1 YUV域介绍 根据三基色原理,任意一种色光F都可以用不同分量的R.G.B三色相加混合而成,即F = r [ R ] + g [ G ] + b [ B ],其中r.g.b分别为三基色参与混合的系数.当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:而当三基色分量都为k(最强)时混合为白色光.调整r.g.b三个系数的值,可以混合出介于黑色光和白色光之间的各种各样的色光.       在现代彩色电视系统中,通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD摄像机进行摄像,然后把摄得的彩色图像信号经分色.分别放大校正后得

目录 STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(三): 基于FwLib_STC8的模数转换ADC介绍和演示用例说明 前面介绍了在Keil5和PlatformIO环境下使用FwLib_STC8, 接下来以STC8H系列为主, 结合demo中的演示用例介绍ADC(模数转换) STC8G和STC8H的ADC模数转换 STC8G和STC8H的

半精度浮点是指用16bit表示一个浮点数,最高1bit为符号位,中间5bit为指数a,低10bit为尾数b Value = (符号位)(1+b/1024)*(2^(a-16)) 程序很简单,用pyinstaller -F getExp.py压缩成getExp.exe(见另一篇博客py文件打包成exe)可以用 由于只取指数位,程序简单处理了符号位和尾数位 #coding = utf-8 if __name__ == '__main__': file = input('输入半精度浮点文件:\n')

1 CSC基本实现 根据前一篇CSC转换的文档了解到,RGB与YUV的变换公式如下: YCbCr(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算,计算公式如下: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B Cb = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 Cr = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV (256级别) 计算: R = Y + 1.402 (Cr-128) G = Y

最近在看<Spark for Data Science>这本书,阅读到<Machine Learning>这一节的时候被稀疏矩阵的存储格式CSC给弄的晕头转向的.所以专门写一篇文章记录一下我对这种格式的理解. 目的 Compressed Sparse Column Format (CSC)的目的是为了压缩矩阵,减少矩阵存储所占用的空间.这很好理解,手法无法就是通过增加一些"元信息"来描述矩阵中的非零元素存储的位置(基于列),然后结合非零元素的值来表示矩阵.这样在

Number的数据声明如下:表示        作用        说明Number(p, s)        声明一个定点数        p(precision)为精度,s(scale)表示小数点右边的数字个数,精度最大值为38,Number(p)        声明一个整数        相当于Number(p, 0)Number        声明一个浮点数        其精度为38,要注意的是scale的值没有应用,也就是说scale的指不能简单的理解为0,或者其他的数. 定点数的精

When you publish your ASP.NET project to a hosting account such as GoDaddy, you may run into the issue below. This issue may occur even though your code works fine in localhost. Server Error in ‘/’ Application. . Parser Error Description: An error oc

刷到一道需要控制输出精度和位数的题目 刚开始以为单纯使用 iomanip 函数库里的 setprecision 就可以,但 OJ 给我判了答案错误,后来一想这样输出并不能限制位数只能限制有效位数. 比如说 0.000101000110 用 setprecision(4) 答案是 0.000101 这里甚至把最后一位的有效数字 0 省略了!! 后来了解到 fixed 关键字 那么在这里若要控制小数点后 N 位 只要写成 cout << fixed << setprecision(N)

本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===

开发中处理处理价格金额问题, 后台经常返回float类型, 打印或转成NSString都会有精度丢失问题, 因此使用系统自带的NSDecimalNumber做处理, 能解决这问题:经过测试其实系统NSDecimalNumber是对有问题值做了四舍五入处理 •    还有经过测试, 重要的事说三遍:
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double     float testDouble = [jsonDict[@"Body"]

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因 解决方案(一个对象+一个函数) 一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug 这真不是 Firebug 的问题,可以用alert试试 (哈哈开玩笑). 看看Java的运算结果 再看看Python 2. 大整数运算 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位数竟然相

magnitude是精确距离,sqrMagnitude是节省CPU的粗略距离,精度有损失 CubeA坐标 x:0 y:0.844 z:0 CubeC坐标 x:0 y:0 z:0 Vector3 aaa = A.position - C.position; Debug.DrawLine(A.position, C.position, Color.green); Debug.Log("aaa: " + aaa.ToString() + " magnitude:" + a

http://www.cnblogs.com/acsmile/archive/2011/05/09/2040918.html 计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题,代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了.精度问题则不好说,有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈,简直“画龙点睛”.这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了,但是也不乏一些%^&%题#$%$^,另外有些常识不管题目卡不卡,都是应该知道的.今天我就开膛回顾下见过且还有印象的精度问题,由于本人见识和记忆均有限,望

1. BigDecimal 类型数据 的创建,构造函数 有 public BigDecimal(BigInteger intVal, long val, int scale, int prec); public BigDecimal(char[] in, int offset, int len) ; public BigDecimal(String val); public BigDecimal(double val); public BigDecimal(BigInteger val); pu

# This file contains command-line options that the C# # command line compiler (CSC) will process as part # of every compilation, unless the "/noconfig" option # is specified. #========================================== # Reference the common Fra

# This file contains command-line options that the C# # command line compiler (CSC) will process as part # of every compilation, unless the "/noconfig" option # is specified. # Reference the common Framework libraries /r:Accessibility.dll /r:Mic

最近遇到个比较奇怪的问题,js函数里传参,传一个位数比较大,打印arguments可以看到传过来的参数已经改变. 然后查了一下,发现确实是js精度丢失造成的.我的解决方法是将数字型改成字符型传输,这样就不会造成精度丢失了.如下图: JS 数字丢失精度的原因 计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示.就像一些无理数不能有限表示,如 圆周率 3.1415926...,1.3333... 等.JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bi

iis 未能找到编译器可执行文件 csc.exe在一台新安装完的Windows Server 2003上,打上Framework 3.5,配置好WebService的IIS,结果浏览时出现:未找到编译器可执行文件 csc.exe .但是仔细检查下Framework下是有csc.exe文件的. 重新安装 .net framework 如果还不能解决,那么给C:\WINDOWS\Microsoft.net\Framework\v3.5加上network service用户读取执行权限 或者新建注册表

progress对外输出精度只有小数点后两位(这点可以运行上节程序进行验证),即精确到0.01秒. 我们使用模板技术仿造一个progress_timer编写一个新类:new_progress_timer,以实现任意精度的输出. new_progress_timer同样继承自timer,只是编程了模板类.模板参数N指明了输出精度,默认值为2,与progress_timer相同. #include <boost\timer.hpp> #include <boost\progress.hpp&

作者: jillzhang 联系方式:jillzhang@126.com 原网址:http://blog.csdn.net/wuna66320/article/details/1691734 1 范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的. float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下: float: 1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位) double: 1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位) 在数学中