颜色是人类对物体最基本的感知之一。在互联网上，一个好的网页配色能叫人眼前一亮，甚至产生极大的品牌效应，好比“阿里橙”、“链家绿”等等。来自美国的一位设计师Paul Hebert爬取了全球前10大网站的网页配色数据，发现了一些有趣的现象： 哪种颜色最受欢迎？在潜移默化中，这些热门网站又向你灌输了怎样的用色倾向呢？
近期在学习的内容之中的一个，整理一下，图片均为网络图片。提及的条形码主要为EAN-13码。
HC仅仅是考虑了颜色特征，而RC考虑了空间特征。我们上一篇文章介绍的LC算法就是仅考虑了颜色特征。
这个过程中会把图片拆成8X8的小块对每一个小块都做了操作，用64X64的基底进行加权重新计算后重新映射成新的8X8的块（这个新的8X8的块如果修改了之后人眼是观测不出来的，也就是cbcr空间的压缩）
工具简介:///////////////////////////////////////////// v7.2242更新时间2022年11月16日: ///////////////////////////////////////////// v7.2248 1. 优化某些模式,在绑定时,有小概率会卡死在绑定函数里的问题. 2. 解决Assemble DisAssemble和GetRemoteApiAddress的COM版本的DLL，在E语言下用类库封装后调用时,对64位地址解析出错的BUG. 3. 新增加接口SetFindPicMultithreadLimit(当开启了多线程找图时,设置最多使用的线程数量) /////////////////////////////////////////////
像素，又称画素，为图像显示的基本单位，译自英文“pixel”，pix是英语单词picture的常用简写，加上英语单词“元素”element，就得到pixel，故“像素”表示“图像元素”之意，有时亦被称为pel（picture element）。每个这样的信息元素不是一个点或者一个方块，而是一个抽象的采样。仔细处理的话，一幅图像中的像素可以在任何尺度上看起来都不像分离的点或者方块；但是在很多情况下，它们采用点或者方块显示。每个像素可有各自的颜色值，可采三原色显示，因而又分成红、绿、蓝三种子像素（RGB色域），或者青、品红、黄和黑（CMYK色域，印刷行业以及打印机中常见）。照片是一个个采样点的集合，在图像没有经过不正确的/有损的压缩或相机镜头合适的前提下，单位面积内的像素越多代表分辨率越高，所显示的图像就会接近于真实物体。
静电说：可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非设计者个人。你也许很少做图表，但是你要知道怎么做。
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
正因如此，第二章的跑车蓝幕扣去结果才会不尽人意（一些边缘部分还是没有被完全识别），毕竟原图就处在阳光下。
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
识别率97.5%，图片接口支持手动测试，以图片形式返回结果；文本接口需要联系作者，测试额度1000次限24小时内使用。
选文|Aileen 翻译|李颖 冯琛 校对|apple 特约专栏主编黄志敏老师推荐语： “ 色彩的使用不仅仅为了好看，还要便于识别和准确传达信息。除了文章中提到的，一些专业的设计师甚至会考虑一个配色方案必须让色盲和色弱的用户也能准确识别。 ◆ ◆ ◆ 导 读 在艺术和设计领域，色彩理论的重要性已经被研究透彻，但如果是信息设计领域呢？ 当与大量数据打交道时，准确是关键。这对于数据可视化艺术来说也是一样：大小、形状、阴影和色彩——可视化中微小的细节会彻底改变信息的感知和理解方式。 在信息设计中色彩为什么如此重
有点懒得把文章同步到公众号之外的平台，所以晚了半个月(3月29日发布)，但还是再发上来吧。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】SAD是第一个使用SAM直接利用渲染后的深度图提取几何信息的模型。 本月初，Meta推出的一款可以「分割一切」的模型Segment Anything Model (SAM) 已经引起了广泛的关注。 今天，我们向大家介绍一款名为「Segment Any RGBD（SAD）」的机器学习模型。 与以往所有使用SAM的工具的不同之处在于，SAD读入的图片可以是经过渲染之后的深度图，让SAM直接根据几何信息来分割图像。 该项目是由Visual Intell
