本文说明了白平衡算法估计当前场景的色温过程. 色温计算的原理并不复杂,但要做到,还是一道,认真做好每一步,这需要大量的测试,和算法一直完好. 关于该过程首先简要: 1, 取的图像数据,并划分MxN块,如果是25x25,并统计每一块的基本信息(,白色像素的数量及R/G/B通道的分量的均值). 2, 依据第1步中的统计值, 找出图像中全部的白色块,并依据色温曲线推断色温. 3, 至此,我们得出来了图像中全部的可能色温,假设是单一光源的话,能够取色温最多的,当作当前色温. 比方25x25=625 个块

原文地址:http://blog.csdn.net/wzwxiaozheng/article/details/38434391 白平衡算法---色温曲线 本文大体讲解了白平衡的算法流程,适用于想了解和学习白平衡原理的筒子们. 一般情况下要实现AWB算法需要专业的图像和算法基础,本文力图通过多图的方式,深入浅出,降低初学者理解上的门槛,让大家都理解到白平衡算法流程. 看到这里还在继续往下瞄的同学,一定知道了色温的概念,并且知道sensor原始图像中的白色如果不经AWB处理,在高色温(如阴天)下偏蓝

题目描述 原题来自:2012 年国家集训队互测 给你一个无向带权连通图,每条边是黑色或白色.让你求一棵最小权的恰好有 need 条白色边的生成树.题目保证有解. 输入格式 第一行 V,E,need 分别表示点数,边数和需要的白色边数. 接下来 E 行,每行 s,t,c,col 表示这边的端点(点从 0 开始标号),边权,颜色( 0白色,1 黑色). 输出格式 一行表示所求生成树的边权和. 样例 样例输入 2 2 1 0 1 1 1 0 1 2 0 样例输出 2 数据范围与提示 对于所有数据,V<

Camera噪声问题 Camera RGB 域的噪声 以上部分属于sensor processing,接下来的部分属于color.luminance processing. gamma gamma是在RGB域设置一个gamma table去对应给每一个像素值增加一个适当的增益提高暗区的亮度水平.gamma的由来是由古老的显示屏来的,gamma校正基本上是为了提升暗部细节,可以理解为在数字gain增加,会显著增加暗区的噪声,针对不同平台或者设备gamma的核心理念都是一样的,只不过对于gamma

中间件&验证码&富文本&缓存 1. 中间件&AOP   中间件:是一个轻量级的,底层的插件,可以介入Django的请求和响应过程(面向切面编程) ​ 中间件的本质就是一个python类 ​ 面向切面编程(Aspect Oriented Programming)简称AOP.AOP的主要实现目的是针对业务处理过程中的切面进行提取,它所面对的是处理过程中的某个步骤或阶段,以获得逻辑过程中各部分之间低耦合的隔离效果. ​ 中间件可实现功能   - 统计   - 黑名单   - 白名

题目链接 左边白方格里放小球,满足同一行.列只有一个(被黑块隔开).问最多放多少个球. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 从贪心类别看到这个题的,读完题后只能想到枚举的解法 ==.智商有限. 看了题解后才知道怎么贪心,还有一个最大二分匹配的解法. 1.枚举 依次判断每个格子能不能放小球,如果能则返回 max{dfs

这场比赛手速场+数学场,像我这样读题都读不大懂的蒟蒻表示呵呵呵. 第四题搞了半天,大概想出来了,但来不及(中途家里网炸了)查错,于是我交了两次丢了100分.幸亏这次没有掉rating. 比赛传送门:https://codeforces.com/contest/1080. A.Petya and Origami 题意:Petya要发出n张邀请函,每张请函需要2张红纸,5张绿纸,8张蓝纸.现在商店里有一些不同颜色的笔记本,每本中有k张颜色相同的纸,求最少要买几本笔记本. 这题就是一道模拟题,算出每种

关注公众号"轻松学编程"了解更多. 1.面向切面编程 切点(钩子) 切点允许我们动态的在原有逻辑中插入一部分代码 在不修改原有代码的情况下,动态注入一部分代码 默认情况,不中断传播,切点会自动愈合(自动执行原有逻辑) 如果我们执行了中断操作(return,raise),没接上,会直接到程序结尾 五个切面:1.请求交给路由处理之前:2.请求交给视图处理之前:3.请求交给视图渲染后:4.渲染结果返回给模板之前:5.出现异常. 2.Django中的中间件 框架内置切点 init 没有参数,服

