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- 来自专栏ZackSock
【计算机视觉处理4】色彩空间转换
【计算机视觉处理4】色彩空间转换 1、图层操作 在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。 不同的色彩空间删除处理不同的问题，有时候我们会将图片转换成指定的色彩空间以便进行相应的处理。 RGB（我们认为RGB和BGR是同种色彩空间）是一种方便计算机处理的色彩空间，它用三原色组成。 如果遇到需要调节饱和度的场景时，我们可以选择使用HSV色彩空间。 3、色彩空间的转换 色彩空间的转换有固定的公式，这些公式都非常简单，我们来简单看其中一个。RGB到YCrCb颜色空间的转换： ? 其中δ的值计算如下： ? 当然我们不需要自己计算，在OpenCV中提供了色彩空间转换的函数cv2.cvtColor()，函数格式如下： dst = cv2.cvtColor(src, code) 该函数接收两个参数，分别是要转换的图片和转换的模式
1.7K20发布于 2021-01-08 - 来自专栏CSDN技术头条
下一代计算：空间计算
GPS是GNSS的案例之一，只要在4颗及以上的导航卫星覆盖下，我们就能获得位置与时间信息。 利用位置信息辅助系统、车队与人群：未来必然会通过定位设备，将互联网上升到万物互联，让固定基础设施与移动对象（车辆行人等）之间的互联成为可能，协助改善交通状况，比如在2013年4月洛杉矶将所有4500盏交通信号灯互相连接起来 由空间大数据引发的计算问题为云计算研究提供了新的研究机遇：现有的空间数据集超出了普通空间计算技术能力，如何计算其规模、种类与更新率，并用合理的方式学习、管理、处理数据。 如何利用空间认知概念提高空间计算服务的可用性？ 一些机构在空间计算方面设立了研究项目，鉴于其跨领域的范围，捐助者应当在这一新兴领域创建专为空间计算设计的长期研究项目，以打造出计算机科学领导者。
2.6K90发布于 2018-02-12 - 来自专栏音视频咖
进入空间计算时代，腾讯云MPS率先支持空间视频
图1：Apple VisionPro 为了实现卓越的空间视频效果，空间视频采用了MV-HEVC（Multiview HighEfficiency Video Coding）视频编码标准，传输方案选择了标准的 fMP4 in HLS。 图3：SBS编码与MV-HEVC编码示意 图4：MV-HEVC视点间预测（Inter Layer模式） 实际上对于空间媒体处理中的空间视频处理、MV-HEVC等编码能力，腾讯布局比较早，早在Vision aligned(8) class LHEVCDecoderConfigurationRecord { unsigned int(8) configurationVersion = 1; bit(4) 为了支持分发空间视频，在现有HLS标准的基础之上也引入了支持空间视频的特性，具体如下： 1. EXT-X-VERSION为12； 2.
3.2K10编辑于 2024-02-05 - 来自专栏卯金刀GG
【MYSQL计算表记录占空间大小】
SELECT table_name, table_rows, data_length + index_length, CONCAT( ROUND( (data_length + index_length) / 1024 / 1024, 2 ), 'MB' ) DATA FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'test_schema' ORDER BY DATA DESC;
1.9K10发布于 2019-07-25 - 来自专栏全栈程序员必看
空间分析 | 莫兰指数的计算
计算公式： 以下通过一个详细的实验具体说明。 ---- 实验 实验目的 通过Arcgis空间自相关工具分析旧金山区域犯罪与地区位置的关系，从而熟悉空间自相关工具的使用和莫兰I指数的判读。 距离法选择MANHATTAN(计算每个要素与邻近要素之间的距离的方式为城市街区计算类型)。 图4 权重矩阵设置 空间关系的概念化： 空间统计分析和传统（非空间）统计分析的一个重要区别是空间统计分析将空间和空间关系直接整合到算法中。 3、通过空间权重矩阵计算莫兰I指数，分析毒品犯罪与空间位置的相关性。 图5 空间自相关工具设置 图6 运行结果 图7 报表文件 4、选择INVERSE_DISTANCE空间关系概念化方法分析区域破坏犯罪与空间位置的相关性。
