HSL和HSV色彩空间 HSV色彩空间从心理学和视觉的角度出发，提出人眼的色彩知觉主要包含三要素： HSL和HSV都是将RGB色彩模型中的点表示在圆柱坐标系中的方法。...色相（Hue）是色彩的基本属性，就是平常所说的颜色名称，如红色、黄色等。 饱和度（Saturation）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。...HSL和HSV二者都把颜色描述为在圆柱坐标系内的点，这个圆柱的中心轴底部为黑色，顶部为白色，而它们中间是灰色渐变，绕这个轴的角度对应于“色相”，到这个轴的距离对应于“饱和度”，而沿着这个轴的高度对应于“...二者在数学上都是圆柱，但HSV（色相、饱和度、明度）在概念上可以被认为是颜色的倒圆锥体（黑点在下顶点，白色在上底面圆心），HSL在概念上表示了一个双圆锥体和圆球体（白色在上顶点，黑色在下顶点，最大横切面的圆心是半程灰色...HSV模型的另一种可视方法是圆锥体。在这种表示中，色相被表示为绕圆锥中心轴的角度，饱和度被表示为从圆锥的横截面的圆心到这个点的距离，明度被表示为从圆锥的横截面的圆心到顶点的距离。
这种"通知"的事情，一种办法是用轮询实现， 程序B不断地查数据库，看看有没有新数据的到来， 但是这种方法效率很低。...可是传统的MQ也有问题，通常情况下，一个消息确认被读取以后，就会被删除。如果来了一个新的程序C，也想读之前的消息，或者说之前一段时间的消息，传统MQ表示无能无力。...能不能把数据库的特点和MQ的特点结合起来呢？ 消息可以持久化，让多个程序都可以读取，并且还支持发布-订阅这种模式。...例如：程序B读到了编号为3的消息， 程序C读到了编号为5的消息， 这时候来了一个新的程序D，可以从头开始读。...当然，Kafka做的远不止于此，它还充分利用硬盘顺序化读取速度快的特性，再加上分区，备份等高可用特性， 一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统就诞生了。
然而，来自耶路撒冷希伯来大学的两位研究人员发现，一幅图像被平移了几个像素之后，现在的CNN就很容易认不出来。旋转和缩放 ，也是一样。...统计图上，每一行的色带，表示的是一幅图像的预测结果，而横轴的延伸代表平移的过程。 纯色的色带，表示很稳。 混色的色带，表示不稳。...可是，人类需要的或许是正确率又高，判断又坚定的，那种AI。 为何平移就不好了 为什么现在的这些CNN无法兼顾这两项指标？...如果最终用来分类的特征，是表征经过全局池化得来的，那么图像平移应该不会影响到AI的判断。 所以，问题出在哪？ ?...生而为人的骄傲 虽然，现在的ResNet-50和Inception ResNet-V2看上去还有些踌躇，对图像的平移感到无助，但它们识别物体的准确率比以前的技术要好很多了。
Android中Drawable是一个抽象类，每个具体的Drawable都是其子类。 简单来讲，其可以理解为：图像。...(不会失真) 应该开启 android:filter 开启过滤-在图片尺寸拉伸和压缩时保持较好的显示效果 应该开启 android:gravity 图片小于容器尺寸时，对图片进行定位-选项之间 用‘...disable关闭 NinePatchDrawable 自动根据宽高进行缩放且不会失真 实际使用，可以直接引用图片或者通过XML描述。...、，可以是纯色的图形，也可以是有渐变效果的图形。...标签 四个角的角度 - gradient标签 渐变效果-android:angle表示渐变角度，必须为45的倍数 android:type指明渐变类型：linear线性，radial径向、sweep扫描
失真现象包括色彩、透明度和缩放比例，在图像、CSS、SVG都有失真。...你的浏览器色彩失真情况 post15image2.png CSS 渐变 post15image3.png SVG 渐变 正确的透明度 post15image4.png 绿色和白色为25%的不透明度...我们有理由想要一个不同的效果，这就是为什么我们有混合模式，但这些是明确的设计选择。...你的浏览器缩放比例失真情况 post15image10.png with dimensions post15image11.png CSS背景-图像 post15image12.png CSS...在GIMP 2.10.30中创建的参考图像（这是少数几个真正能够正确进行混合和渐变的开源图像编辑应用程序之一）。GIMP 2.10是第一个把这个做对的版本，早在2018年。
这次试验的目标/步骤如下： 计算相机校准矩阵和给定一组棋盘图像的失真系数。 对原始图像应用畸变校正。 使用颜色变换，渐变等创建阈值二值图像。 应用透视变换来纠正二值图像（“鸟瞰”）。...相机校准矩阵和失真系数 当照相机查看真实世界中的3D对象并将其转换为2D图像时，会发生图像失真; 这个转变并不完美。失真实际上改变了这些3D对象的形状和大小。...这会产生扭曲图像边缘的效果，使线条或物体看起来或多或少比实际弯曲。这被称为径向失真，这是最常见的失真类型。 另一种失真是切向失真。...使用颜色变换，渐变等创建阈值二值图像 使用颜色和渐变阈值的组合来生成二进制图像，方法compute_binary_image（）可以在lane_detection.py中找到。...使用这个直方图，我将图像中每列的像素值相加。在我的阈值二进制图像中，像素是0或1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将成为车道线底部x坐标的良好指标。我可以用它作为寻找线条的起点。
