我们可以发现其规律： 在图片的左侧S值为0，呈现不同程度的灰色，由V值决定。 在图片的下侧V值为0，呈现出黑色。 在图片的右上角S和V值都为1，呈现出纯色，其RGB值为(0, 255, 0)。...因此对HSV我们的结论如下： ---- 当S=1 V=1时，H所代表的任何颜色被称为纯色； ---- 当S=0时，即饱和度为0，颜色最浅，最浅被描述为灰色(灰色也有亮度，黑色和白色也属于灰色)，灰色的亮度由...---- HSV和RGB的互相转化 RGB➡HSV 1. V = max(R, G, B)/255.0f——亮度V就是RGB值中最大的那个值进行归一化。...同时如果V=0，那么RGB三者中的最大值是0，即GRB都为0，也就是说该像素是黑色。 2....另一种hsv方法——当我们想恢复到我们一开始介绍的体系时，我们只需要加一步——对像素的bgr进行归一化，再转到hsv时得到的结果就和我们介绍的就相同了。代码和输出结果如下 ?
图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。...灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点），是所有图像处理技术中最简单的技术。 我们首先对所有原始图像都进行如下的读取，转换为灰度图像，并且读取图像的长宽。...若是8位的灰度图，则原来像素值为0的转为255，如下面公式所示。 s=255−r 此操作能够有效地增强黑色区域中的一些白色或是灰色细节，比如下图， ?...在此图中，我们可能重点关注的是这些黑色中的白色部分，因而采用反转变换。 我们根据定义，逐像素进行反转操作。 ?...，K是尺度因子，增强对比度，使黑的更黑，亮的更亮,公式如下， s=K∗((r−rmin)/(rmax−rmin)) 先计算出像素点的最大值和最小值，再按公式进行归一化，进而把像素值进行更新。
Go 垃圾回收的主要分2部分，第1部分是扫描所有对象进行三色标记，标记为黑色、灰色和白色，标记完成后只有黑色和白色对象，黑色代表使用中对象，白色对象代表垃圾，灰色是白色过渡到黑色的中间临时状态，第2部分是清扫垃圾...Tracing GC扫描后，黑色对象为可到达对象，剩下的白色对象为不可到达对象。 原生的 Tracing GC 只有黑色和白色2种颜色。 ?...原生Tracing GC只有黑色和白色，没有中间的状态，这就要求GC扫描过程必须一次性完成，得到最后的黑色和白色对象。在前面增量式GC中介绍到了，这种方式会存在较大的暂停时间。...三色标记，望文生义可以知道它由3种颜色组成： 黑色 Black：表示对象是可达的，即使用中的对象，黑色是已经被扫描的对象。 灰色 Gary：表示被黑色对象直接引用的对象，但还没对它进行扫描。...白色 White：白色是对象的初始颜色，如果扫描完成后，对象依然还是白色的，说明此对象是垃圾对象。 三色标记规则：黑色不能指向白色对象。即黑色可以指向灰色，灰色可以指向白色。
可以看出当三个通道即R = 0,G = 0,B = 0混合后的颜色为黑色，同理如果R = 255,G = 255,B = 255混合的话颜色为白色。...单通道俗称灰度图，每个像素点只能有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色，可以说灰度是黑与白之间的过渡色。这就是问题的根源所在。如果解决呢？...色彩空间有很多，比如gray、hsv、yuv、ycrcb等，使用OpenCV进行色彩空间的转换很简单。 ? 执行效果： ? 其中HSV是比较常用的，下面主要介绍一下HSV色彩空间。...其实有一个归一化问题，因为其他两个通道都是255，如果用uint8，一个字节就可以表示，当0-360的时候超出了1个字节，此时uint8表示不了，会溢出，此时OpenCV为了解决这个问题，将H通道归一化到...转换HSV色彩空间之后提取白色生成的二值图片，mask中的白色为想要提取指定颜色的位置，黑色为其余位置。 ?
