这个算法是参考自 阿发伯 的博客,在此对 阿发伯 表示感谢, http://blog.csdn.net/maozefa 亮度调整 非线性亮度调整: 对于R,G,B三个通道,每个通道增加相同的增量. 线性亮度调整: 利用HSL颜色空间,通过只对其L(亮度)部分调整,可达到图像亮度的线性调整.但是,RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐,一般还需要浮点数的运算,不仅增加了代码的复杂度,更重要的是要逐点将RGB转换为HSL,然后确定新的L值,再将HSL转换为RGB,运行速度可想而知是很慢的.要想提高图像亮

学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用 轨迹条,以及图像对比度,亮度值的动态调整 一.OpenCV中轨迹条(Trackbar)的创建和使用 [1]创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来方便,首先,它往往会和一个回调函数 配合起来使用,先看它的函数原型: ,); 第一个参数,const string&类型的trackbarname,表

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533 [OpenCV入门教程之六] 创建Trackbar & 图像对比度.亮度值调整 标签: opencvvs2010c++图像处理 2014-03-18 21:43 43189人阅读 评论(99) 收藏 举报  分类: [OpenCV](18)    目录(?)[+]   本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_

转自:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/19839019 在<OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook>看到的例子,非常不错,算是对之前的文章<访问Mat图像中每个像素的值>的回顾和补充. Color Reduce 还是使用经典的Reduce Color的例子,即对图像中的像素表达进行量化.如常见的RGB24图像有256×256×256中颜色,通

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

感谢halflover的教程 反编译framework-res.apk 打开\framework-res\res\values\integers.xml 然后找到 <integer name="config_screenBrightnessSettingMinimum">20</integer>最低亮度 <integer name="config_screenBrightnessSettingMaximum">245</in

Ubuntu / Debian 该系统有一个共同的问题,也就是说,每个引导.系统会打开你的屏幕亮度调至最高值. 我很奇怪,为什么14.04这一问题的版本号依然不动. 但是,我们可以做一个脚本Ubuntu当你开始每次都把亮度设置一个固定的值. 首先查看一下你的屏幕亮度值的范围: sudo cat /sys/class/backlight/acpi_video0/max_brightness 我的是15,也就是说亮度值能够在 0 ~ 15之间. 改动 /etc/rc.local ,在最后的 exit

// 读取jpg图像像素rgb值.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <windows.h> #include <gdiplus.h> #pragma comment(lib, "gdiplus.lib") using nam

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

[20171227]表的FULL_HASH_VALUE值的计算.txt --//sql_id的计算是使用MD5算法进行哈希,生成一个128位的Hash Value,其中低32位作为HASH VALUE显示,SQL_ID则取了后64位.--//实际上sql_id使用32进制表示,hash_value使用10进制表示. --//我在链接提到http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2142512/内容:--//如果使用md5sum计算的结果,按照4位一组,大小头对

对图像的像素进行访问,可以实现空间增强,反色,大部分图像特效系列都是基于像素操作的.图像容器Mat是一个矩阵的形式,一般情况下是二维的.单通道灰度图一般存放的是<uchar>类型,其数据存放格式如下: 多通道的图像中,每列并列存放通道数量的子列,如RGB三通道彩色图: 注意通道的顺序为BGR.通常在内存足够大的情况下,图像的每一行是连续存放的,亦即在内存上图像的所有数据组成一个一维向量,这种情况下,在访问时将更快捷.可用成员函数isContinuous()来判断Mat图像在内存中是否为连续存储

git commit -a -m "DM 1.获取aliOssSTS值,计算签名,实现视频PUT/POST2种上传方式上传:" 微信小程序的视频上传

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio

SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 100; const int X = 3; long long f[1005]; void init() { f[0] = 1; for(int i = 1;i < MAXN; i++) { f[i] = f[i-1]*X; } } int hash(string num) { int ans = 0; for (int i = 0; i < num.len

参考:[OpenCV]访问Mat中每个像素的值(新)   膜拜大佬 以下例子代码均针对8位单通道灰度图. 1 .ptr和[]操作符 Mat最直接的访问方法是通过.ptr<>函数得到一行的指针,并用[]操作符访问某一列的像素值. Mat image(rows,cols,CV_8UC1); ; j<image.rows; j++) { uchar* pdata= image.ptr<uchar>(j); ; i<image.cols; i++) { uchar data=p

子元素会继承父元素的某些css属性 通常跟字体相关的属性都能被继承,具体的可以在mdn里查询是否是可继承属性 属性值的计算过程(渲染过程) 按照页面文档的树形目录结构进行依次渲染 前提条件:渲染的元素的所有CSS属性必须有值 一个元素从所有属性都没有值到所有属性都有值,这个计算过程,叫做属性值计算过程 (以下四步,每一步可能会确定一些属性值,没有确定的,继续下一步确定) ①确定声明值:参考样式表中没有冲突的声明,作为CSS属性值(比如作者样式表中没有,浏览器默认有值,则使用浏览器的) ②层叠冲突

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

先简单介绍下什么是OpenCVsharp,内容取自百度百科 OpenCvSharp是一个OpenCV的.Net wrapper,应用最新的OpenCV库开发,使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV,有详细的使用样例供参考.该库采用LGPL发行,对商业应用友好.使用OpenCvSharp,可用C#,VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法. 下面进入正题: 代码实现目的: 通过获取像素值然后进行判断,最终

首先,是关键词的选取: 好吧这个我这模型实在是太简单了,但还是讲一讲比较好呢... 我们现在手头有的是一堆百度百科词条w的DF(w, c)值,c是整个百科词条...原因是...方便嘛~(而且人家现成的只有介个了啦~) 我们发现有830W+的词条数目,都存下来显然是不理智.不科学.不魔法的.所以选取一部分作为关键词. 如何选取关键词呢?我选择了DF值在[100, 5000]之间的词.虽然也很不理智.不科学.不魔法,但是比直接存下来理智.科学.魔法多了,恩! 于是就全读进来,然后找到需要的词语,顺便

bt种子的hansh值计算,近期忽然对bt种子感兴趣了(原因勿问) 1. bt种子(概念) bt 是一个分布式文件分发协议,每一个文件下载者在下载的同一时候向其他下载者不断的上传已经下载的数据,这样保证下载越快,上传越快,从而实现告诉下载 2. bt 怎样实现下载同一时候上传文件 这个须要从文件本身说起,bt文件包括了两部分信息,一部分是Tracker信息,一部分是文件信息,tracker信息主要是记录下载过程中须要的trackerserver地址和针对trackerserver的设置,文件信息