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摄像头的原理、组成、选型及应用
目录 一、摄像头成像的光学原理 二、摄像头模组构成以及功能原理 三、摄像头名词释义 四、摄像头参数解析 五、摄像头选型 一、摄像头成像的光学原理 1.1 光学的基本定律 （1）光线直线传播定律：在统一均匀介质中，光沿直线传播 （2）光线的独立传播定律：几何光学中，不同光源发出的光在空西安python培训多少学费
识别图形验证码是爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等。计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何中国大部分地区整体匀色镶嵌，如何去除黑边，修复偏色，消除影像色差，使整体颜色一致
——中国大部分地区整体匀色镶嵌处理 ² 解决方案 使用“计算有效”功能，去除黑边和杂边；使用色彩匹配功能消除偏色，使用“色彩匹配”、“色阶”、“直方图曲线”和“Camera Raw调色”去除影像色差；使用“距离羽化”消除接缝线；使用高级输出功能，输出整体匀色镶嵌一张图。 原图数字图像处理 色差计算
方法一： 计算两个像素点的rgb的两个三维向量的夹角： l1 = Math.sqrt(r1 * r1 + g1 * g1 + b1 * b1); l2 = Math.sqrt(r2 * r2 + g2 * g2 + b2 * b2); cos(a) = (r1 * r2 + g1 * g2 + b1 * b2) / (l1 * l2); 方法二： 转HSI，计算两个三维向量距离： Math.sqrt((r1 - r2) * (r1 - r2DeepFake工具FaceSwap存在的问题总结
1. 模型存在巨大限制 采用encoder-decoder模型, 每次只训练特定的decoder, 这使得模型无法泛化, 换言之每个FaceSwap模型只能转换一种脸, 无疑严重消耗时间. 2. 素材有差别的话会出现色差 如下的训练期间成果, 色差非常严重, 而且明显有脸型的不匹配.色差计算度量
色差计算度量 1. CIE L*函数 将相对亮度(Y/Yn)映射为亮度(L∗)的CIE方程由两个独立的函数组成f()和g() 这两个函数在ϵ，我称之为交叉点。两个常数κ，ϵCIE标准规定： 通过对两个功能的连接点进行特写，可以看到此中断。在下面的动画中，f（）是用蓝色画的g（）颜色空间 与 RGB、YUV
背景 理解颜色空间对于音视频开发起到辅助理解的作用；是作为基础概念，要求我们是应该理解的 概述 颜色空间通常用三个相对独立的属性来描述，三个独立的变量综合作用，自然构成一个空间坐标，这就是颜色空间（颜色模型）。而颜色可以由不同的角度，用三个不同属性加以描述，就产生了不同的颜色空间电子设备常见的音视频接口
倘若花了大价钱买了一些电子设备，却不知道其中的接口怎么使用，是不是非常苦恼。感觉浪费了一半的功能，笔者也不是很清楚，于是就查阅一些资料，总结一下。因为电子设备的更新换代又那么的快，我只能说现阶段的常见的电子设备接口，时间是2019年8月4日。1、图像音视频接口A、VGA接口（视频：模拟信颜色空间与色差公式
1976年提出了CIELUV和CIELAB两个色彩空间。 CIELAB，它主要利用的是对立色理论。 适合于将数字输入的多样性转化为人类知觉上的差异 CIE1976其实就是均方误差