本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时，您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 ...color_discrete_map字典用于将“性别”列中的“男性”和“女性”值分别映射到蓝色和粉红色。然后我们将情节的标题设置为“按性别划分的考试成绩”。...Python 中手动将图例颜色和图例字体大小添加到绘图图形中。
在前一篇文章中，我们已经了解了骨骼动画相关资源的功能，学习了如何将美术提供的动画资源放在蓝图中进行控制，也了解了如何在动画间进行平滑切换，并最终将动画应用到了角色身上，实现了角色在不同速度和方向下的移动效果...添加完后轨道如下： 图片 类似地，我们给之前用到的所有动画文件如 Walk_Fwd_Rifle_Ironsights 也都用类似的方法添加脚踏到地板的 notify。...然后将原先的 BodyColor 和红色按 RedWeight 为比例进行混合，当 RedWeight 为 0 时完全用原先的颜色，当 RedWeight 为 1 时完全用红色，大致如下图所示： 图片...双击进入 Reload 节点进行编辑，首先，在这里增加一个 Layered blend per bone 节点，这个节点允许我们以某个骨骼为界来按一定比例混合多个动画。...N > 1 ：逐层子骨骼递增混合比例，直到第 N 层混合到 100%，后续都是 100% -1 ：只有自己参与混合，所有子骨骼不混合 假设我们想让角色左下臂不要混入装弹动画，那么我们可以在 skeleton
由RGB到HSV的转换详解 1RGB色彩空间 在图像处理中，最常见的就是RGB色彩模型。在RGB模型中，每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。该模型基于笛卡尔坐标系。...，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色，原因是人的感官系统所致，与人的生理系统有关。...这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。 色调H 用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。...它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°； 饱和度S 饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。...其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。
用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。...它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°； 纯度S为一比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时，只有灰度。饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。...一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。...由于HSV是一种比较直观的颜色模型，所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛，如Photoshop（在Photoshop中叫HSB）等等，但这也决定了它不适合使用在光照模型中，许多光线混合运算、光强运算等都无法直接使用...RGB是从颜色发光的原理来设计定的，通俗点说它的颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏灯，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于三者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。
前言 在直播场景里，我们经常需要将多个视频画面混合成一个视频画面（或是多路音频合成一路声音），常见的场景如： 本地既要接入摄像头，又要展示桌面或者视频文件，在本地需要做一下画面混合 主播连麦PK时，将多个主播的画面混合成一个...[音视频混流的基本过程] 视频混流的基本原理 视频混流的过程，是指定一块画面区域，在此区域内，按画面的位置布局，将区域中的每个视频画面的像素混合计算成一个像素。这里面主要涉及到的是图层与颜色计算。...混流区域内的像素颜色值，是根据其位置上所有图层（包括背景图层和叠加图层）对应的颜色值，按规则计算出来。 在对视频进行混流之前，需要先将图层的布局安排好，以避免出现图层遮挡、超出背景范围等问题。...音视频混流的使用 客户端混流 客户端的音视频混流通常可以使用系统自带的音视频库或第三方音视频库实现，诸如常见的OpenGL、DirectX等都可以实现基本的混合，在常见的推流器如OBS中，画面和声音的混合只需要操作鼠标选择即可...Q：为什么混流后的视频有黑边 A：混流后有黑边有两种情况：1、原始流就有黑边；2、混流参数中的输出流的宽高比例与原始流的宽高比例不匹配。
