能理解 RGB 模式中确定数值的各种颜色,但怎么理解「明度」.「饱和度」.「色相」等概念? 从第一张图可以简单得出以下结论: 明度--这个最简单,rgb中,三色光的值,其加起来的和越大,明度就越大. 就这么简单. 那么这个明度意味着什么?很显然,就是光总量有多少,光越多,明度越高 2.纯度: (1)凡是在rgb中,有一个或者两个值为零的,都是纯度值最高的纯色. (2)如何确定两个复杂颜色(即没有一个rgb值为零的颜色)的纯度比较?看图 如图两个颜色,如何确定哪个纯度高? 简单,rgb三个值,取最

HDMI接口 http://baike.c114.net/view.asp?id=17671-21565442 DDC(Display Data Channel)通道用于HDMI发送和接收端之间交换一些配置信息.发送端通过DDC通道,读取接收端保存在EEPROM中的EDID数据,获取接收端 的信息,确认接收端终端显示的设置和功能,决定跟接收端之间以什么格式传输音视频数据.      CEC(Consumer Electronics Control)通道是可选通道.通过CEC通道,可以实现一些音视

目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color space).HSL和HSV是两种最常见的圆柱坐标表示的颜色模型,它重新影射了RGB模型,从而能够视觉上比RGB模型更具有视觉直观性. HSV颜色空间 HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三个面,所代表的颜色较亮.色彩H由绕V轴的旋转角给定.红色对应于 角度0° ,绿色对应于角度120°,蓝色对应于角度24

转自:https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/3840653.html HDMI,全称为(High Definition Multimedia Interface)高清多媒体接口,主要用于传输高清音视频信号. HDMI引脚: HDMI有A,B,C,D,E五种引脚类型,目前市面中比较常见的就是Type A: 其中 1-9 都是TMDS数据传输实际上用到的引脚,分为0,1,2三组 10-12 为TMDS时钟信号,如当前Video Timing为480p@60Hz(Hto

HDMI介绍与流程   HDMI,全称为(High Definition Multimedia Interface)高清多媒体接口,主要用于传输高清音视频信号. HDMI引脚: HDMI有A,B,C,D,E五种引脚类型,目前市面中比较常见的就是Type A: 其中 1-9 都是TMDS数据传输实际上用到的引脚,分为0,1,2三组 10-12 为TMDS时钟信号,如当前Video Timing为480p@60Hz(Htotal:800,Vtotal:525),则TMDS clock = 800x5

转自:http://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/3840653.html HDMI,全称为(High Definition Multimedia Interface)高清多媒体接口,主要用于传输高清音视频信号. HDMI引脚: HDMI有A,B,C,D,E五种引脚类型,目前市面中比较常见的就是Type A: 其中 1-9 都是TMDS数据传输实际上用到的引脚,分为0,1,2三组 10-12 为TMDS时钟信号,如当前Video Timing为480p@60Hz(Htot

CSS2中色彩模式只有RGB色彩模式(RGB即RED.Green.BLue)和十六进制模式,为了能支持 透明opacity 的Alpha值,CSS3又增加了RGBA色彩模式(RGBA即RED.Green.BLue.Alpha). 但是不管是RGB模式还是十六进制模式都无法主观感受,所以CSS3又加入HSL颜色模式.当然HSL模式也增加opacity的Alpha值:HSLA模式(HSL模式与HSLA模式的关系跟RGB与RGBA关系一样).接下来我们介绍 RGBA.HSL以及HSLA这几种新的色彩模

材质颜色 OpenGL用材料对光的红.绿.蓝三原色的反射率来近似定义材料的颜色.象光源一样,材料颜色也分成环境.漫反射和镜面反射成分,它们决定了材料对环境光.漫反射光和镜面反射光的反射程度.在进行光照计算时,材料对环境光的反射率与每个进入光源的环境光结合,对漫反射光的反射率与每个进入光源的漫反射光结合,对镜面光的反射率与每个进入光源的镜面反射光结合.对环境光与漫反射光的反射程度决定了材料的颜色,并且它们很相似.对镜面反射光的反射率通常是白色或灰色(即对镜面反射光中红.绿.蓝的反射率相同).镜面反

一.OpenGL与3D图形世界1.1.OpenGL使人们进入三维图形世界 我们生活在一个充满三维物体的三维世界中,为了使计算机能精确地再现这些物体,我们必须能在三维空间描绘这些物体.我们又生活在一个充满信息的世界中,能否尽快地理解并运用这些信息将直接影响事业的成败,所以我们需要用一种最直接的形式来表示这些信息. 最近几年计算机图形学的发展使得三维表现技术得以形成,这些三维表现技术使我们能够再现三维世界中的物体,能够用三维形体来表示复杂的信息,这种技术就是可视化(Visualization)技术.