7.6K40编辑于 2022-09-12 - 来自专栏Python大数据分析
基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(上)
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 后台回复空间计算也可获取本文全部代码 1 简介 在本系列之前的文章中我们主要讨论了 在实际的空间数据分析过程中，数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示，在此之前，根据实际任务的不同，需要衔接很多较为进阶的空间操作，本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第8篇，通过本文你将学习到geopandas中的空间计算（由于geopandas中的空间计算内容较多，故拆分成上下两篇发出，本文是上篇）。 而buffer()有一个隐藏功能就是其可以通过对非法的几何对象创建距离为0的缓冲区来修正构成矢量对象的点的不合理连接顺序，从而使得矢量对象变为合法的： 图4 total_bounds total_bounds 用于将Multi-xxx或Geometry-Collection类型的数据从一行拆分到多行，如下面的例子，非矢量字段会自动填充到每一行： 图30 以上就是本文的全部内容，关于更多geopandas中空间计算的内容
3.8K30编辑于 2022-04-03 - 来自专栏Python大数据分析
基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(下)
8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第9篇，也是整个系列文章主线部分内容的最后一篇，通过本文，你将学习到geopandas中的更多常用空间计算方法。 2 基于geopandas的空间计算 承接上文内容，geopandas中封装的空间计算方法除了系列上一篇文章中介绍的那几种外，还有其他的几类，下面我们继续来学习： 2.1 空间连接 类比常规表格数据的连接操作 Berlin_transport = gpd.read_file('Berlin/gis_osm_transport_free_1.shp') Berlin_transport.head() 图4 撰写本系列文章的初衷，一是因为我对pandas的高度熟悉，二是由于喜欢编程，对ArcGIS之类主要靠点击相应按钮完成任务且容易出错的空间分析软件不太喜欢，所以在了解到有这么一个与pandas有着莫大渊源且可以做很多实用的空间计算操作的
1.7K20编辑于 2022-04-03 - 来自专栏Unity开发系列专栏
OpenCV 4基础篇| 色彩空间类型转换
在BGR色彩空间中，每个颜色通道都使用8位（bit）来表示，因此其值的范围是从0到255。 BGR色彩空间常用于图像处理和计算机视觉库，在OpenCV中，读取的图像默认就是以BGR格式存储的。 这是因为许多图像显示设备（如电视和计算机显示器）在显示图像时也是使用BGR顺序。 与RGB色彩空间相比，BGR色彩空间只是颜色通道的顺序不同，RGB是红、绿、蓝的顺序，而BGR是蓝、绿、红的顺序。 XYZ色彩空间中的三个分量X、Y、Z分别代表不同颜色刺激的光谱三刺激值，它们是基于人眼对不同波长光的响应曲线进行加权计算得出的。 在XYZ色彩空间中，Y分量代表亮度，而X和Z分量则与色度有关。 例如，在颜色测量中，可以使用XYZ色彩空间来测量物体表面的反射光谱，并计算出其对应的XYZ值。 在将图像从RGB色彩空间转换为YCrCb色彩空间时，通常使用特定的转换公式或矩阵进行计算。这些转换公式或矩阵的具体形式可能因不同的标准和实现方式而有所差异: 3.
