1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 \(m×n\) 的干净图像 \(I\) 和噪声图像 \(K\),均方误差 \((MSE)\) 定义为: \[MSE = \frac{1}{mn}\sum_{i=0}^{m-1}\sum_{j=0}^{n-1}[I(i, j)-K(i,j)]^2\] 然后 \(PSNR (dB)\) 就定义为: \[PSNR = 10 \cdot log_{10}(\frac{MAX_I^2}{MSE})\] 其

Instagram,Snapchat,Photoshop. 所有这些应用都是用来做图像处理的.图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图,也可以复杂到是分析一个视频,并在人群中找到某个特定的人.尽管这些应用非常的不同,但这些例子遵从同样的流程,都是从创造到渲染. 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事

1.引言 WORD电子签名插件,支持手写.本地电子图章.以及网络图章功能.软件使用VC6,以ATL方式编写,软件小巧精致. 这是我学习ATL的成果,学习过程及程序的编写,前前后后共用了一个多月的时间,花了不少的心血.其间遇到了不少困难,终于都一一解决了.这要感谢www.csdn.net上的热心朋友,从他们的BLOG文章中,我获得了不少灵感.现在这个软件基本完成了,全部实现了我自己定的设计需求,自己觉得这个软件还有一定的用处,就把它的测试版发布一下,希望使用者多提宝贵意见.  注:测试版没有任何的

电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事情,就是并行地做浮点运算.事实上,图像处理和渲染就是在将要渲染到窗口上的像素上做许许多多的浮点运算. 通过有效的利用 GPU,可以成百倍甚至上千倍地提高手机上的图像渲染能力.如果不是基于 GPU 的处理,手机上实时高清视频滤镜是不现实,甚至不可能的. 着色器 (s

1.1彩色空间 颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调.饱和度和亮度三个特性.物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源.周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关 1.1.1颜色的基本特性 1.光与颜色 从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红.黄.蓝等颜色的感觉.光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是波长,当一束光的各种波长的能量大致相等时,我们称其为白光,否则称其为彩色光.若一束光中只包含

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d

栅格影像数据敏感地物伪装是指通过计算机智能识别与计算,将影像数据中的敏感地物进行识别与提取,将敏感地物智能替换成公共地物,如草地.森林.湖泊.公园等.但目前该技术并不成熟,同时栅格影像数据敏感地物伪装技术存在众多的技术难点,其中如何处理敏感地物伪装过程中的边界问题,使伪装后的地物与原地物周边环境吻合是当前要研究的重点与难点. 基于样本的纹理合成(Texture synthesis from samples)技术是近几年迅速发展起来的一种图像修复技术.它基于给定的小区域纹理样本,按照表面的几何形状

input边框变色   今天布局页面的时候发现设计稿多了一项要求,就是点击input框的时候要求框框变色,以前没有遇到过,平时很多时候都用的:hover这次想着一样吧,看了之后发现不是想要的效果,hover是当鼠标触及对象的时候就会发生改变,而我们需要的是点击时候才发生改变,随查了查发现此属性focus记录下来希望对大家有帮助! :focus 伪类在元素获得焦点时向元素添加特殊的样式 注释:IE 浏览器不支持此属性. 说明 这个伪类应用于有焦点的元素.例如 HTML 中一个有文本输入焦点的输入框

Color.js是一个能加强前端开发中对颜色处理的第三方库. 假设你已经基本了解色彩通道.色彩空间.色相.饱和度.亮度.不透明度等概念.当然了,毕竟前端算是半只脚踏进设计领域了,相信这些概念难不到你. 轻松管理颜色--color.js库 Color.js为前端开发者提供了一个简单的颜色管理的API.使用Color.js,你可以创建一个Color对象来方便的进行一系列的颜色操作,如格式转换.获取单一通道值等,而不用管具体的颜色模型以及相应的转换关系. 使用方式: <script src="h

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

往逝之因 不要低头,皇冠会掉...  可你又没有皇冠 Color.js 增强你对颜色的控制 阅读目录 轻松管理颜色--color.js库 使用color.js Accessor Methods 你该知道的设计学知识 Color Methods Conversion and Construction Color.js是一个能加强前端开发中对颜色处理的第三方库. 假设你已经基本了解色彩通道.色彩空间.色相.饱和度.亮度.不透明度等概念.当然了,毕竟前端算是半只脚踏进设计领域了,相信这些概念难不到你.

相关评价指标在这片文章里有很好介绍 信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

前端之前端初识   前端初识 本节目录 一 web标准 二 浏览器介绍 三 开发工具介绍 四 HTML介绍 五 HTML颜色介绍 六 规范 七 HTML结构详解 一 web标准 web准备介绍: 1.w3c:万维网联盟组织,用来制定web标准的机构(组织) 2.web标准:制作网页遵循的规范 3.web准备规范的分类:结构标准.表现标准.行为标准. 4.结构:html.表示:css.行为:Javascript. web准备总结: 1.结构标准:相当于人的身体.html就是用来制作网页的. 2.表

  一.准确率(Precision)和召回率(Recall)  (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表.) 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度: 准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录: 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中.   准确率和召回率计算方法的Python代码如下: def Recal

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这

上文跟大家分享了在做火焰检测中常用到的图像预处理方法,从这一篇博文开始,我将向大家介绍如何一步一步地检测出火焰区域.火焰提取要用 到很多判据,今天我要向大家介绍的是最简单的但是很有效的判据--RGB判据. 在介绍这个判据之前,博主首先给大家简单介绍一下RGB模型.根据三基色原理,用基色光单位来表示光的量,则在RGB颜色空间,任意色光F都可 以用R.G.B三色不同分量的相加混合而成: F=r[R]+g[G]+b[B] 当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:当三基色分量都为k(最强)时混合为白.

code时经常会用到颜色,然而对于像我这样的对于颜色不是很敏感的同学来说,就很痛苦了. 我想要某种颜色,但是又说不出来具体是哪种:这边总结了一下color种类以及色号. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color><!--白色 --> <color nam