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Gamma校正

%% 读取图片 A = imread('foosballraw.tiff'); %% 拜耳阵列转换为rgb彩色图片 A = demosaic(A,'rggb'); %% 应用Gamma校正 A_sRGB off','images:initSize:adjustingMag') %% 将多张图片以矩阵形式显示 montage({A,A_sRGB}, 'Size', [2 1]); title('原始图片——Gamma

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Gamma校正

Gamma校正 Gamma源于CRT(显示器/电视机)的响应曲线,即其亮度与输入电压的非线性关系。 这些,都需要通过对液晶电视机显示器进行GAMMA校正来完成。 若 gamma 值为 2. 2 , 则 1 /gamma 为 0. 454545 , 对归一化后的 A 值进行预补偿的结果就 是 0. 783203 ^0. 454545 = 0. 如前例 , 已知 gamma 值为 2. 2 , 像素 A 的原始值是 200 , 就可求得 经 gamma 校正后 A 对应的预补偿值为 228 。 \n"); return -1; } //取两种不同的gamma值 float gamma1 = 3.33f; float gamma2 = 0.33f; float kFactor1 =

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    Gamma校正问题

    是非常有必要进行校正处理的 要不然出来的结果不是正确的 之前在折腾一个烘焙中间件时也被这个问题烦了很久 因为烘焙做了校正, 而引擎没有, 实时的效果跟烘焙的效果就差别很大 最后无奈就关掉了 正确的做法其实还是应该给引擎增加Gamma 这样就错了, 因为特效一般是需要做Alpha混合/叠加的 所以如果不转换到线性空间的话, 暗部细节会丢失很多 以前也在想为什么一些成熟引擎的特效特别亮和清晰是怎么回事 现在一想, 应该还是我们都没有去做Gamma

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    Gamma校正原理及实现

    gamma 值为 2. 2 , 则 1 /gamma 为 0. 454545 , 对归一化后的 A 值进行预补偿的结果就 是 0. 783203 ^0. 454545 = 0. 如前例 , 已知 gamma 值为 2. 2 , 像素 A 的原始值是 200 , 就可求得 经 gamma 校正后 A 对应的预补偿值为 228 。 就可以使用该表对任何像素值在 0 ~ 255 之 间的图像进行 gamma 校正。 \n"); return -1; } //取两种不同的gamma值 float gamma1 = 3.33f; float gamma2 = 0.33f; float kFactor1 = 1 / gamma1; float kFactor2 = 1 / gamma2; Mat result1 = gammaTransform(srcImage, kFactor1); Mat result2

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    笔记:Gamma 分布的转化

    Gamma 分布 α 和β 均大于零,且令λ=1/β,假设 X 的密度满足: 就说 X 是服从参数为 (β,α) 的 Gamma 分布,记为Γ(β,α)。 Gamma 分布的两个参数中,第一个β 决定了形状 (shape),第二个参数α 决定了尺度 (scale)。 右上图中的 k 即是α,θ 即是β;期望 E=β/α,方差 D=β/(α*α)。

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    图像处理之gamma校正

    图像处理之gamma校正 1 gamma校正背景   在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数 2 gamma校正定义   (Gamma Correction,伽玛校正):所谓伽玛校正就是对图像的伽玛曲线进行编辑,以对图像进行非线性色调编辑的方法,检出图像信号中的深色部分和浅色部分,并使两者比例增大 若 gamma 值为 2. 2 , 则 1 /gamma 为 0. 454545 , 对归一化后的 A 值进行预补偿的结果就 是 0. 783203 ^0. 454545 = 0. 如前例 , 已知 gamma 值为 2. 2 , 像素 A 的原始值是 200 , 就可求得 经 gamma 校正后 A 对应的预补偿值为 228 。 /②将结果存入 gamma 查找表。

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    泰勒公式和Gamma函数

    Gamma函数 ? 伽玛函数(Gamma函数),也叫欧拉第二积分,是阶乘函数在实数与复数上扩展的一类函数。该函数在分析学、概率论、偏微分方程和组合数学中有重要的应用。 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from scipy.special import gamma font.sans-serif'] = 'SimHei' if __name__ == '__main__': N = 5 x = np.linspace(0, N, 50) y = gamma plt.xlim(-0.1,N+0.1) plt.ylim(0.5, np.max(y)*1.05) plt.xlabel('X', fontsize=15) plt.ylabel('Gamma (X) - 阶乘', fontsize=15) plt.title('阶乘和Gamma函数', fontsize=16) plt.show() ?

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    C++构造函数互调纠正

    现在有这么一个问题,有一个带参数的构造函数,当默认构造去调这个带参数的构造,在Java中大家都明白,直接穿个this(xxx)就可以了,那就在C++中模仿一下,...

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    DataTable排序结果的纠正

    默认情况下,即便db中某一列的值是数字,查询出来的DataSet/DataTable里,Column的类型都是String型,所以当用dataTable.Def...