2.4K10编辑于 2024-02-21 - 来自专栏快学Python
OpenCV基础 | 4.色彩空间的转换
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是色彩空间的转换 1.常见色彩空间及色彩空间转换 RGB 红色：Red，绿色： 255) 常用于颜色检测 HSL/HLS 色相：Hue、饱和度：Saturation、亮度：Lightness／Luminance 色相H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算 YCrCb Y：亮度分量，Cb：蓝色色度分量，Cr：红色色度分量 YCbCr模型来源于yuv模型，应用于数字视频 常用于肤色检测 色彩空间demo def color_space_demo(image)
81520发布于 2021-08-09 - 来自专栏锦小年的博客
课程笔记4--图像K空间理解
K空间的数据分布实际上是图像空间中数据的二维傅立叶变换结果。 K空间中的数据点和图像空间中的数据点并不是一一对应的。一个K空间中的数据点对应了图像空间中所有数据点的一部分信息。 K空间就好比图2中的右图一样，代表了图像空间中正弦波成分的频率分布。 ? 为了更好地理解K空间中数据的含义，我们不妨做几个思想实验。 如图4，左上图为一次MRI实验中得到的K空间中表示的数据，对其做逆傅立叶变换即可得到右上图，也就是我们常常看到的大脑剖面图。 左上、左下两张图的叠加，可以恢复原来的K空间中的数据；而右上、右下图的叠加，则可以恢复原来的图像空间中的数据。 ? 由此我们可以看出，图像空间中的图像分辨率与K空间中的数据点数量密切相关。 K空间中有多少数据点，图像空间中也就能还原出多少个数据点；K空间中有越多的数据点，图像的空间分辨率也就越好。图6给出了几个K空间数据点个数语图像空间中图像分辨率的关系。
2.4K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏编程技术宇宙
内核地址空间大冒险4：线程切换
进入sleep()函数后，又来到了nano_sleep()函数，接着看到了一个syscall系统调用指令，我继续执行，来到了内核空间。 进入内核空间后，我接连穿过了 --> nano_sleep() --> hrtimer_nanosleep() --> do_nanosleep() --> freezable_schedule() 把我累得够呛 context_switch 看到我回来，长者起身言道：“小伙子，回来啦，走，带你们去context_switch()” 进入这个context_switch()之后，长者又带着我又做了一些准备工作，比如把当前的进程地址空间换成了小 我和长者再次告了别，继续返回，最后通过sysret虫洞，回到了用户态空间。 我小心翼翼的执行了这里的代码，只是简单输出了一行日志，然后来到了一个叫__restore_rt()的函数，又一条syscall指令摆在了我的面前，我没有犹豫再一次一头扎进了内核空间。
1.1K20发布于 2020-04-24 - 来自专栏FHADMIN
oracle 创建表空间、用户 4个步骤
/*分为四步 */ /*第1步：创建临时表空间(注意：D:\Project\OracleTableSpace\FHADMIN\ 手动创建路径) */ create temporary tablespace FHADMIN_TEMP.dbf' size 50m autoextend on next 50m maxsize 20480m extent management local; /*第2步：创建数据表空间 size 50m autoextend on next 50m maxsize 20480m extent management local; /*第3步：创建用户并指定表空间 identified by root default tablespace C##FHADMIN_DATA temporary tablespace C##FHADMIN_TEMP; /*第4步
69720发布于 2021-06-16 - 来自专栏一心无二用，本人只专注于基础图像算法的实现与优化。
颜色空间系列4: RGB和YDbDr颜色空间的转换及优化算法
颜色空间系列代码下载链接：http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageInfo.rar （同文章同步更新） YDbDr颜色空间和YCbCr颜色空间类似 ，其和RGB空间之间的相互转换公式里取http://en.wikipedia.org/wiki/YDbDr 所描述的。 Blue = *From; Green = *(From + 1); Red = *(From + 2); // 无需判断是否存在溢出，因为测试过整个RGB空间的所有颜色值
1.3K10发布于 2019-09-11 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
空间单细胞｜在Seurat中对空间数据进行分析（4）
