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数字视频基础知识---颜色空间

在显示器发明之后,从黑白显示器发展到彩色显示器,人们开始使用发出不同颜色的光的荧光粉(CRT,等离子体显示器),或者不同颜色的滤色片(LCD),或者不同颜色的半导体发光器件(OLED和LED大型全彩显示牌)来形成色彩,无一例外的选择了Red,Green,Blue这3种颜色的发光体作为基本的发光单元。通过控制他们发光强度,组合出了人眼睛能够感受到的大多数的自然色彩。 不过这里面的YUV TO RGB的算法,效率实在是低,因为里面有了浮点运算,解一帧176*144的图像大概需要400ms左右,这是无法忍受的,如果消除浮点运算,只需要10ms左右,效率的提升真是无法想象.所以大家还是避免在手机上面进行浮点运算.

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相似图片检测:感知哈希算法之dHash的Python实现

某些情况下,我们需要检测图片之间的相似性,进行我们需要的处理:删除同一张图片、标记盗版等。 如何判断是同一张图片呢?最简单的方法是使用加密哈希(例如MD5, SHA-1)判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档,其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的,如果是这个txt文档的完全复制版,那他们的MD5值是完全相同的。但是,一旦改变副本的内容,哪怕只是副本的缩进格式,其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件,如果是一张经过调色或者缩放的图片,根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。 那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢?比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法(Perceptual Hash Algorithm)。

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