比混合色暗的像素被替换，比混合色亮的像素保持不变。 滤色查看每个通道的颜色信息，并将混合色的互补色与基色进行正片叠底。结果色总是较亮的颜色。用黑色过滤时颜色保持不变。用白色过滤将产生白色。...使用纯黑色或纯白色上色，可以产生明显变暗或变亮的区域，但不能生成纯黑色或纯白色。 强光对颜色进行正片叠底或过滤，具体取决于混合色。此效果与耀眼的聚光灯照在图像上相似。...用纯黑色或纯白色上色会产生纯黑色或纯白色。 亮光通过增加或减小对比度来加深或减淡颜色，具体取决于混合色。如果混合色（光源）比 50% 灰色亮，则通过减小对比度使图像变亮。...如果混合色比 50% 灰色暗，则替换比混合色亮的像素，而比混合色暗的像素保持不变。这对于向图像添加特殊效果非常有用。 实色混合将混合颜色的红色、绿色和蓝色通道值添加到基色的 RGB 值。...如果通道的结果总和大于或等于 255，则值为 255；如果小于 255，则值为 0。因此，所有混合像素的红色、绿色和蓝色通道值要么是 0，要么是 255。
首先为了方便处理，我们通常会对图片进行灰度转换（即将图片转换成只有一个图层的灰色图像）。 然后我们分析一下，在上面的图片中有三个主色调，分别是字体颜色（黑色）、纸张颜色（偏白）、阴影颜色（灰色）。...我们只需要把灰色和白色部分都处理为白色就好了。 那要我怎么才知道白色和灰色区域呢？对于一个8位的灰度图，黑色部分的像素大致在0-30左右。...白色和灰色应该在31-255左右（这个范围只是大致估计，实际情况需要看图片）。如图： ? 左边是原图，右边是处理后的图片。我们将灰色和接近白色的部分都处理成了白色。 那下面我们就开始处理吧。...四、去除阴影 现在我们知道了布尔索引，我们可以对图片进行处理了。我们只需要读取图片，然后将像素值大于30的部分处理为白色就好了。...下面是我们的代码： import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('page.jpg', 0) # 将像素值大于30的部分修改为255（白色） img[img > 30] = 255
如果你已经对色彩有了扎实的了解，你可以直接跳到“精确生成你自己的色彩”这一章，那里有实际的代码。...黑色的值是 0000，色调和饱和度都没有定义。 一个所有 3 个点都以相同强度发光的色彩看起来是灰色的。一个可能的值是 808080。...注意：对于灰色（即 R、G 和 B 有相同的值），色调和饱和度都没有定义，只有亮度有意义的值。我们也可以说，黑色、灰色和白色都不是色彩。黑色 0000 的亮度为 0，白色 FFFFF 的亮度为 1。...仅靠亮度来控制白色、灰色和黑色的外观有一个奇怪的后果，我们可以在下一张图中看到。 我们现在已经涵盖了显示器可以显示的所有色彩了吗？...只要 R、G、B 有相同的值，色调和饱和度就失去了意义。只有亮度对白色、灰色和黑色（右边界）的色彩有影响。更糟糕的是整个下边界只有黑色，因为一旦亮度为 0，色调和饱和度又变得毫无意义了。
如果你对Core Graphics中的混合模式不太理解，阅读本篇文章能让你对Core Graphics中混合模式概念有一个更理性的理解与认识。 本文不包含iOS中混合模式的内容。...当任何颜色 与黑色进行正片叠底模式操作时，得到的颜色仍为黑色，因为黑色的像素值为0；当任何颜色与白色进行正片叠底 模式操作时，颜色保持不变，因为白色的像素值为255。...在强光模式下，当前图层中比50%灰色亮的像素会使图像变亮；比50%灰色暗的像素会使图像变暗，但当前 图层中纯黑色和纯白色将保持不变。...如果当前图层中的像素比50%灰色亮，则通过减小 对比度的方式使图像变亮；如果当前图层中的像素比50%灰色暗，则通过增加对比度的方式使图像变暗。...如果当前图层中的像素比50%灰色亮，可通过增加亮度使图像变亮；如果当前图层中的像素比50%灰色暗， 则通过减小亮度使图像变暗。
下图是手写笔记的输出示例： 复印机好像随意地决定是否将每个数学符号进行二值化，或者转换后的JPG很不理想（如上图中的平方根符号）。因此我决定对上述问题进行优化。...两张图片中大多像素点呈灰白色，也有少量红色、蓝色和深灰色的像素点。...然后我们对10000个像素点按亮度进行了排序（例如将每个像素点的R、G和B进行求和），结果如下： 从远处看，图像底部80-90％的区域看上去是同一种颜色；然而仔细观察后，你会发现很多不一致的细节。...圆柱体的中心轴从底部的黑色、中间的灰色渐变到顶部的白色——整个轴的饱和度（saturation）为0，外圆周上鲜艳的颜色饱和度都为1。...现在让我们用HSV重新区分一下之前的颜色： 从表中可以看出，白色、黑色和灰色的亮度差别很大，但它们的饱和度都很接近且数值较低——远低于红色或粉红色。