HSV在图像处理中的应用 在图像处理中，最常用的颜色空间是RGB模型，常用于颜色显示和图像处理，三维坐标的模型形式，非常容易被理解。...RGB最大分量顶点与黄紫青YMC色顶点的连线 深浅变化：RGB顶点和CMY顶点到原点和白色顶点的中轴线的距离 明暗变化：中轴线的点的位置，到原点，就偏暗，到白色顶点就偏亮 PS: 光学的分析 三原色RGB混合能形成其他的颜色...，并不是说物理上其他颜色的光是由三原色的光混合形成的，每种单色光都有自己独特的光谱，如黄光是一种单色光，但红色与绿色混合能形成黄色，原因是人的感官系统所致，与人的生理系统有关。...只能说“将三原色光以不同的比例复合后，对人的眼睛可以形成与各种频率的可见光等效的色觉。” 2. HSV模型 倒锥形模型： ? 这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。...对于不同的彩色区域，混合H与S变量，划定阈值，即可进行简单的分割。
python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm...色的图片里一个像素点取图片一的对应位置的像素，下一个像素点取图片二的像素，直到遍历完成，代码如下： from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数 #这个方法目前不支持按比例合成...，然后把像素点放置在对应位置，为了功能更加强大，我把两者的混合比例设为可调，默认是50%的比例，代码如下： from PIL import Image #将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例...返回的参数与上述相同 如果想要保存图片可用image.save()函数保存 总的代码如下： from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数 #这个方法目前不支持按比例合成...这个功能就当是课设中的一个小demo，到时候会集成在一起。 其实很想知道参考博客中那个示例中的妹子照片是不是他的女朋友，好漂亮！！！可惜我还没有女朋友(⊙﹏⊙)。
Blur 效果: 模糊 原理: 采样附近上下左右四个相邻像素的颜色，与当前像素颜色按比例混合（简单滤波） 原图（左） 模糊效果图...（右） BlurBox 效果: box模糊 原理: 采样周边8个相邻像素的颜色，与当前像素颜色按平均比例混合（Box滤波器） BlurGauss 效果: 高斯模糊 原理: 采样周边8个相邻像素的颜色，与当前像素颜色按比例混合...详见: http://www.cnblogs.com/jqm304775992/p/4987793.html 原图（左）、圆角1（中）、圆角2（右） Saturation 效果:...原图（左）、水彩画效果（右） Wave 效果: 波浪效果 原理: 让顶点的Y轴按正弦或余弦变化。...其它一些参考已经在具体效果的原理中列出。如有遗漏请指出，谢谢。
Hue：色相，及色彩，如红色，蓝色。...用角度度量，取值范围为0°~ 360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240° Saturation：饱和度，表示颜色接近光谱色的程度。...一种颜色，可以看成时某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就越高。颜色饱和度就越高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。...通常取值为0°~100°，值越大，颜色越饱和！ Value：明度。明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的的亮度有关；对于物体色，此值和物体的投射比或反射比有关。...方便opencv做图像处理，比如根据hue的值就可以判断背景的颜色。
事实上，这里显示的每个图表都有许多变体和混合，而且人们时时刻刻都在创建出新的图表类型。此外，当你想要拓展自己的思维，尝试多种方法时，这个工具可能缩小你的思考范围。...优点：合并“z轴”最简单的方法之一；气泡大小可以为分布式的可视化图表增加至关重要的上下文 缺点：按比例调整气泡大小是棘手的（面积与半径不成比例）；从本质上说，三轴和四轴的图表需要更多的时间来解析，因此不太适合于一目了然的表示...优点：如果看图者熟悉地理，可以很容易地找到值并在多个层次上对它们进行比较（即同时按国家和地区比较数据） 缺点：使用位置的大小来表示其他值，可能会强化或弱化这些位置中编码的值 09 层次图 用来表示元素集合的关系和相对排名的线和点...通常用于按时间比例显示多个值，例如一年中多个产品的销售量。...通常用于显示简单的分类汇总，如各地区的销量。（也称为比例条形图。）
