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。
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。
是指色彩的鲜艳程度,也被称为色彩的纯度。具体来说,它表示色相中灰色分量所占的比例,使用从0%(灰色)至100%(完全饱和)的百分比来度量。
「 简单地说就是害怕向前迈进或者是不想真正地努力。不愿意为了改变自我而牺牲目前所享受的乐趣——比如玩乐或休闲时间。也就是拿不出改变生活方式的“勇气”,即使有些不满或者不自由,也还是更愿意维持现状 -----《被讨厌的勇气》 」
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。
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:
在数字图像处理过程中,常见的几种色彩模式有RGB, HSL\HSV和YCbCr RGB: 通过对红(R), 绿(G), 蓝(B)三个颜色通道的变化和叠加来得到其它颜色,三个分量的范围都是[0, 255] HSL\HSV: 将RGB色彩模式中的点在圆柱坐标系中进行表述,分为色相(Hue), 饱和度(Saturation), 亮度(Lightness)\明度(Value)三个通道。色相(H):色彩的基本属性,就是日常所说的颜色名称,如红色、黄色等,取值范围为[0, 360);饱和度(S):色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取值范围[0, 100%];明度(V),亮度(L):像素灰度值的强度,亮度越高则图像越发白,否则图像越黑,取值范围[0, 100%]; YCbCr: 一般我们所说的YUV都是指YCbCr,YCbCr 有许多取样格式,如 444,422,420等Y:明亮度,像素灰度值的强度;Cb:蓝色色度分量;Cr:红色色度分量;Cb和Cr代表的是色度,描述影像色彩和饱和度,用于指定像素的颜色 在数字图像处理中,选择合适的色彩模式往往能达到事半功倍的效果 此处以Android平台上操作图像的亮度,对比度和饱和度来进行说明,首先了解下三者的概念:亮度:像素灰度值的强度,亮度越高则图像越发白,否则图像越黑;饱和度:色彩的纯度,越高色彩越纯越亮,低则逐渐变灰变暗;对比度:图像中像素之间的差异,对比度越高图像细节越突出,反之细节不明显; 从上面的概念上来看,如果要操作图像的亮度和饱和度,在HSL\HSV色彩空间中进行是最方便的,直接操作相应的分量即可;而对比度的操作可以直接在RGB色彩空间中进行 在Android中,我们用ImageView显示一张图片
计算机里通常使用RGB色彩模式,例如RGB565,就是用两个字节表示一个像素的颜色,其中红绿蓝分别用5、6、5个bit。还有一些RGB555、RGB666、ARGB4444之类的。而所谓的真彩色,使用4个字节表示一个像素,通常是RGB888,或者ARGB8888,其中A的全称是Alpha通道,指的是透明度
一种简单的数码照片后期润饰 1 打开图片,执行色像/饱和度(-40)降低饱和度。 2 新建一图层,将图层模式改为柔光,用画笔工具将需要润饰的部分画几下,这里可以利用色板方便的提取颜色 3 图片色彩过渡不够柔和,再执行一下滤镜下面的高斯模糊(+85)
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【SeeMusic】下载安装并注册 SeeMusic 软件 【SeeMusic】创建 SeeMusic 工程并编辑相关内容 ( 创建工程 | 导入 MIDI 文件 | 导入音频 | 导入视频 ) 【SeeMusic】视频编辑 ( 视频时间同步 | 视频透明度 | 视频缩放 | 视频转换框 ) 【SeeMusic】视频编辑 ( 视频 X 坐标 | 视频 Y 坐标 | 视频旋转 | 视频扭曲 ) 【SeeMusic】视频编辑 ( 顶部裁剪 | 底部裁剪 | 左侧裁剪 | 右侧裁剪 | 明亮度 | 对比度 | 色调 | 饱和度 )
此图摄于老长沙制高点——天心阁。是日乌云密布,暴雨将至,从天心阁二层远眺,黄瓦蓝天,车水马龙,一动一静,似有雷霆之势。
Transfoms 是很常用的图片变换方式,可以通过compose将各个变换串联起来 1. class torchvision.transforms.Compose (transforms) 这个类将多个变换方式结合在一起 参数:各个变换的实例对象 举例:
PS中的很多概念都和Core Graphics中的概念相通,比如蒙版、路径、裁剪、混合模式等等。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。希望本文对你有所帮助。