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    Gamma校正算法原理及实现

    一、Gamma校正的作用及原理 1. 什么是Gamma校正?    若 gamma 值为 2. 2 , 则 1 /gamma 为 0. 454545 , 对归一化后的 A 值进行预补偿的结果就 是 0. 783203 ^0. 454545 = 0. 如前例 , 已知 gamma 值为 2. 2 , 像素 A 的原始值是 200 , 就可求得 经 gamma 校正后 A 对应的预补偿值为 228 。 \n"); return -1; } //取两种不同的gamma值 float gamma1 = 3.33f; float gamma2 = 0.33f; float kFactor1 = 1 / gamma1; float kFactor2 = 1 / gamma2; Mat result1 = gammaTransform(srcImage

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    ISP基础(10)-Gamma校正及其实现

    图2中左图为原图,中图为gamma = 1/2.2在校正结果,原图中左半侧的灰度值较高,右半侧的灰度值较低,经过gamma = 1/2.2校正后(中图),左侧的对比度降低(见胡须),右侧在对比度提高(明显可以看清面容 右图为gamma = 2.2在校正结果,校正后,左侧的对比度提高(见胡须),右侧在对比度降低(面容更不清楚了),同时图像在的整体灰度值降低。 值得一提的是,人眼是按照gamma < 1的曲线对输入图像进行处理的。 参考资料: [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction [2] http://www.cambridgeincolour.com/tutorials imshow("Gamma correction image", norm_0_255(I)); //imwrite("origin.jpg", image); imwrite("gamma_inv2.2

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    案例纠正一则

    《通过索引提升SQL性能案例一则》提到的案例,处理不太准确,有必要纠正下,更要谢谢老虎刘老师的耐心指正。 从这个案例来看,构建不同的索引,我们得到的优化程度是不同的,但是归根结底,还是需要踏实下来好好了解索引等这些知识的基本原理,结合实际问题,不断纠正自己错误的观念,对我来说,这条路上还是有很多积累和提升的地方

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    案例纠正一则

    《通过索引提升SQL性能案例一则》提到的案例,处理不太准确,有必要纠正下,更要谢谢老虎刘老师的耐心指正。 从这个案例来看,构建不同的索引,我们得到的优化程度是不同的,但是归根结底,还是需要踏实下来好好了解索引等这些知识的基本原理,结合实际问题,不断纠正自己错误的观念,对我来说,这条路上还是有很多积累和提升的地方

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    25.opengl高级光照-Gamma校正

    为了适配显示器的对颜色的还原,纹理在渲染过程中就要做gamma校正。现在的显示器也可以自己设置gamma值。 注意!!!如果颜色内存足够大,不需要“合理”利用内存,就没有必要做亮度范围调整。 ? gamma correction 原教程learnopgngl-Gamma校正对gamma校正的原理讲的不是太好,可能是作者自己太懂了,反而讲的略拗口。 参考知乎色彩校正中的 gamma 值是什么? 本章节实现效果: 未开启gamma校正的图像看起来整体偏暗些,经过gamma校正后,整体柔和一些,更逼近真实的场景。因为显示器会把低亮度的色值降下去。 未开启gamma校正 开启gamma校正 二、代码说明 1. "Gamma enabled" : "Gamma disabled") << std::endl; // glfw: swap buffers and poll IO

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    opencv gamma校正_opencv resize函数踩坑

    // 链接 https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78617615 // Gamma 校正 #include <iostream> #include \n"); return -1; } //取两种不同的gamma值 float gamma1 = 3.33f; float gamma2 = 0.33f; float kFactor1 = 1 / gamma1; float kFactor2 = 1 / gamma2; Mat result1 = gammaTransform(srcImage, kFactor1); Mat result2 CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("srcImage", srcImage); imshow("res1", result1); imshow("res2", result2); imwrite("Gamma.jpg

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    使用GrumPHP来纠正代码“毛病”

    嗨,我是CrazyCodes,小时候做错事,长辈有没有训斥过你呢?今天让我们看看PHP的监护者,愤怒的老头- – grumphp

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    ThreeJS 不可忽略的事情 - Gamma色彩空间

    sRGB的gamma与2.2的标准gamma非常相似,所以在从linear转换为sRGB时可通过转换为gamma2.2替代。 3. gamma转换:线性与非线性颜色空间的转换可通过gamma空间进行转换。 WX20191125-143730@2x.png 在着色器中色值的提取与色彩的计算操作一般都是在线性空间。 THREE.MeshPhongMaterial( { color: 0xBBBBBB } ); material.color.convertSRGBToLinear(); 2. linear转gamma2.2 渲染计算后的模型仍在linear空间,展示到屏幕时需要通过gamma校正,将linear转换回sRGB空间,也就是进行gamma校正,threejs中可通过设置gammaOutput和gammaFactor ,进行gamma校正,校正后的gamma2.2颜色空间与sRGB相似。

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    颜色校准调整伽马_色彩gamma什么意思

    实际影响这种结果的因素,统称 Gamma。每一台显示器的 Gamma 值都不尽相同,因此即 使某一个色彩能够吻合,但是其余的色彩却可能出现差别,由此导致显示效果的差别。 这一系列的线性函数的产生,是基于对 Gamma 曲线的补偿,即利用一系列线性函数来代替 Gamma 曲线关于函数 y=x 的对称曲线。 Gamma矫正对图像有显著的影响,不同的Gamma曲线可以取得不同的效果。 Gamma矫正模块主要是对图像进行亮度空间非线性的转化,从而来适配相应的图像显示设备。 Gamma矫正会影响到整个图像的对比度。对比度越高,整个图像的通透性越好,让人眼视觉效果更加明显。Gamma矫正也会影响到图像的色彩,对比度越高,整个图像的色彩饱和度也越高。 另外通过Gamma校正能够提高图像对比度。同时也分为全局gamma和RGBgamma。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    命令纠正工具 thefuck 的简单使用

    此工具 还支持 自定义错误纠正规则。网址如下: https://github.com/nvbn/thefuck#creating-your-own-rules

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    华为 | ReLoop:自纠正地训练推荐系统

    本文为推荐系统构建一个自纠正学习循环(称为 ReLoop),从而从之前的推荐错误中学习知识。构建自定义损失来鼓励每个新模型版本在训练期间减少对先前模型版本的预测误差。 2.2 自纠正模块 图 1(b) 展示了自纠正模块的细节。每个样本都有一个标签y,它是从用户的隐式反馈(例如点击)生成的。预测的点击率 (pCTR) 可以在模型推断期间记录,它表示用户点击商品的概率。

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