04 气泡图 散布在两次测量上的点，为数据增加了第三个维度（气泡大小），有时增加了第四个维度（气泡颜色），以显示几个变量的分布。常用来表示复杂的关系，如绘制不同国家的多个人口数据块。...缺点：按比例调整气泡大小是棘手的（面积与半径不成比例）；从本质上说，三轴和四轴的图表需要更多的时间来解析，因此不太适合于一目了然的表示。...20 叠加区域图 也称为区域图，描绘某一随着时间的推移而变化的变量的线条，线条之间的区域用颜色填充，以强调体积或累计总数。通常用于按时间比例显示多个值，例如一年中多个产品的销售量。...21 叠加条形图 被分成若干部分的矩形，每个部分代表某个变量在整体中的比例。通常用于显示简单的分类汇总，如各地区的销量。（也称为比例条形图。）...22 表格 按列和行排列的信息。通常用于跨多个类别显示单个值，如季度财务业绩。 优点：使每个单个的值都可用；与相同信息的单调版本相比，更容易阅读和比较值的情况。
例如，由于 BWM 数据集中的辅料比例比另外两种方法更均衡，因此两种 BWM 模型的性能优于 ASP 和 HPH 中的相应模型。...可比指标显示为热图，颜色深度代表数值。(B) 预测的 SD 稳定性（3 个月和 6 个月）比例与市售制剂的实验结果对比。"BothS "表示预测 3 个月和 6 个月都稳定的上市制剂。"...这一结果在实际实验中得到了验证，实验结果表明，在 6 个月的加速条件下，1:5 的比例是稳定的，而 1:2 的比例则不稳定[24]。...首先，输入 20%、64% 和 16%作为油、表面活性剂和助表面活性剂的比例，将表面活性剂和助表面活性剂按 4:1 的质量比混合成混合乳化剂，然后按 2:8 的质量比向混合乳化剂中加入油；将工艺参数设置为...然后，调整参数，得出表面活性剂和共表面活性剂的六种比例（4:1、3:1、2:1、1:1、1:2 和 1:3）以及油和乳化剂的九种混合比例（1:9、2:8、3:7、4:6、5:5、6:4、7:3、8:2
2.4 RGB颜色扰动 将图片从RGB颜色空间转换到另一颜色空间，增加或减少颜色参数后返回RGB颜色空间。 ? 2.5 随机擦除法 对图片上随机选取一块区域，随机地擦除图像信息。 ?...2.6 超像素法（Superpixels） 在最大分辨率处生成图像的若干个超像素，并将其调整到原始大小，再将原始图像中所有超像素区域按一定比例替换为超像素，其他区域不改变。 ?...2.9 GrayScale 将图像从RGB颜色空间转换为灰度空间，通过某一通道与原图像混合。 ?...基于插值的SMOTE方法为小样本类合成新的样本，主要思路为： （1）定义好特征空间，将每个样本对应到特征空间中的某一点，根据样本不平衡比例确定采样倍率N； （2）对每一个小样本类样本(x,y)，按欧氏距离找...在python中，SMOTE算法已经封装到了imbalanced-learn库中，如下图为算法实现的数据增强的实例，左图为原始数据特征空间图，右图为SMOTE算法处理后的特征空间图。 ?
应用最多的就是第二种，ui自动化中。比如我们常见的airtest。...RGB就是red，green，blue 的简写，红绿蓝，理论上，用他们三元色进行不同比例混合，可以兑出所有颜色。所以任何颜色都可以分解成 RGB三个值。...当然要进行切割滑块处理，按仿生学来说，就是相当于你的眼睛视角，在一张大图上找到自己要的那个小按钮，应该是一块区域 一块区域，平滑的移动，搜索全图，直到找到要的按钮。...这个区域，就是我们的滑块，不断的按某个顺序进行搜索。这样可以大幅减轻我们的算法压力，每次只判断小部分框内的像素点即可。...用过photoshop的人应该都知道，一张图除了颜色之外，还有灰度这个属性，比较类似于把图片变成纯黑白的样子，这样你的算法解析会大大减轻压力，而如何拿到一个像素的灰度，这种问题python的第三方库早都有多个现成的库让你调用了
正确的颜色混合 post15image1.png 正确呈现三原色之间的渐变 物理上正确的颜色渐变（例如，沿着颜色之间的失焦边缘，你会得到想要的），在中点周围同样明亮，代表两种颜色之间的平均。...透明度混合需要像本例中那样工作，以便像字体和形状抗锯齿这样的东西能够正常工作并看起来正确，在不同的背景颜色下具有一致的重量和平滑的边缘。...网络上几乎所有的颜色（从普通PNG文件中的数据到CSS和SVG中的十六进制值）都不是以实际的颜色强度来表示的，而是使用一种叫做 "8位sRGB "的有损压缩算法。...就像你不能在没有解压的情况下混合两个MP3文件的比特，并期望得到像两个声音正确混合在一起的东西一样，你不能把两个sRGB颜色值，混合起来，并期望得到正确的颜色。然而，每个主要的浏览器都是这样做的。...这个属性最早是在2003年的SVG 1.1中指定的。我们即将迎来浏览器不屑于实现正确颜色混合的第20年。