TensorFlow进行简单的图像处理 简单概述 作为计算机视觉开发者,使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能,而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括: 亮度调整 对比度调整 饱和度调整 图像采样插值放缩 色彩空间转换 Gamma校正 标准化 图像的读入与显示我们通过OpenCV来实现,这里需要注意一点,OpenCV中图像三个通道是BGR,如果你是通过tensorflow读取的话三个通过顺序是RGB。图像读取的代码如下: 1.opencv方式 src = cv
Davinci Resolve 18和Adobe Premiere Pro是两款非常受欢迎的视频编辑软件,如果您注重颜色校正和渲染速度,那么Davinci Resolve可能更适合您。如果您需要广泛的兼容性和更多的高级功能,则Adobe Premiere Pro可能更适合您。
Lightroom Classic是由Adobe公司推出的一款专业级别的数字影像后期生产处理工具软件。它为摄影师提供了几乎完全的调整和整合影像的自由度,用户可以通过对色彩、对比度、锐度、暗角、饱和度等参数的调整使影像达到最佳效果。
来源丨https://davidsteccieblog.blogspot.com/2017/10/removing-watermarks.html?view=flipcard 翻译整理丨OpenCV与
本文介绍了TensorFlow中的图像预处理方法,包括图像翻转、图像色彩调整、图像归一化等操作。通过这些操作,可以有效地提高图像的质量和可用性。同时,文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像增强和预处理,以便在训练模型时获得更好的性能。
校正LUT可以将前期拍摄的log色彩模式的视频转换为成709色彩模式,即将灰度视频转换为正常效果(灰片还原)
腾讯云极速高清视频色彩增强技术方案基于深度学习技术,结合卷积网络、全连接网络和回归等算法,实现了通过自动化调整视频的亮度、对比度、饱和度来达到色彩增强的效果。 目前视频色彩自动增强的算法在深度学习领域遇到的问题在于没有有效的监督信息,由于需要提升的是人类视觉系统对视频色彩的主观感受, 而不是客观的信噪比明暗度等指标,因此在学术和工业界都没有形成成熟的方法来提升整体的色彩效果,也难以通过模拟真实场景来获取良好的色彩数据对用以模型的训练。而在落地性上,目前深度学习对色彩增强的方式没有考虑在视频应用
“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
哈喽大家好,今天的分享是关于UI设计配色技巧的,怎么才能让我们的界面配色更加和谐,是一个设计师需要重视的问题。我们要对颜色的敏感度,颜色的运用常识要有所了解。今天的文章将帮助你更加了解UI设计配色中的技巧、理论知识以及如何运用它们。
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。
Cinematic Photo Effects是一款电影效果制作软件,支持所有常见格式, 控制局部对比度并为您的图像赋予电影般的外观。软件操作简单,通过一组强大的控件和灵活的算法组合多个过滤器、更改颜色样式和变化,轻松实现专业风格。 电影照片效果可让您为所有照片赋予电影、多彩和原始的外观。
静电说:要培养对颜色的敏感度,你必须要了解色彩的原理。在这个基础上去感悟,久而久之,色彩会在你手中变的游刃有余。下面这篇终极色彩指南非常值得一看~让我们不妨再系统梳理一下你的配色技巧吧!
作为一名摄影爱好者,我经常使用Lightroom软件来编辑和管理我的照片。在这篇文章中,我想分享一些我对使用Lightroom软件的心得体会。
Artstudio Pro Mac版是Mac平台上的一款图像编辑应用。Artstudio Pro Mac版引入了许多新功能和升级更新,充分利用Metal、iCloud Drive,并针对64位多核处理器进行了优化,以实现最流畅的工作流。
项目背景 城市计算是一款利用定位、地图、用户画像的完美结合,为客户提供指定区域的实时人流分布和人群洞察服务的产品。比如某个旅游景区,需要知道每天景区客流量多少,男女比例,以及哪些设施人流多哪些人流少,景区工作人员可以依据这些数据去做优化改进,这类数据展示与数据分析的项目就可以采用城市计算大数据可视化产品 产品目标客户:政府机关、旅游局、交通机构等 用户洞察 通过产品侧前期的用户调研了解到用户更希望看到的是一款炫酷、吸引眼球、数据图表清晰的界面设计,与产品沟通决定尝试采用深色界面设定整体视觉风格。 深色在
一个需求是在播放视频流时,对视频流进行调整 色度, 饱和度,亮度,对比度等,要怎么实现呢?
