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JS计算颜色对比度

就是这样:两个简单的对比度方程式,可以很好地确定最佳可读性。 如果您有兴趣了解更多,W3C有一些关于颜色对比的文档,以及如何确定任何两种颜色之间是否有足够的对比度。...为了完善它,Jonathan Snook创建了一个颜色对比度选择器,允许您使用RGB滑块来获取YIQ,对比度和其他值。这样你就可以快速摆弄旋钮,找到合适的平衡点。...比较结果 让我们重温一下我们的颜色方案,看看基于这两个方程推荐哪种文本颜色可以获得最大对比度。...该等式考虑了红色值的权重,并确定色调足够暗以使白色文本显示最大对比度。 如您所见,两种对比度算法在大多数情况下都是一致的。在某些情况下,它们会发生冲突,但总的来说,您可以使用您喜欢的等式。...通过使颜色之间的对比度尽可能高来选择智能默认值非常重要。这使您的客户更容易阅读,增加可访问性,通常只是更容易看到。

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文字背景对比度contrast ratio的计算公式

对比度标准 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。...对比度的计算规则我们可以简单的理解为两个颜色的相对亮度相除得到的值,比如:两个白色的对比度是 1:1 , 白色(#FFFFFF)与黑色(#000000)的对比度为 21:1,也就是说对比度的范围在 1:...所以,颜色差别不是关键,即使对色弱的人,只要有足够的亮度对比度就不会影响阅读。...对比度等级 WCAG 2.0 中将颜色对比等级分为3种,A级,AA级,AAA级,等级越高意味着颜色的对比度越高,呈现出来的视觉压力越大: A 级 (采用3:1的对比度,是普通观察者可接受的最低对比度)...AA 级(采用4.5:1 的对比度,是普通视力损失的人可接受的最低对比度) AAA 级(采用7:1的对比度,是严重视力损失的人可接受的最低对比度) 计算两个颜色的对比度 luminanace(r, g

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图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

4 对比度Contrast 在生活中,我们在PS图片的时候,往往会用到图片对比度,那么这个究竟是什么东西呢? 图片对比度指的是一幅图片中最亮的白和最暗的黑之间的反差大小。...常用的定量度量方法是Michelson对比度: 当一幅图像最白和最黑像素灰度都是128时,图像对比度最低,C=0; 当一幅图像最白像素灰度=255,最黑像素灰度=0时,图像对比度最高,C=1.0...图片中左边的图片就是dull,灰度直方图也是集中在中间区域,这就是低对比度;最右边的图片是clarity,直方图感觉是被拉开了、舒展了,这就是高对比度。...5 Contrast Stretching 我们已经搞懂了图片不通透的原因,就是灰度直方图不够舒展,集中在了一个小区域,这样我们可以通过数学的方法把低对比度的图像提高对比度。...最简单的方法就是对比度拉伸(Contrast Stretching)。 ? 现在有这样的一个低对比度的图片,其灰度直方图集中在中间的区域。

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独家|OpenCV 1.6 改变图像的对比度和亮度!

亮度和对比度调整 两种常用对比度调整的方法是将像素值乘以或加上一个常数: ? 参数α > 0和β通常称为增益参数和偏置参数,通过这两个参数分别来控制对比度和亮度。...samples/java/tutorial_code/ImgProc/changing_contrast_brightness_image/BasicLinearTransformsDemo.java Python...版本请访问: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/tutorial_code/imgProc/changing_contrast_brightness_image...图像亮度和对比度调整 增大(或减小) β值将加大(/减小)各个像素的对比度。像素值超出 [0; 255]范围之外的值将会饱和(即:大于255,或小于0的像素值将钳位到255或 0)。 ?...原图像的浅灰色直方图中,深灰色时, 对比度GIMP <0 注意,利用对比度/亮度工具Gimp获得的上述柱状图,亮度工具的偏置参数β应该与之相同,但对比度工具的增益参数α是不同的(可以从前面的直方图中看出