导读：可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非设计者个人。
模拟图像，又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图像的像点是无限稠密的，同时具有灰度值（即图像从暗到亮的变化值）。
使用滤光片可以让相机能够更好地选择与传感器接触的光。滤光片的设计通常旨在阻挡一定量的光，无论是通过特定的光带（一组颜色）还是通过消除潜在的眩光和提高对比度。无论哪种方式，滤光片的目的都是减少进入相机的光。因此，在选择合适的滤光片时需要考虑传感器的灵敏度。
某汽车公司生产多种型号的汽车，每种型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性确定。品牌分为A1和A2两种，配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种，动力分为汽油和柴油2种，驱动分为两驱和四驱2种，颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。
先说这个东西有什么用，可以把市面上支持输出HDMI的运动相机转成树莓派的CSI接口，然后可以借助Linux强大的生态来捕获视频。至于应用，那可太多了。
元旦的时候接到一个任务，对 Android Camera 的缩略图展示性能做一些优化。作为一个 Camera 0 经验的菜鸟，各种铺面而来的专业术语瞬间就让我迷失了 ... 那么 0.1 s。
上个月（11月13日），83岁的柯达公司退休工程师布赖斯·拜尔（Bryce Bayer）去世。 一家国内杂志邀请我写纪念文章，回顾他对数码摄影的巨大贡献。 我看了一些材料，觉得这个题材很有意思，涉及数
本文探讨了四种显著性检测算法及其在图像处理中的应用。首先介绍了显著性检测的背景和意义，然后详细阐述了基于高斯差分（OGD）、全局统计（GS）、局部自适应（LOA）和自适应阈值（AT）四种显著性检测算法的原理和实现。文章还对各种算法的优缺点进行了分析，并通过实验对四种算法的性能进行了评估。
本系列将持续更新50个matplotlib可视化示例，主要参考Selva Prabhakaran 在MachineLearning Plus上发布的博文：Python可视化50图。
2017-12-10 10:58
之前做个设计，现在从事IT，脑子里面关于RGB,RGBA,CMY,CMYK,YUV，但是具体理论还是不扎实。若干年前之前写过《水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙》《三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理》
静电说：100种颜色做的设计，你见过吗？今天咱们就来看看这位女性设计师的作品。内有N多gif大图，流量党慎入！
色深用 2 的幂指数来表示，bit 数愈高，色深值便愈高，影像所能表现的色彩也愈多。
首先我们先看看如何告诉模拟器或真机，这个ROM是个纯GB卡还是GBC卡。查了一下文档需要在ROM的0x143这个地址修改为0x80。gbdk的修改方法是在链接目标文件到gbROM的时候增加参数-Wl-yp0x143=0x80，至于到我们的项目上需要修改Makefile文件。看一下修改后的文件内容
选自news.northeastern 作者：Tanner Stening 机器之心编译 机器之心编辑部 这项技术代表着机器视觉迈出了一大步，并将被广泛应用于自动驾驶汽车、农业分拣和远程卫星成像等更广泛的领域。 人的眼睛可以看见数百万种颜色，现在人工智能也可以。 近日，来自美国东北大学的一个跨学科研究团队使用新的人工智能技术构建了一种可以识别数百万种颜色的新设备 A-Eye，这让机器视觉领域迈出了一大步，将被广泛应用于自动驾驶汽车、农业分拣和远程卫星成像等一系列技术。 研究论文发表在了《Materials
然后，我们导入Image lib，这样我们就可以访问每个像素，而不用担心图像的格式问题。
线扫描结构光较之面阵结构光较为简单，精度也比较高，在工业中广泛用于物体体积测量、三维成像等领域。