黑色的对象代 表已经扫描过，它是安全存活的，如果有其他对象引用指向了黑色对象，无须重新扫描一遍。黑色对 象不可能直接（不经过灰色对象）指向某个白色对象。...三色标记过程 标记过程： 在 GC 并发开始的时候，所有的对象均为白色； 在将所有的 GC Roots 直接应用的对象标记为灰色集合； 如果判断灰色集合中的对象不存在子引用，则将其放入黑色集合，若存在子引用对象...标记结束后，为白色的对象为 GC Roots 不可达，可以进行垃圾回收。 误标 什么是误标？...这可以简化理解为，黑色对象一旦新插入了指向白色对象的引用之后，它就变回灰色对象 了。...漏标和多标 对于错标其实细分出来会有两种情况，分别是：漏标和多标 多标-浮动垃圾 如果标记执行到 E 此刻执行了 object.E = null 在这个时候， E/F/G 理论上是可以被回收的。
直方图反映了调整前的图像，所有像素在0到255的亮度区间的分布。 直方图下面有三个滑块：黑色滑块、白色滑块和中灰滑块，分别对应调整照片的最暗部分、最亮部分和整体亮度。...黑色滑块定义了照片的黑场位置，也就是画面中最暗的部分有多少。 如果输出色阶不动，调整黑色滑块，黑色滑块左侧的亮度区域，都会变成纯黑色。而其他区域，则会不同程度的变暗。...如果同时把黑色滑块、白色滑块往中间移动，意味着照片中的纯黑、纯白区域会大大增加，增加照片的反差对比度。 直方图中间的滑块叫中灰滑块，对应了图像中亮度值正好为128的中灰部分。...中灰滑块左侧，与黑色滑块之间，也就是照片的暗部（亮度值小于128大于0）。 中灰滑块右侧，与白色滑块之间，则是照片的亮部。 如果左移中灰滑块，可以看到亮部区域大大增加，暗部区域大大减少。...观察直方图可以看到，直方图两侧都有一些空白，照片中最亮的地方只有250的亮度，最暗的地方也是25左右亮度的灰色，因此整体对比显得不足。 首先右移黑色滑块，增加照片中的黑色区域，照片反差大大强化。
在此基础上可以增加分代（新生代/老年代），每代采取不同的回收算法，以提高整体的分配和回收效率。 无论使用哪种算法，标记总是必要的一步。这是理算当然的，你不先找到垃圾，怎么进行回收？...结束后，仍在【白色集合】的对象即为 GC Roots 不可达，可以进行回收。 注：如果标记结束后对象仍为白色，意味着已经“找不到”该对象在哪了，不可能会再被重新引用。...此时切回 GC 线程继续跑，因为 E 已经没有对 G 的引用了，所以不会将 G 放到灰色集合；尽管因为 D 重新引用了 G，但因为 D 已经是黑色了，不会再重新做遍历处理。...不难分析，漏标只有同时满足以下两个条件时才会发生： 灰色对象断开了白色对象的引用（直接或间接的引用）；即灰色对象原来成员变量的引用发生了变化。...三色标记法与现代垃圾回收器 现代追踪式（可达性分析）的垃圾回收器几乎都借鉴了三色标记的算法思想，尽管实现的方式不尽相同：比如白色/黑色集合一般都不会出现（但是有其他体现颜色的地方）、灰色集合可以通过栈/
在实际应用中，卷积核都会经过归一化，归一化后可以表示为小数形式或分数形式。没有进行归一化的卷积核进行滤波，结果往往是错误的。 高斯滤波和均值滤波一样，都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解。...这样，左侧白色的滤波结果仍是白色，黑色的像素点权重为0，对它不会有影响；右侧黑色的滤波结果仍是黑色，白色的像素点权重为0，对它不会有影响。所以，双边滤波会将边缘信息保留。...边界处理 对于图像的边界点，不存在n×n的邻域区域，例如左上角第一行第一列的像素点，如果以其为中心取3×3的领域，则部分区域位于图像外部，图像外部是没有像素点和像素值的，所以无法计算像素和。...如果这个点坐标是负值，就表示取核的中心为锚点。在特殊情况下可以指定不同的点作为锚点 normalize – 表示在滤波时是否进行归一化。...如果没有进行归一化处理，邻域内的像素值和基本都会超过像素的最大值255，最后得到的图像接近纯白色，部分点处有颜色。有颜色的点是因为这些点周围邻域的像素值均较小，相加后仍小于255。如下图： ?
