最近在做一个和对象识别相关的项目，由于团队内技术栈偏向 JavaScript，在已经用 Python 和 Tensorflow 搭建好了对象识别服务器后，为了不再增加团队成员维护成本，所以尽可能将训练和识别之外的任务交给 Node.js 来做，今天要讲到的图片预处理就是其中之一。
设计师有机会保持事物的同质化；字体、元素、布局和大小都可以保持一致，世界不会结束。
亮度调整是将图像像素的强度整体变大/变小，对比度调整指的是图像暗处的像素强度变低，亮出的变高，从而拓宽某个区域内的显示精度。
一张出彩的照片离不开优秀的明暗效果，亮度和对比度可以帮助我们实现你想要的风格，选择好一张照片，在上方菜单栏点击【图层】-【新建调整图层】，选择【亮度/对比度】，就可以在【属性】面板中开始我们的编辑啦！
本文将详细介绍 Davinci 软件的特色和使用方法。该软件是一款视频剪辑工具，功能强大，操作简单，广泛应用于影视制作等领域。文章从软件的特点与优势入手，详细阐述了软件的各种功能及其使用方法，并通过实例来说明软件在实际操作中的具体流程。
MD规范里说：文本应该保持至少 4.5:1 （基于亮度值计算）的对比度以保持文本清晰；最佳对比度为 7:1。
自适应色板的整个概念源于我们在Adobe的设计系统Spectrum中解决颜色问题的经验。在做这项工作的时候，我们支持六种不同的颜色主题，所有颜色主题都需要与美学相关，与背景颜色具有相似的感知对比度，并遵循统一的可访问性指南。
这就是为什么我们创建了所谓的“自适应调色板”。这些调色板遵循系统设计方法，其中设计者定义了具体的颜色范畴，而非创建静态颜色样本。颜色是根据其感知要求和关系定义的，并且样本是基于最小的用户输入生成的。
最近整理一些python的小程序以及几个第三方库的简单使用，一方面用来熟悉手感，另一方面也用来休闲娱乐。 文本进度条的编写：
索尼IMX708是一块1/2.43英寸CMOS图像传感器，，像素为4608*2592（12MP），最高可以拍摄1080P/50P、720P/100P、480P/120P视频，以及支持通过Quad Bayer技术实现HDR模式输出，获得更好动态范围，但像素会降低到3MP，此外它还支持相位差对焦（PDAF）。我找不到数据手册（肯定找不到），但是可以知道是2020年发布的OPPO Find2 上面是有一颗708，被称之为电影镜头（超广），首先是成像的素质高，且作为广角镜头出现，其次就是小对焦距离（只要像素密度够高就可以实现）.
你有没有在夜间使用移动设备的习惯？你觉得QQ现有的夜间模式亮度在使用时是否舒适？为了能够更科学的验证我们的设计，我们通过对比度分析、尼特值测试、色彩亮度和色彩通用性等维度去设计界面，并总结出一套优化方
CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
大家平时在工作当中，有时候会需要从网络上搜索一些图片来制作PPT或者制作一些报表，但是在网络上搜索到的图片有时候质量并不太好，比如文字模糊或者是画质模糊，模糊的图片很影响大家的使用。这时候文字图片画质模糊怎么处理呢？
选择性注意可以通过注意增益与降低神经噪声来增强对感觉信息的处理。然而，这两种机制在多大程度上有助于改善注意过程中的知觉表现仍然存在争议。本文假设：采用哪种选择性注意机制取决于任务训练的持续时间。本研究通过一项典型的选择性空间注意ERP实验范式，经过1个月内20次脑电测试，采用系统而丰富的论证，得到重要的结论：注意增益在训练早期起主导作用，但在训练后期起主导作用的是神经噪声降低。这一观察结果对于理解注意机制以及推广使用不同模型系统(例如，人类和非人类灵长类动物)的研究结果具有重要意义。本研究发表在著名杂志《PLOS Biology 》上。
直方图均衡化，可以对在不同的光线条件下拍摄不同的图片进行均衡化处理，使得这些图片具有大致相同的光照条件。因此，我们可以用在训练模型之前，对图像进行对预处理。
对比度是指图像中不同区域之间的明暗差异程度，它是图像质量中的重要指标之一。除了颜色对比度之外，常见的对比度包括：
论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9274337
本周工作中遇到类似颜色主题的问题，在查资料的时候，看到这个视频，觉得讲得很清楚，而且趣味性丰富，所以想拿出来讲讲这个很有意思的主题。