对于入门新手而言，泼辣修图搭载的先进自动增强工具和富有创意的图像滤镜，可以帮助他们快速雕琢图像的每一个细节。对于摄影专家而言，图层混合、局部调整、曲线工具等等功能则是他们青睐有加的专业特性。...对我来说，畸变的作用在修图的过程中几乎是不可或缺的，它可以拍摄时因角度不好造成的失真现象，同样也是拖动进度条就可以进行调整，知道你认为角度合适了。...这种效果是不是就像剥开了这个世界的神秘面纱。径向渐变的界面界面中间会出现圆环，直接用鼠标拉扁扯圆，然后拖动右侧的刻度进行调整，直到你满意为止。...还可以对图像进行旋转、反转以及缩放操作，看图HSL功能可以让你改变图像中的单一颜色而不影响其他当你想回到前面几步的时候，看这里，左侧是历史记录，点击可以回到其中的任意一步，这个功能很方便。...还有一些特效工具，我简单拖动了一下，看效果。它们应该用在正确的地方。
这次试验的目标/步骤如下： 计算相机校准矩阵和给定一组棋盘图像的失真系数。 对原始图像应用畸变校正。 使用颜色变换，渐变等创建阈值二值图像。 应用透视变换来纠正二值图像（“鸟瞰”）。...相机校准矩阵和失真系数 当照相机查看真实世界中的3D对象并将其转换为2D图像时，会发生图像失真; 这个转变并不完美。失真实际上改变了这些3D对象的形状和大小。...这会产生扭曲图像边缘的效果，使线条或物体看起来或多或少比实际弯曲。这被称为径向失真，这是最常见的失真类型。 另一种失真是切向失真。...将这一步应用于一个示例图像，你会得到这样的结果： 1.PNG 使用颜色变换，渐变等创建阈值二值图像 使用颜色和渐变阈值的组合来生成二进制图像，方法compute_binary_image（）可以在lane_detection.py...在我的阈值二进制图像中，像素是0或1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将成为车道线底部x坐标的良好指标。我可以用它作为寻找线条的起点。
，即颜色名称，如红色、黄色等 饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取 0 ～ 100% 的数值 明度（V）和亮度（L），同样取 0 ～ 100% 的数值 HSV 色彩空间还可以表示为类似于上述圆柱体的圆锥体...HSV 色彩空间还可以表示为类似于上述圆柱体的圆锥体，色相沿着圆柱体的外圆周变化，饱和度沿着从横截面的圆心的距离变化，明度沿着横截面到底面和顶面的距离而变化。...这种用圆锥体来表示 HSV 色彩空间的方式可能更加精确，有些图像在 RGB 或者 YUV 的色彩模型中处理起来并不精准，可以将图像转换为 HSV 色彩空间，再进行处理，效果会更好。...24/1，为 24 fps NTSC-FILM 标准的帧率是 24000/1001，大约为 23.976 fps 为什么 NTSC 标准的分辨率都不是整除的帧率，分母都是 1001？...NTSC 制式的标准为了解决因为色度和亮度频率不同引起失真色差的问题，将频率降低千分之一，于是就看到了有零有整的帧率。
、点阵图vs矢量图 7.4、总结 ---- 一张图片可以储存为多种格式，为什么有的几十KB，有的几百MB，有的静止不动，有的是好几个画面循环播放？...在各种地理信息系统、摄影测量与遥感等应用中，要求图像具有地理编码信息，例如图像所在的坐标系、比例尺、图像上点的坐标、经纬度、长度单位及角度单位等。 ?...PNG压缩比高，生成文件体积小，PNG结合了GIF和TIFF优点，能够支持压缩不失真、透明背景、渐变图像的制作要求，现在广泛应用于PS软件以及互联网之中。...这意味着JPG去掉了一部分图片的原始信息，也即是进行了有损压缩。JPG的图片的优点，是采用了直接色，得益于更丰富的色彩，JPG非常适合用来存储照片，用来表达更生动的图像效果，比如颜色渐变。...当你放大一个SVG图片的时候，你看到的还是线和曲线，而不会出现像素点。这意味着SVG图片在放大时，不会失真，所以它非常适合用来绘制企业Logo、Icon等。
色调的取值区间为[0,360]。色调取不同值，所代表的颜色如下表： ? 两个角度之间的角度对应两个颜色之间的过渡色。 2. 饱和度（S） 饱和度指色彩的纯度，通俗的说就是颜色的深浅。...饱和度越高色彩越纯，饱和度越低则逐渐变灰。饱和度与所加白光的数量成反比。饱和度的取值区间是[0,1]。灰度颜色的饱和度值是0。如果颜色的饱和度很低，那么它计算所得的色调不可靠。...HSV模型 HSV颜色空间可以用一个倒圆锥体空间模型来描述。圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的底面中心处V=360，S=0，H无定义，代表白色。 ?...在这里发现一个问题，为什么由RGB转换为灰度图，再转换回RGB时，图像是灰色而不是彩色了？...图像由GRAY转换为RGB时，采用的是如下公式： GRAY转换为RGB后的取值都在RGB的颜色空间立方体的主对角线上。从HSV的角度，饱和度为0的图就是灰色的。