其中可以被程序中的变量直接访问的只有对象A和B（分别被变量a、b直接访问），因此根对象只有A和B。其他内存对象都是间接访问，不是根对象。...在并发和增量执行的场景下， 活跃对象（白色）被错误回收的必要条件： 不存在从灰色对象到达该白色对象的路径。（该白色对象在标记阶段不会再被扫描到） 存在从黑色对象到达该白色对象的路径。...由此，就衍生了两种三色不变性： 强三色不变性：不存在黑色对象对白色对象的直接引用。（隐含了一层意思：如果该对象是活跃对象，那么必然存在从灰色对象到该对象的路径）。强三色不变性破坏了两个必要条件。...弱三色不变性：被黑色对象直接引用的白色对象，必须要能够通过一些灰色对象可达。破坏了"不存在从灰色对象到达该白色对象的路径。"这个必要条件。 Go语言的三色不变性通过引入屏障技术来实现。...第一种场景是在同一个goroutine进行的， 第二种场景，因为是将栈对象下游移动到黑色的堆对象下游，如果我们对堆对象开启插入写屏障，就可以保证对象不被错误回收。
以上的讲解对于坐标的 x 和 y 值是一样的道理。原理通过判断该像素点的坐标是否位于临界范围内来选择性着色。...显示这种绘制方式是有它的弊端，因为每一个像素执行片段着色器的时候，都要进行一次 for 循环判断它处于哪个区域内。 这样就有了太多不必要的计算流程，尤其是 for 循环的每次遍历。...通过对 st 进行 floor 和 fract 操作可以分出它的整数和小数部分。 step 函数类似于 if 判断，当第二个参数大于等于第一个参数，则返回 1 ，否则返回 0 。...step 函数的意图就是如果该像素点的坐标接近于等分线，那么 color 的颜色值返回的就是 1 ，显示白色，否则返回 0 ，显示黑色。...比如，st 的 x 值是 7.99 了，接近于 8 ，那么就要显示白色网格线了，对于 y 值同理。 这样一来就可以对每个像素点进行判断，根据它的坐标决定要显示什么颜色。
其中可以被程序中的变量直接访问的只有对象A和B（分别被变量a、b直接访问），因此根对象只有A和B。其他内存对象都是间接访问，不是根对象。...如果应用程序之后将对象C成员对H的引用去除，a.f1.f3 = nil, 图片Stage-1. 在标记阶段， 从根对象开始进行图遍历（深度优先/广度优先），将可达对象设置标记（用黑色标记）。...由此，就衍生了两种三色不变性：强三色不变性： 不存在黑色对象对白色对象的直接引用。（隐含了一层意思：如果该对象是活跃对象，那么必然存在从灰色对象到该对象的路径）。 强三色不变性破坏了两个必要条件。...弱三色不变性： 被黑色对象直接引用的白色对象，必须要能够通过一些灰色对象可达。破坏了"不存在从灰色对象到达该白色对象的路径。"这个必要条件。Go语言的三色不变性通过引入屏障技术来实现。...第一种场景是在同一个goroutine进行的，第二种场景，因为是将栈对象下游移动到黑色的堆对象下游，如果我们对堆对象开启插入写屏障，就可以保证对象不被错误回收。
不同数值表示不同程度的灰色。像素值越低，灰色越深。0表示纯黑色，255表示纯白色。 GRAY色彩空间为单通道，所以通常用二维数组表示一幅灰度图像。 二值图像：只有0和255两种像素值的灰度图像。...如果其中掺入的白色越多，则亮度越高；如果在其中掺入的黑色越多，则亮度越低。亮度的取值区间是[0,1]。当亮度值是0时，图象是纯黑色。在OpenCV内，亮度也要映射到[0,255]范围内。...颜色空间互转 对于一张图片，进行色彩空间转换，只是把它每个像素点的表示形式改变了，不管用RGB的表示形式，还是HSV的表示形式，把像素值按相应色彩空间的规则转换成对应的颜色后，表示的还是这张图片。...RGB的颜色空间立方体主对角线上的点，有如下关系： 转换到HSV色彩空间中： 所以对角线上的点转换到HSV色彩空间中，S都为0，视觉上只有亮度，没有色彩，所以显示出的图像是灰色的。...所以，RGB的颜色空间立方体中主对角线上的颜色都为灰色。 灰度图其实就表示了亮度这一个概念，但是视觉上看起来的灰色图像不一定是单通道的图像，三通道的图像也可以没有色彩，只有灰度。