显著性就是可以快速引起你注意的对象或者物体，在图像或者视频中显著性检测的结果往往是图像或者视频中对象，在神经学科中显著性检测被描述为注意力机制，目的是聚焦或者缩小看到的对象场景重要部分，显著性检测可以自动处理图像中对象表示。显著性检测可以让对象检测，图像分割等算法更加聪明与高效的工作。
MTF曲线同时显示分辨率和对比度信息，能够根据特定应用的需求评估镜头，并且可用于比较多个镜头的性能。如果使用得当，MTF曲线能够帮助确定应用实际上是否可行。
本文介绍改进INDANE算法的低照度图像增强改进算法（AINDANE算法），《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》
作为一个前端工程师，如果你对 HTML 和 CSS 有基本的了解，并希望在浏览器中创建美观的用户界面，那就别到处乱找资料了！在本文中，你将通过了解以下七个基本知识来提高 UI 设计技能：
某些网站和服务允许您通过上传图片，更改背景颜色或设计的其他方面来自定义您的个人资料。作为客户，此个性化将Web应用程序转换为您存储数据的小窝。作为设计师，让您的客户自由地控制布局和设计是一个可怕的前景。那么设计用于漂亮的白色背景的所有股票文本和图像会发生什么？即便是Mac也只允许您选择OS，蓝色或石墨两种颜色！除非您灵活并了解如何找到最大色彩对比，否则开放自定义网站配色方案的能力可能会导致灾难。
一款很有趣的小工具，可以将图片直接转换为高质量的ASCII文本图形，可以用在论坛签名及博客中， 找不到适合运行此应用程序的运行时版本。可以设置转换的字体及字符。可手动调节ASCII码的密度及图片对比度、亮度等。输出的结果可以保存为图片，也可以保存为文本或者HTML。
亮度：亮度是指发光体（反光体）表面发光（反光）强弱的物理量。一个比较抽象的解释，哈哈。
有很多方法可以测试你的网站是否具有可访问性。服务、软件包，甚至是人工测试公司。他们都有自己的位置，通常最好是对真实的人进行测试。然而，对于一个快速的初步测试，你无需安装任何东西或支付服务费用。浏览器内置了开发者工具，这些工具具有出色的可访问性测试特性。以下是微软Edge和谷歌Chrome等浏览器的开发者工具。
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数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度，将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素，是图像增强一种很好的且方便的方式。（直方图均衡化的作用是图像增强）
对于原始对比度较低的图像，我们可以提高对比度来增强图像的辨识度，改善图像的视觉效果，转换为更适合人或者机器处理的形式，去除无用的信息，提高使用价值。典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。
算法：enhance_contrast滤波器是对比度增强滤波，首先计算局部区域最大值和最小值，然后查看当前点像素值最接近最大值还是最小值，最后替换为最大值或最小值。原始图像中每个像素与模糊图像中对应像素之间的亮度差异表示像素针对其相邻者的对比程度。该像素的亮度随后会与局部坐标对比度成比例变化。模糊之后更暗的像素必须比其相邻者更亮，因此其亮度会进一步提高，而如果像素在模糊之后更暗，则它甚至将变暗更多，在细节最显著的图像区域中选择性地增大对比度。钝化遮蔽的参数是像素半径（越过该半径的颜色会模糊）、该效果对亮度的改变程度以及对比度“阈值”（低于该阈值不会进行任何亮度变化）。
互联网发展到今天，对于我们的前端而言，我们的关注点不应该仅仅是我们产出的页面能不能用，也需要更多的去关注我们的页面好不好用，有没有照顾到更多的用户群体？
作为目前最主流的设计风格和主题规范之一，Material Design 的深色主题设计规范非常值得参考学习。这是一套高度自恰的设计规范，有着相当严密的内部逻辑，在 Material Design 的内在隐喻逻辑的推动下，严格遵循国际通行的可用性原则来确保深色主题的可用性和合理性。
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