或者说，当信号不好的时，失真的画面？如果你没有电视信号（失真）的概念，可以看下面的 GIF 图，你就会明白我说什么了。 是的。我们将仅使用 CSS 实现类似这样的画面。...与其总是修复这些失真的画面，那为什么不反其道而行呢？我不知道将会发生什么，但是这是个惊喜！我使用 conic gradient 值，然后逐个减少它，使糟糕的锯齿效果更加糟糕。...当我们在 gradient 中使用很小的数值来强制停止颜色渲染，我们在视觉上得到一个失真的画面。是的，噪点产生了。 我们离想要的颗粒噪点还很远，因为我们仍然可以看到实际的锥形渐变。...我敢打赌，如果我没有向你解释它，直接展示给你看，你不会意识到你看到的是渐变。你必须很仔细去看画面渐变的中心才意识到。...让我们来看看有哪些有趣的应用。 没有电视信号时动画 回到开始的案例： 代码片段 如果你查看了代码，你会发现我在一个渐变中使用 CSS 动画。它真的很简单，我们要做的就是快速改变锥形渐变中心位置。
相比之下，位图的清晰度取决于分辨率（即每英寸的像素数），因此在放大或缩小时，位图可能会出现像素化和失真。 图像大小： 由于矢量图只存储数学公式，因此它们通常比相同分辨率的位图文件小得多。...位图格式常见的文件格式有： JPEG（.jpg）：用于压缩照片和其他复杂图像的格式，支持数百万色彩和渐变，但会失去一些细节和精度。...矢量图格式常见的文件格式有： SVG（.svg）：矢量图标准格式，可在各种设备和软件中缩放而不会失去质量，支持各种形状和文本，但可能无法呈现复杂的渐变和阴影效果。...EPS（.eps）：矢量图和栅格图混合的格式，可用于印刷和出版物，支持高品质图像和复杂的渐变和效果。...对于位图，应该有足够的分辨率，一般至少为300 dpi（点每英寸）。对于矢量图，应该保证其清晰度和精度，可以放大或缩小而不失真。 图片编号：每个图片应该有一个唯一的编号，并在论文正文中引用该编号。
一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。...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240°。...在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中 方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HSI色彩空间可以大大简化图像分析 和处理的工作量。...二者在数学上都是圆柱，但 HSV（色相，饱和度，明度）在概念上可以被认为是颜色的倒圆锥体（黑点在下顶点，白色在上底面圆心），HSL 在概念上表示了一个双圆锥体和圆球体（白色在上顶点，黑色在下顶点，最大横切面的圆心是半程灰色...红色的角度为0度，依次为黄色、绿色、青色、蓝色、橙色。连续两种颜色的角度相差60度。 image.png
“可训练”的人会了解您的病情。“锁定”的模型会保留您的模型。 因此，使用图像对的小数据集进行训练不会破坏生产就绪的扩散模型。 “零卷积”是 1×1 卷积，权重和偏差都初始化为零。...在训练之前，所有零卷积都输出零，ControlNet 不会造成任何失真。 没有一层是从头开始训练的。你还在微调。您的原始模型是安全的。 这允许在小规模甚至个人设备上进行培训。...常见问题 问：但是等等，如果一个转换层的权重为零，梯度也将为零，网络将不会学到任何东西。为什么“零卷积”有效？...原始 SD 编码器不需要存储渐变（锁定的原始 SD 编码器 Block 1234 和 Middle）。所需的 GPU 内存并不比原始 SD 大多少，尽管添加了许多层。伟大！...现在，您需要在UI之外绘制涂鸦（使用您喜欢的绘图软件，例如MS Paint），然后将涂鸦图像导入Gradio。
Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task03 彩色空间互转 3.1 简介 图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV...、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。...互转 HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。...色相是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，如红色、黄色等。饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。...H是色彩； S是深浅， S = 0时，只有灰度； V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系。 ? 应用：可以用于偏光矫正、去除阴影、图像分割等 1.RGB2HSV ? 或 ?
