图:显卡(驱动程序)上的Gamma设置 图:ACDSEE中的曝光调节 二. 什么是Gamma? 2.1. 显示器Gamma曲线 Gamma可能源于CRT(显示器/电视机)的响应曲线,即其亮度与输入电压的非线性关系. 图:一典型显示器 的响应曲线,非常接近指数函数 (说明:上图中输入值为数字化的,即通常的RGB值,但可以理解数/模转换是线性的,所以它和输入电压是等效的) 归一化后,我们通常可以用一简单的函数来表示: output = input ^ gamma gamma就是指数函数中的幂. 图:

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够

opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候,通道的存储顺序是不同的. matlab 的排列顺序是R,G,B: 而在opencv中,排列顺序是B,G,R. 下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道. // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "c

Gamma矫正技术 一. gamma校正背景 在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数.这说明暗区的信号要比实际情况更暗,而亮区要比实际情况更高.所以,要重现摄像机拍摄的画面,电视和监视器必须进行伽玛补偿.这种伽玛校正也可以由摄像机完成.我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的,是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号,所以应对图像信号引入一个相反的非线性失

Scrum Meeting博客目录 [Gamma阶段]第三次Scrum Meeting 基本信息 名称 时间 地点 时长 第三次Scrum Meeting 19/05/29 大运村寝室6楼 30min 相关工作 成员 已完成工作 明日计划工作 鲍屹伟 每日例会撰写,拿到营业执照照片,填写申请函并返回给企业盖公章 每日例会撰写,申请小程序迁移并按照可能的打回信息修改,完成迁移 白世豪 修改登录页面小概率发生的无法登陆BUG 浏览历史的保存优化--设定上限.分隔符修改.浏览顺序的保存 刘启航 创建查

参考: https://jingyan.baidu.com/article/456c463b41de5f0a5831448e.html matlab在图像处理方面,具有很强大的应用.下面将分享如何使用matlab对图片的RGB三色进行提取并显示. 工具/原料   电脑 已注册的MATLAB 方法/步骤     首先通过函数对图片进行读取并显示. image = imread('杯子.jpg'); imshow(image) 运行后图片如图.   接下来对红色分量进行提取并显示. image =

#include "iostream" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "vector" using namespace std; using namespace cv; /*计算真彩色图像的直方图*/ void splitRgbImgPro(const Mat img, vector<Mat>& imgRGB); void calImgHistPro(vector<Mat&

通道(Channel):由 java.nio.channels 包定义的,Channel 表示 IO 源与目标打开的连接.Channel 类似于传统的"流",只不过 Channel本身不能直接访问数据,Channel 只能与Buffer 进行交互. Channel的顶层接口: public interface Channel extends Closeable { public boolean isOpen(); public void close() throws IOExcepti

概述 实现彩虹呼吸灯 题目就是这么简短,但这是目前我碰到的最有意思的一道题目,因为他有无数种解决方法,并且每一种都是那么高级或者巧妙,比如 可以利用3路不同初相的PWM调制信号驱动三颗RGB灯重叠呼吸 利用1路PWM信号以及状态机,将一个周期分为3个状态,分别是[R降G升B灭],[R灭,G降,B升]和[R升,G灭,B降],依次往复实现重叠呼吸 将PWM拆分为3段,分别为升,降,灭,在不同时间周期性的输送给RGB实现重叠呼吸 当然,不只这几种,还有更高级的方法或者生成语句也可以更加简练的完成题目,

概念 通道(Channel)由java.nio.channels包定义的.channel表示IO源与目标打开的连接,类似流,但不能直接访问数据,只能与Buffer进行交互 通道类似流,但又有不同: 既可以从通道中读取数据,又可以将数据写入通道,而流的读写通常是单向的 通道可以异步的读写 通道中的数据总要先读到一个Buffer中,或从一个Buffer中写入通道 通常情况下,通道与操作系统的文件描述符(FileDescriptor)和文件句柄(FileHandler)有着一对一的关系.虽然通道比文件

每日任务内容 队员 昨日完成任务 明日要完成的任务 张圆宁 #91 用户体验与优化https://github.com/rRetr0Git/rateMyCourse/issues/91(持续完成) #91 用户体验与优化https://github.com/rRetr0Git/rateMyCourse/issues/91 牛宇航 #86 重置密码的后端逻辑:修复教师数据bughttps://github.com/rRetr0Git/rateMyCourse/issues/86(持续完成) #86

#include <iostream> #include <cmath> #include <cstdlib> #define DIM 1024 #define DM1 (DIM-1) #define _sq(x) ((x)*(x)) // square #define _cb(x) abs((x)*(x)*(x)) // absolute value of cube #define _cr(x) (unsigned char)(pow((x),1.0/3.0)) //

参考如下链接: https://www.zhihu.com/question/27467127

RGB: 就是常说的红(Red).绿(Green)和蓝(Blue),每个图像的像素点由RGB三个通道的值组成. YUV和YCbCr: YUV与RGB的转换: Y'= 0.299*R' + 0.587*G' + 0.114*B' U'= -0.147*R' - 0.289*G' + 0.436*B' = 0.492*(B'- Y') V'= 0.615*R' - 0.515*G' - 0.100*B' = 0.877*(R'- Y') R' = Y' + 1.140*V' G' = Y' - 0.

图像处理(Alpha通道,RGB,...)祁连山(Adobe 系列教程)****的UI课程 一个也许很傻的问题,在图像处理中alpha到底是什么?  Alpha通道是计算机图形学中的术语,指的是特别的通道,意思是“非彩色”通道,主要是用来保存选区和编辑选区. 为什么用‘Alpha’代表透明度? l  Alpha 没有透明度的意思,不代表透明度.opacity 和 transparency 才和透明度有关,前者是不透明度,后者是透明度.比如 css 中的「opacity: 0.5」就是设定元素有

一般的压缩方案 做移动平台,终究都是要考虑纹理压缩的问题 IOS/PVR平台上一般会选用PVRTC格式,这个格式压缩还是很给力. Android上设备种类很多,支持的格式各有不同.如果平台能支持下载前检测设备来区分下载的APK,我们可以选择相应的压缩格式.但是很多平台都只要一个APK,我们就只能选择最稳妥的ETC1+Alpha方案了. 这个方案用过的应该都知道并不是特别好,首先肯定要生成两张图,然后压缩比还不错,但是压缩质量就有点不行了.在普通的纹理上用还可以,但是在UI这种要足够清晰的地方就有

zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对GraphCut做了一个了解,而现在我们聊到的GrabCut是对其的改进版,是迭代的Graph Cut.OpenCV中的GrabCut算法是依据<"GrabCut" - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts>这篇文章来实现的.该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界(反差)信息,只要少量的用户交互

平时工作经常需要做些图像分析,需要给图像分通道,计算各个通道的直方图分布特点,这个事儿photoshop也能做,但是用起来不方便,且需要电脑上安装有PS软件,如果用OpenCV, 更是需要在visual studio上做很多配置工作.本文充分利用python的便携性和轻量级特点,力图实现一个脚本,到处处理的目标. 注:本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7,注意版本问题. <使用方法> 1.将待处理图片命名为1.jpg和本文python脚本文件放入同一文件夹: 2.运行python脚

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依然是 卷积核的个数. 可以查看常用模型,比如lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的,我们可以添加