原文:http://blog.chinaunix.net/uid-20638550-id-1909183.html  分类: 一.OpenGL与3D图形世界 1.1.OpenGL使人们进入三维图形世界 我们生活在一个充满三维物体的三维世界中,为了使计算机能精确地再现这些物体,我们必须能在三维空间描绘这些物体.我们又生活在一个充满信息的世界中,能否尽快地理解并运用这些信息将直接影响事业的成败,所以我们需要用一种最直接的形式来表示这些信息. 最近几年计算机图形学的发展使得三维表现技术得以形成,这些三

CSS2中色彩模式只有RGB色彩模式(RGB即RED.Green.BLue)和十六进制(Hex)模式,为了能支持 透明opacity 的Alpha值,CSS3又增加了RGBA色彩模式(RGBA即RED.Green.BLue.Alpha). 但是不管是RGB模式还是十六进制模式都无法主观感受,所以CSS3又加入HSL颜色模式.当然HSL模式也增加opacity的Alpha值:HSLA模式(HSL模式与HSLA模式的关系跟RGB与RGBA关系一样).接下来我们介绍 RGBA.HSL以及HSLA这几种

1. 光照模型      环境光——经过多次反射而来的光称为环境光,无法确定其最初的方向,但当特定的光源关闭后,它们将消失. 全局环境光——每个光源都能对场景提供环境光.此外,还有一个环境光,它不来自任何特定的光源,称之为全局环境光.这也就是为什么我们不加任何自定义光源,也能看见绘制的物体的原因.散射光——来自同一方向,照射到物体表面后,将沿各个方向均匀反射,因此,无论从哪个方向观察,表面的亮度都相同. 主要通过设置GLfloat light_diffuse[] = { 0.0, 1.0, 0.

转自:http://www.cnblogs.com/surpassal/archive/2012/12/19/zed_webcam_lab1.html 一直想把USB摄像头接到Zedboard上,搭建一个简易视频监控系统方便后续做视频处理.Xilinx官方给出了一个Webcam摄像头监控的例子,跑的是linaro,不知道是我的SD卡问题还是摄像头的问题,播放视频的时候总是会很卡,而且突然系统就死掉了.还是很喜欢自己动手,能学到新东西.Digilent官方给的OOB设计,那个精简的linux足够做

一.设置光源 (1)光源的种类 环境光 环境光是一种无处不在的光.环境光源放出的光线被认为来自任何方向.因此,当你仅为场景指定环境光时,所有的物体无论法向量如何,都将表现为同样的明暗程度. 点光源 由这种光源放出的光线来自同一点,且方向辐射向四面八方. 平行光 平行光又称镜面光,这种光线是互相平行的.从手电筒.太阳等物体射出的光线都属于平行光. 聚光灯 这种光源的光线从一个锥体中射出,在被照射的物体上产生聚光的效果.使用这种光源需要指定光的射出方向以及锥体的顶角α. (2)光的成分 对于每一种光

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8824876.html 之前介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: 分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的

上一篇:基于FPGA的VGA显示设计(一)     参照 CrazyBingo 的 基于FPGA的VGA可移植模块终极设计代码  的工程代码风格,模块化处理了上一篇的代码,并增加了一点其它图形. 顶层模块: /**************************************************** * Module Name : VGA_color_all.v * Author : yllinux 博客:http://www.cnblogs.com/yllinux/ * Targ

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练

8.3回归诊断 > fit<-lm(weight~height,data=women) > par(mfrow=c(2,2)) > plot(fit) 为理解这些图形,我们来回顾一下oLs回归的统计假设. 口正态性当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值下,标准化残差的概率图.若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设. 口独立性你无

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