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使用纹理对比度检测检测AI生成的图像

与纹理较差的块相比,纹理丰富的块具有更高的像素梯度值,计算图像梯度值得公式如下: 在像素对比度的基础上对图像进行分离,得到两幅合成图像。...他们提出在应用30个高通滤波器后,找到图像中丰富和贫乏纹理斑块之间的对比度。 丰富和贫乏的纹理块之间的对比度有什么帮助呢? 为了更好理解,我们将图像并排比较,真实图像和人工智能生成的图像。...这两张图像使用肉眼观看也是很难查看他们的去别的对吧 论文首先使用Smash&Reconstruction 过程: 在每个图像上应用30个高通滤波器后,它们之间的对比度: 从这些结果中我们可以看到,人工智能生成的图像与真实图像的对比度相比...,纹理斑块丰富和贫乏的对比度要高得多。...这样我们用肉眼就可以看到区别了,所以可以将对比度的结果放入可训练模型,并将结果数据输入分类器,这样就是我们这篇论文的模型架构: 分类器的结构如下: 论文中提到了30个高通滤波器,这些滤波器最初是为隐写分析而引入的

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全局对比度的图像显著性检测算法

算法思想 作者认为生物皮层对图像对比度比较敏感,通过图像对比度可以实现图像显著性特征提取,提出了两种基于全局对比度的显著性检测方法 基于直方图的对比度方法(histogram-based contrast...简称HC) 基于区域的对比度方法(region-based contrast 简称RC) HC详解 HC的显著性图生成主要是基于输入图像的颜色值直方图分布,生成像素级别的显著性值,每个像素点的显著性值是它跟剩下全部图像像素点的对比度之间的度量...尽管我们可以通过建立直方图使用色彩空间量化的方法加速全局对比度的计算,但是量化色彩空间本身就是人为的,有可能把相似的颜色量化成不同的值,为了减少这种现象导致显著性噪声出现,所以对得到显著性值最后完成一个模糊操作...RC详解 除了对比度之外,区域与空间关系在显著性检测中也扮演重要作用,高对比邻近周围通常是显著性区域一个很强的证据,HC是计算像素级别的显著性值,计算开销比较大,基于区域对比度分析的显著性检测通过定义每个区域与其他区域的相似度权重得到区域显著性值

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局部自适应自动色阶对比度算法在图像增强上的应用。

在限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果一文中针对全局直方图均衡化的一些缺点,提出了分块的自适应均衡化技术,很好的克服了全局直方图均衡化的一些缺点,对于图像增强也有着显著的作用,我们稍微回顾下...我们回顾一下PS的调整菜单,除了直方图均衡化是一键式菜单(即点击无可调参数界面,实际上直翻图均衡化还是有的,在有选区的情况下回弹出一个框),还有另外三个常用的一键操作,即:自动色阶、自动对比度以及自动颜色...关于自动色阶和自动对比度的原理,我在调整图像- 自动对比度、自动色阶算法一文中已经有了较为详细的实现,而关于自动颜色的原理,目前为止我似乎没有发现有任何人对其进行了详细的解释。...根据上述代码分析,这样处理的效果肯定是原先图像中的黑的部分更黑,白的部分更白,因此,对比度更加宣明。为了能控制整个对比度调节的程度,我们新增加一个参数,用来调节在最后隐射阶段的最大值。...上图中通道分离选项可以看成是局部自动色阶和自动对比度算法的切换,在勾选通道分离选项时,对于部分图像会发现有偏色的现象,这个现象在PS中使用自动色阶和自动对比度时也会出现。

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使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法。

图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应用,特别是在医学图像上,这是因为在众多疾病的诊断中,医学图像的视觉检查时很有必要的。而医学图像由于本身及成像条件的限制,图像的对比度很低。...在这一方面,传统的线性对比度拉升以及直方图均衡化是使用的最为广泛的全局图像增强方法。对比度拉升线性的调整了图像的动态范围,而直方图均衡化栖利用累计直方图分布概率重新映射图像的数据。...在局部对比度增强方面,有两种方式是最为有名的,一种是自适应直方图均衡化(AHE),这个算法可以参考我的博文限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果。还有一种就是自适应对比度增强(ACE)。...这改变了图像的对比度,但是需要大量的计算。后来有人利用了双线性差值技术克服了这个问题,首先将图像分块,然后分别计算这些快内部的映射关系。...然后高频部分被放大(放大系数即为对比度增益CG)并加入到反锐化掩模中去,最后得到增强的图像。ACE算法的核心就是如何计算CG,这里将介绍两种简单的CG计算方法。

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