EM算法 各类估计 最大似然估计 Maximum Likelihood Estimation,最大似然估计,即利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值的计算过程. 直白来讲,就是给定了一定的数据,假定知道数据是从某种分布中随机抽取出来的,但是不知道这个分布具体的参数值,即:模型已知,参数未知,而MLE就是用来估计模型的参数. MLE的目标是找出一组参数(模型中的参数),使得模型产出观察数据的概率最大. \[arg~max_θP(X;θ) \] MLE求解过程 写出似然函数

白*衡(Color Constancy,无监督AWB):CVPR2019论文解析 Quasi-Unsupervised Color Constancy 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Bianco_Quasi-Unsupervised_Color_Constancy_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 本文提出了一种计算颜色恒常性的方法,即训练一个深卷积神经网络来检测彩色图像中转换成灰度后的消色差像

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

白名单有啥好说的呢?无非就是筛选登入,大家第一眼看到就是这个印象,白名单也是有文章的,弄的时机不同会给你带来很不错的收益,注意是收益.还是举例来说,游戏上线前渠道都会做一个预下载,一般提前1-2天,这时候有的渠道有自己的白名单系统会挡住渠道登入用户,大部分渠道是没有这类系统的,需要CP自己实现.我们的游戏也这么上线了,过了两天运营找过来,说我们自己的后台数据统计渠道的登入激活数据与渠道反馈过来的严重不符,首日登入渠道给出的是8000,而我们的后台是500,查了半天发现了情况,我们的白名单是在用户

前言 不知不觉来百度已有半年之久,这半年是996的半年,是孤军奋战的半年,是跌跌撞撞的半年,一个字:真的是累死人啦! 我所进入的团队相当于公司内部创业团队,人员基本全部是新招的,最初开发时连数据库都没设计,当时评审需求的时候居然有一个产品经理拿了一份他设计的数据库,当时我作为一个前端就惊呆了...... 最初的前端只有我1人,这事实上与我想来学习学习的愿望是背道而驰的,但既然来都来了也只能独挑大梁,马上投入开发,当时涉及的项目有: ① H5站点 ② PC站点 ③ Mis后台管理系统 ④ 各种百度

自暑假以来,囫囵吞枣一般蒙头栽入前端自学中,且不说是否窥探其道,却不自觉中提高了对网页版面设计的要求,乃至挑剔.一个设计清爽美观的网页能让读者心旷神怡,甚至没有了阅读疲劳:而一个设计粗劣嘈杂的网页实在让读者为之揪心难受,何谈长时间阅读,不仅苦了眼睛,倦了身体,更是伤了精神. 于博客园中开博撰文后,不时为众多设计精彩的博客主题而流连忘返,且不说博文质量如何,单看那设计用心,清新自然的博客,便对博主的审美感观频添几分赞许,自然要驻留些时候细细拜读博主的随文,因此风格样式对于博客就好似于地段门面对于酒

前言 最近碰到几个恶心问题,也发现一点优化技巧,以及对Hybrid知识的一些整理,这里便一并拿出来做分享了,关于Hybrid的调试,会是我今后一个重点 我的博客首先是学习笔记,方便自己做知识沉淀,以后好查阅,其次才是分享,所以其中有误请提出,觉得乱是很有可能的~~~~~~ 我们在工作中一般会有这么一个流程:发现问题->定位问题->解决问题 其中最难就是定位问题,有时候我们会花上几天时间定位问题,而解决问题却只需要几秒...... 所以定位问题的能力非常重要,这也是经验的体现,所谓高手其实就是坑

一.简介 除了是一个地图之外,我们也可以使用多地图进行地市.区县联动数据统计.需求如下:展示整改广东省的地图,并显示统计信息,当点击某一个地市的时候,就显示该地市的地图,并统计该地市区县的数据信息.二.示例 相关echarts配置见上一篇 Echarts 之二——地市联动数据统计 . 相关代码如下: <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8"%> <html> <head> <title>

一.简介 通过地图可以更直观地展示各个地区的统计数据,能够更清楚地进行数据分析.有些场景下,我们不仅仅需要对每个地市进行统计分析.更需要对地市一下的区县进行数据统计,并进行联动.此事我们可以通过Echart支持的 GeoJson 动态扩展地图类型,完成这一需求(GeoJson 相关规格书可访问:http://www.oschina.net/translate/geojson-spec?cmp ).需求如下:展示整改广东省的地图,并显示统计信息,当点击某一个地市的时候,就显示该地市的地图,并统计该