基于自编码网络的图像压缩 如图1 所示，一个典型的自编码图片压缩框架包括编码器、量化、反量化、解码器、码字估计、熵编码和率-失真优化等几个模块。...从信息论的角度来说，当编码特征越集中时熵会进一步降低，从而熵编码后码字会降低，但网络的表示能力会受影响，并会降低重建图像的质量而导致失真。...所以在熵编码码字与图像重建质量之间需要做权衡，这种权衡称率-失真优化。率对应编码码率，失真对应重建质量。 一般通过率-失真优化构建的损失函数对自编码压缩网络进行训练。...实现压缩算法的要素 我们现在的思路：从优化自编码网络结构、设计新的量化方式、设计新的压缩特征先验建模方法和率-失真优化等几个方面进行研发，提升现在图像压缩算法的性能，特别是低码率下的压缩性能。...感兴趣的朋友，可以看一下我之前所做的分享：http://www.chinahadoop.cn/course/1122 为什么选择深度学习 现阶段压缩算法在诸如社交媒体分享、增强现实、自动驾驶、医学影像、
静电说：这是一篇技术流的干货，作者从开发者的角度给我们分析了为什么设计师在Sketch中设计出的设计稿与开发出来的效果会产生差异。不妨来读一读吧！...你可以看出下面两幅图像的差异吗？ ? 如果你足够细心，应该可以看到一些细微的不同： 右图：有较大的阴影。具有较暗的渐变。在该段的第一行带有“ in”一词。...如您所见，在从设计文件到实际代码的转换过程中，原始设计的某些细节可能会丢失。我们将探索其中的一些细节，以便您知道要注意什么以及如何解决它们。 为什么要在乎细节？...橙色渐变在Sketch中看起来更水平，但在iOS中看起来更垂直。最终应用程序中渐变的整体颜色比设计要暗。 在蓝色渐变中，差异更明显-iOS中的角度更垂直。...此渐变由三种颜色定义：左下角为浅蓝色，中间为深蓝色，右上角为粉红色。（静电注解：产生这种现象的原因也有可能是色彩空间差异所致） ? 解决方法如下： 如果倾斜角度，则可能需要调整起点和终点。
(70% - 60px) height: calc(70% / 2 * 12 + 66px) 3. linear-gradient() 用于 创建一个线性渐变的 图像，需要设置一个起点一个方向，还可以定义角度起始颜色等...语法： background: linear-gradient(direction, color-stop1, color-stop2, ...); direction: 指定渐变方向的角度 （可以省略...） color-stop1： 指定渐变的起止颜色 示例： background: linear-gradient(red,yellow,blue,green); // 结果如下，在未设置渐变角度是自上而下的...()差不多，只不过它是用径向渐变创建图像，渐变由中心点定义，必须设置两个终止色（区别） 语法： background: radial-gradient(shape size at position, start-color...，默认为椭圆形 5. repeating-linear-gradient() 创建重复的线性渐变图像 语法： background: repeating-linear-gradient(angle |
iOS中图片拉伸技巧与方法总结 一、了解几个图像拉伸的函数和方法 1、直接拉伸法 简单暴力，却是最最常用的方法，直接将图片设置为ImageView的image属性，图片便会随UIImageView对象的大小做自动拉伸...这种拉伸的方法有一个致命的缺陷，它会使图像发生失真与形变。...可以明显的看到中间的虚线，这便是区域复制的杰作。 那么问题又来了，如果某些图片中间有渐变，我们该怎么处理了，来看下一个函数。...确实，能绘图画出来的最细的实心线确实是一像素，但在一个项目中，我们优秀的美工察觉到无论她把线做的多么细，无论我怎样控制拉伸方法，绘制出的登录框总是没有QQ的细，QQ的框线看起来更加干脆利索。...后来偶然试了一种方法，不知原理是否正确，效果总算达到了，当然这也要归功于我们的美工，她将一个图片做的很大，适配最大的分辨率，然后让我手动缩，如此一来，那线就变得非常细。
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