原生Tracing GC只有黑色和白色，没有中间的状态，这就要求GC扫描过程必须一次性完成，得到最后的黑色和白色对象。在前面增量式GC中介绍到了，这种方式会存在较大的暂停时间。...黑色 Black：表示对象是可达的，即使用中的对象，黑色是已经被扫描的对象。 灰色 Gary：表示被黑色对象直接引用的对象，但还没对它进行扫描。...白色 White：白色是对象的初始颜色，如果扫描完成后，对象依然还是白色的，说明此对象是垃圾对象。 三色标记规则：黑色不能指向白色对象。即黑色可以指向灰色，灰色可以指向白色。...对某些程序本身占用内存就低，容易触发 GC 对 API 接口耗时比较敏感的业务，如果 GOGC 置默认值的时候，也可能也会遇到接口的周期性的耗时波动。这是为什么呢？...只有那些对执行延迟非常敏感、当 GC 的开销成为程序性能瓶颈的程序，才需要针对 GC 进行性能调优，几乎不存在于实际开发中 99% 的情况。
形状图层转换为像素图层：栅格化图层（在图层中右键单击） （四）路径与形状的区别 路径是一条路径线（辅助功能），需要有后续操作：转选区，填充，描边 形状是包含路径的，可以通过小黑小白对形状进行调整。...通道中白色表示相应的色值达到最大，黑色表示相应的色值达到最小， 灰色表示有相应的色值，越靠近白色，色值越大，越靠近黑色，色值越小 （四）调色和校色 校色：当图像偏色时，通过调色工具对其进行校正 调色：把图像从一个色调调整到另一个色调...图层蒙版中黑白灰的意义： 黑色表示透明（遮罩） 白色表示不透明（显示） 灰色表示半透明（过渡状态） 蒙版使用注意事项： 1，当用画笔涂抹后，画面没有透明而是变成了黑白色，检查是否选中了蒙版，很有可能选中的是图层缩略图...2，当选中了蒙版，用画笔擦涂没反应，检查前景色是否是黑色，有可能选中白色。 3，当选中了蒙版，前景色也是黑色，擦涂没反应，有可能选中的不是画笔工具。...ALPHA通道中黑白色的意义： 黑色：表示没有被选中的区域， 白色：表示被选中的区域， 灰色：表示羽化半透明 新建ALPHA通道的方法： 1，在通道面板中新建 2，复制红绿蓝单色通道 3，存储选区 通道抠图的步骤
黑色的对象代表已经扫描过，它是安全存活的，如果有其它的对象引用指向了黑色对象，无须重新扫描一遍。黑色对象不可能直接（不经过灰色对象）指向某个白色对象。...灰色：表示对象已经被垃圾回收器访问过，但这个对象至少存在一个引用还没有被扫描过。 读完上面描述，再品一品下面的图： ? 可以看到，灰色对象是黑色对象与白色对象之间的中间态。...当标记过程结束后，只会有黑色和白色的对象，而白色的对象就是需要被回收的对象。 在可达性分析的扫描过程中，如果只有垃圾回收线程在工作，那肯定不会有任何问题。 但是垃圾回收器和用户线程同时运行呢？...你看上面的动图，灰色对象始终是介于黑色和白色之间的。当扫描顺利完成后，对象图就变成了这个样子： ? 此时，黑色对象是存活的对象，白色对象是消亡了，可以回收的对象。...另外如果你正在经历春招或者社招，有兴趣的可以阅读一下我之前的这篇文章，看看是否有一点点帮助： 《面试了15位来自985/211高校的2020届研究生之后的思考》 才疏学浅，难免会有纰漏，如果你发现了错误的地方
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