与各种颜色混入白光的比例有关。...以上 色调 + 饱和度 = 色度 2、三基色原理 三基色可以通过适当比例的混合组成自然界中任何一种颜色 由于人眼对于红绿蓝三种色光最为敏感，并且由这三种颜色能组成的颜色范围最广，故一般选用RGB作为三基色...3、亮度的组成 4、常用的四种颜色空间 A、RGB颜色空间 RGB彩色空间利用相加混合法将三个彩色分量按照不同的比例叠加，最终就可以在屏幕中显现出各种颜色。...B、YUV颜色空间 研究表面，人眼对于亮度的敏感度远大于对于颜色细节的敏感度，因此，才彩色电视机系统中不采用RGB颜色空间，一般为以下的空间： 而采用YUV颜色空间的好处有： a、解决了彩色电视机和黑白电视机的兼容问题...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
常用颜色空间于用途相关： image.png 接下来介绍几种常用的颜色空间 RGB 最常用的颜色空间，RGB彩色空间利用相加混合法将三个彩色分量按照不同的比例叠加，最终就可以在屏幕中显现出各种颜色...类似于矩阵的基，在颜色空间选择三基色可以通过适当比例的混合组成自然界中任何一种颜色 由于人眼对于红绿蓝三种色光最为敏感，并且由这三种颜色能组成的颜色范围最广，故一般选用RGB （红绿蓝）作为三基色 YUV...研究表面，人眼对于亮度的敏感度远大于对于颜色细节的敏感度，因此，才彩色电视机系统中不采用RGB颜色空间。...色调H 用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。...它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°； 饱和度S 饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。
双色LED灯模块原理图 将引脚R和G连接到Raspberry Pi的GPIO，对Raspberry Pi进行编程，将LED的颜色从红色变为绿色，然后使用PWM（脉宽调制）混合成其他颜色。...我使用python语言，它是一种脚本语言，不需要编译，按写入的顺序执行，运行在另一个程序“之中”，语法规则较少，易于学习且功能强大。 第4步：导入模块，设置常量、板载模式。...下面代码段中的颜色列表中，用两位十六进制数表示每种颜色的刺激量，本实验中只有红色和绿色两种基色，所以每种颜色用四位十六进制数表示。...如“0xFF00”表示红色，“0x00FF”表示绿色，而 “0x0FF0”表示红色的刺激量为前两位十六进制数“0F”，绿色的刺激量为后两位十六进制数“F0”。 #!...当然通过电流比不通过电流的时间比例越大，led做的功就越多，这样也就越亮，需要注意的是led芯片的温升和最大电流值不要超标，不然会影响其寿命。
CIE XYZ 颜色模型：为了解决 RGB 模型中与负光混合所带来的种种问题，CIE 从数学上定义了三种标准基色 XYZ，形成了 CIE XYZ 颜色模型。...其中需要注意的是，在 500 nm 附近的颜色需要从蓝光和绿光的混合光中再『减去』对应的红光得到（红光曲线在 500 nm 附近是负值）。...在 RGB 系统中，标准白光是按下列比例的 RGB 光通量混合而成： image.png 光通量，是一种表示光的功率的物理量，单位为『流明(lm)』，用来衡量光源整体亮度的指标。...一般以 x-y 为色度坐标给出 CIE XYZ 颜色模型的色度图，CIE 1931 年的 x-y 色度图如下所示： 上图中，曲线上的点是电磁光谱中的纯色，按波长的顺序从光谱的红色端到紫色端方向来标明，...非光谱颜色是在紫-品红范围内，具有从白光减去主波长（如 Csp）的光谱分布。
比如以并行训练一个三层的神经网络为例，其中并行可以分为数据并行、pipeline并行，trensor并行和专家并行，图中不同颜色代表不同层、虚线隔开的是不同的GPU。...并行，即将单一操作（如矩阵乘法）的数学运算拆分到不同的GPU上； 4、专家混合（Mixture of Experts, MoE），即只用每层的一部分来处理每个输入实例。...如何调度这些传递过程以及如何在微批中聚合梯度，仍然有很大的设计空间。 GPipe的做法是让每个worker连续地处理前向和后向的传递，然后在最后同步地聚合来自多个微批的梯度。...Tensor并行 Pipeline并行是将一个模型按层「垂直」分割，而Tensor并行则是在一个层内「横向」分割某些操作。...序列并行就是这样一个想法，一个输入序列在不同时间被分割成多个子实例，通过以更细粒度的实例进行计算，可以按比例减少峰值内存消耗。
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