无论你是个人用户还是社交媒体达人,泼辣修图Polarr都能帮助你将照片修饰得更加出色。不需要专业的修图技巧,泼辣修图Polarr提供的海量滤镜、调色工具、修图预设等都能让你的照片变得更美。
就用上面的命令,网上那些brew install mpv --with-bundle 目前在10.15 catalina版本的都会报错
很多学生问我怎么调整图片的色彩才是最好的,有什么好的方法和功能吗? 我把自己常用也是大家在第一阶段学习中就熟悉的功能再拿出来唠叨几句: 我经常用到“图像”菜单下的“调整”里面最常用的到的“亮度/对比度
最近在修改内网门户的时候,恰好遇到了需要使用滤镜的地方;刚开始用的是两张图片;鼠标滑过背景变成渐变;图标切换;但是后台配置了图标后;导致鼠标滑过图标不能正常切换;于是就想到了滤镜的效果来处理。所以顺便学习了一下常用的滤镜效果。
作者:汪娇娇 日期:2016.10.9 其实之前几乎都没用过filter属性,就算知道也只是在脑中留了点浅浅的印象,直到最近因为项目的原因,才对filter进行了一个大致的学习。filter是css3的一个属性,Webkit率先支持了这几个功能,感觉效果很不错。不过现在大部分浏览器也都做了兼容性,下面大家就一起来学习吧。 现在规范中支持的效果有: grayscale 灰度 值为0-1之间的小数 sepia 褐色 值为0-1之间的小数 saturate 饱和度
如何将照片制作成HDR效果,Photo & Video HDR for Mac一款简单易上手的图像HDR带给大家,没有限制,只有创意,操作简单,只需拖放图像或视频,并为您喜爱的所有内容赋予类似 HDR 的风格:您可以使用一整套控件和过滤器创建全新的外观。
Artstudio Pro Mac是一款非常不错的绘画与图片编辑软件,为用户提供了27种工具:移动、选择、裁剪、吸管、油漆、湿漆、橡皮擦、油漆桶/图案/渐变填充、涂抹、减淡、燃烧、海绵、文字、修复、克隆等,且允许同时操作多个文档,支持大尺寸画布和无限数量的图层,为你创造出完美的绘图提供了方便!
Aiseesoft 4K Converter for Mac是一款专业的4K高清视频转换器,支持4K视频转换为1080p、720p甚至更低的视频分辨率,以便在更多设备上播放,例如Mac、高清电视、iPad和更多智能手机。此外,还能编辑4K视频,包含调整亮度、对比度、饱和度和色调、剪切、合并、旋转和添加4K视频的水印。
大家可能对 Instagram 这款 iPhone APP 上的滤镜效果很感兴趣,其实 CSS3 开始也有滤镜(不是 IE 的那种滤镜),这些滤镜效果最初是用于 SVG 的,W3C 将其引入到 CSS3 中,然后制定了 CSS Filter Effects 1.0 的规范,Webkit 率先支持了它。
其实之前几乎都没用过filter属性,就算知道也只是在脑中留了点浅浅的印象,直到最近因为项目的原因,才对filter进行了一个大致的学习。filter是css3的一个属性,Webkit率先支持了这几个功能,感觉效果很不错。不过现在大部分浏览器也都做了兼容性,下面大家就一起来学习吧。
由于Sensor漏电流存在,刚把镜头放入一个全黑的环境,Sensor输出的原始数据不为0;而我们希望全黑时原始数据为0。
视频中的图片的配置参数一般有亮度、饱和度、对比度、锐度等,以前一直以为这些需要通过厂家的私有协议SDK来设置才行,后面通过研究Onvif Device Manager 和 Onvif Device Test Tool 这两个onvif开发的必备工具以后,发现onvif协议也具备了修改 亮度、色彩度、饱和度这三个参数,当然这三个参数我见过的摄像机厂家(主流的十几种)都具备,还有些大厂做的设备还提供了其他详细图片参数的设置比如ICAT。
这是本学期机器学习课程的项目。通过这个项目了解了不少东西,希望通过博客记录下整个项目过程。 ---- 国外有一个网站 http://www.alllooksame.com/ 上有一个非常有趣的测试,他们在街头收集了一共18名中国人、韩国人、日本人的照片,放在网站上,让人去识别。博主自己尝试过一次,18个对了7个,38%的正确率,跟猜的概率并没有相差太多,恰好刚在学习深度学习一些模型,了解到可以通过深度的学习模型构建分类器去识别。在一时冲动之下,有了这个项目。废话不多说,直接开始博主完成整个项目的过程。 --
filter是css3的一个属性,大家应该都很少用到,很多人只是知道有这个属性。Webkit率先支持了这几个功能,不过现在大部分浏览器也都做了兼容性,下面大家就一起来学习吧。
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