图像Gamma矫正是一种调整图像对比度和亮度的方法。它使用幂律函数来调整图像的灰度级分布，以改变图像的显示效果。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
开发项目过程中，对于手机屏幕截图，需要对获取到的截图的任意部分进行区域颜色对比度的识别操作，由此判定任意指定区域是否满足某对比度基本标准，但是该功能在网上任何地方都没有找到过Java方面的代码，于是根据RGB转换测试的原理：即获取每个像素点的RGB，通过RGB对比度定义公式进行像素点的集合换取。
QtAV是基于Qt和FFmpeg的跨平台多媒体框架。高性能，对用户和开发人员友好，支持Android，iOS，Linux，Windows。 特性 硬件解码支持：DXVA2，VAAPI，VDA/VideoToolbox，CedarX，CUDA。 OpenGL和ES2支持几乎所有格式。 RGB和YUV格式的视频捕获。 OSD和自定义过滤器 libavfilter中的滤镜，例如stero3d，模糊。 字幕轨道选择。动态更改FFmpeg和libass引擎。 逐帧播放。 播放速度控制。 各种流：区域设置文件，http
（提示：如果你尚未安装 MyQR ，以下内容请使用python(3) myqr.py 而非myqr 。）
想象一下，在一个阳光明媚的下午，与家人或朋友漫步在风景如画的街道上。拿出手机，迫不及待地捕捉这一刻的美好，按下快门，留下了一张充满回忆的照片。
灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度是有必要的。
在理想情况下，光学成像系统在物体与图像之间实现点对点映射，捕捉原始信息。然而，在大气中传输时，光学传输过程受到干扰，导致远距离成像质量下降。在传输过程中，包括大气吸收导致的低光对比度以及带来原始光场噪声的大气散射等必然过程被认为是不可逆的，并且由于复杂性而增加熵。在能见度极低的条件下，特别是当成像距离超过气象光学范围时，图像重建变得具有挑战性。然而，对于民用、军事和商业用途，通过大气散射介质延长成像距离以收集所需的光信息至关重要。
考虑一个图像，其像素值只局限于某些特定的数值范围。例如，较亮的图像将有所有的像素限制在高值。但是一个好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，你需要将这个直方图拉伸到两端（如下图所示，来自维基百科），这就是直方图均衡化的作用（简单地说）。这通常会改善图像的对比度。
现在很多人都喜欢使用手机拍照，手机的拍照功能也越来越强大，清晰度非常高，而且可以使用手机对图片进行编辑，但是由于时候大家拍摄的图片，可能由于动态把握的不好而导致图片模糊，或者有时候在网络上搜索到一些图片进行工作用途的时候，发现图片的清晰度不太达标，那么这时候如何把图片处理的清晰呢？
了解和计算镜头性能可能是一项困难的任务。许多变化因素会影响镜头的性能，包括物理定律、设计标准和原理以及制造公差和误差。为了获得最佳系统性能，光学设计人员和最终用户可以访问多个可用于衡量镜头性能的指标。这些曲线通常提供用以帮助指定适当的镜头。
“色彩是我们感知世界的重要媒介，对于信息传达有着重要的作用，能使人们能够更有效的感知设计的意图和内涵，使传达更高效。且人对色彩的视觉感知与想象能力，能够指导人做出预测、理解和决策。” ——lyft kevyn arnott 随着世界的数字化转型进程大爆发，科技把每一张有形的办公桌移到了云端，用户沉浸在数字构建的世界中。腾讯文档作为先进的生产力工具，产品生态越来越多元丰富，多品类多终端的复杂环境展现在我们面前，开始真正的朝复杂庞大的大规模设计迈进。我们希望能以更加专业、高效的设计姿态迎接腾讯文档的未来挑
本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。
开关按钮似乎是开发人员和设计师最喜欢的展示他们的动画、设计和双关语技能的方式。甚至还有一个专门用于开关按钮的Codepen集合。
算法：图像对比度增强变换是通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：
大家好，今天给大家来分享一篇关于图像质量的内容，这个内容是我在做onvif中的imaging setting的时候，关注到里面有关于:
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