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！
在记录数字图像的颜色时，计算机实际上是用每个像素需要的位深度来表示的。黑白二色的图像是数字图像中最简单的一种，它只有黑、白两种颜色，也就是说它的每个像素只有1位颜色，位深度是1，用2的一次幂来表示；考虑到位深度平均分给R, G, B和Alpha，而只有RGB可以相互组合成颜色。所以4位颜色的图，它的位深度是4，只有2的4次幂种颜色，即16种颜色或16种灰度等级 ) 。8位颜色的图，位深度就是8，用2的8次幂表示，它含有256种颜色 ( 或256种灰度等级 )。24位颜色可称之为真彩色，位深度是24，它能组合成2的24次幂种颜色，即：16777216种颜色 ( 或称千万种颜色 )，超过了人眼能够分辨的颜色数量。当我们用24位来记录颜色时，实际上是以2^（8×3），即红、绿、蓝 ( RGB ) 三基色各以2的8次幂，256种颜色而存在的，三色组合就形成一千六百万种颜色。
操作系统识别，从文件头标志，到文件的结束标志位 当系统识别到图片的结束标志位后，默认是不再继续识别的 所以可以在文件尾后面加东西
物联网（Internet of Things，IoT）是一项引领科技前沿的技术奇迹，通过互联网技术将各类实体物体、传感器、软件等连接起来，构建起一个巨大的网络体系，使得这些设备能够以高度协同的方式实现信息的互通和共享。
最近我想了解一下别人对软件工程的看法，然后开始在YouTube上疯狂地观看TechLead。在接下来的几天里，我为他在谷歌工作时问的一个面试问题想出了各种各样的解决方案。
作为 Web 开发者，我们日常需要与各式各样的图片格式打交道，以至于有些知识几乎已经成为常识，比如我们应该都知道 PNG 可以支持透明度，jpg 可以压缩到较低的质量，而 gif 则可以显示动图……但是，你知道这些不同的图片格式是如何产生的、并且演进至今的吗？
本期责编：Sophie 文 | Samantha Zhang 来源 | GRAPHIQ 摘要：虽然如今好的配色方案已经唾手可得，但为数据可视化找到合适的配色方案，却仍是一项巨大挑战。 在Graphiq，事情甚至更加棘手，因为我们要通过上千种各不相同的数据集合来传递信息，它们有着各自迥异的视觉表现。 目前的问题 我们没有立刻开始建立自己的配色表，而是发起了一些调查，研究网络上已存在的配色方案。令人惊讶的是，我们发现其中只有少数是为复杂的图表和数据可视化而设计的。我们发现一些不能使用现有配色的原因。 问题1：辨
其实最开始的时候，我主要是因为工作上的原因想要在Android版的Edge浏览器上实现首页图片沉浸式的功能。
图着色问题是一个著名的NP完全问题。给定无向图G=(V,E)，问可否用K种颜色为V中的每一个顶点分配一种颜色，使得不会有两个相邻顶点具有同一种颜色？
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型，例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型，并介绍这几种模型之间的数学转换关系，以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
流行色是被制造出来的。 第一步，是由几个重要的流行色组织，有各国相关行业的大公司参与，通过委员会开讨论会的方法，来制定并发布未来一到三年的颜色趋势。参加制定者要综合考虑时尚之外的诸多因素，比如时事，比如新的印染技术等来设计。
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
你有一个 n x 3 的网格图 grid ，你需要用 红，黄，绿 三种颜色之一给每一个格子上色，且确保相邻格子颜色不同（也就是有相同水平边或者垂直边的格子颜色不同）。
raw数据是sensor输出的原始数据，一般有raw8, raw10, raw12等，分别表示一个像素点有8bit、10bit、12bit数据。是sensor将光信号转化为电信号时的电平高低的原始记录，单纯地没有进行任何处理的图像数据，即摄像元件直接得到的电信号进行数字化处理而得到的。
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
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