引言 在这篇指南[1]中，我们介绍了Seurat的一个新扩展功能，用以分析新型的空间解析数据，将重点介绍由不同成像技术生成的三个公开数据集。 Vizgen MERSCOPE（用于小鼠大脑研究） Nanostring CosMx空间分子成像仪（用于FFPE人类肺组织） Akoya CODEX（用于人类淋巴结研究） 人体淋巴结：Akoya CODEX 系统 这个数据集是通过 Akoya CODEX 系统创建的，该系统能够进行多路复用的空间分辨蛋白质分析，逐步展示抗体的结合过程。 label.box = TRUE) + NoLegend() ImageDimPlot(codex.obj, cols = "parade") 每个标记的表达模式清晰地揭示了细胞的多样性和它们在空间上的排列 敬请期待 Seurat 未来版本带来的新功能，它们将帮助我们更深入地研究细胞的空间位置与其分子状态之间的联系。
55410编辑于 2024-07-05 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
Tensorflow 命名空间与计算图可视化
，它会根据每个 Tensorflow 计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图，使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没。 为了更好的组织可视化效果图中的计算节点，Tensorboard 支持通过 Tensorflow 命名空间来整理可视化效果图上的节点。 在 Tensorboard 的默认视图中，Tensorflow 计算图中同一个命名空间下的所有节点会被缩略为一个节点，而顶层命名空间的节点才会被显示在 Tensorboard 可视化效果图中。 比如 layer2 和 train_step 之间虽然传输了 6 个张量，但其维度都比较小，所以这条边比 layerl 和 moving_average 之间的边（只传输了 4 个张量〉还要细。 除了手动的通过 TensorFlow 中的命名空间来调整 TensorBoard 的可视化效果图，TensorBoard 也会智能地调整可视化效果图上的节点.TensorFlow 中部分计算节点会有比较多的依赖关系
1.1K30发布于 2020-08-14 - 来自专栏HT
基于 GPU 渲染的高性能空间包围计算
空间包围检测在计算机图形学、虚拟仿真、工业生产等有着广泛的应用。 现代煤矿开采过程中，安全一直是最大的挑战之一。 通过对煤矿地质空间中各地质因素建模，建立空间数据库，还原地下真实场景，使用计算机图形学进行空间计算，可以实时监测各隐蔽致灾因素的位置和距离，指导安全生产，并进行可视化展示。 空间包围检测有多种方法，比如基于包围盒的检测，三角面碰撞检测等。本文提出了一种基于 GPU 渲染的高效计算方法。 假定待检测球体范围的半径为r。 两种检测方法如下： 方法 1：遍历模型所有的点，计算点和球心的距离。如果有距离小于 r，模型在球体范围内。 方法 2：以检测区域的包围盒为正交投影空间，渲染所有需要检测的模型。 mat; tModel.matDef[DEFAULT_MAT_NAME] = model4.mat; tModel.mat.modelMat = data.getMatrix4().toArray
51510编辑于 2024-01-30 - 来自专栏用砖头敲代码
php实现计算QQ空间登录的p值
流弊 就在昨天困扰了我四个月之久的QQ空间登录p值的计算问题终于被解决了，众所周知QQ空间登录是四步进行的，前三步我都完成了，但是第四步涉及到一个p值的计算，而我能嫖到的代码只有一个login.js， int 状态码，成功：1，失败：-1 msg string 返回信息 data array 获取的数据 声明 我不是小学生，没空偷你账号密码和ck，信就信，不信就Ctrl+W 如无特殊说明《php实现计算 QQ空间登录的p值》为博主MoLeft原创，转载请注明原文链接为：https://moleft.cn/post-146.html
1.2K10编辑于 2022-08-30 - 来自专栏技术杂记
QT(二).计算器（4）
name: 'pb3') Object::connect: (receiver name: 'Calc') Object::connect: No such slot QDialog::append4( ) Object::connect: (sender name: 'pb4') Object::connect: (receiver name: 'Calc') Object::connect: 这个追加操作非常快，原因是QString有预留空间，不必每次都重新分配整个新的字符串空间 The append() function is typically very fast (constant time
77040发布于 2021-09-14 - 来自专栏疯狂学习GIS
基于Pix4Dmapper的空间三维模型重建应用——空间分析选址
前面三篇推文基于3DSOM软件的侧影轮廓方法空间三维模型重建、基于EinScan-S软件的编码结构光方法空间三维模型重建，以及基于Pix4Dmapper的运动结构恢复法无人机影像三维模型重建分别基于不同软件 其中，本文在上述第三篇推文的基础之上，直接基于无人机影像建模完成后的结果加以空间分析；如果需要了解建模的详细过程，大家查阅基于Pix4Dmapper的运动结构恢复法无人机影像三维模型重建即可。 2 基于基本约束条件的选址求解 2.1 坡度计算与提取 利用三维建模所得部分校园区域DSM数据，求取其坡度信息，如下图所示。 通过计算几何方法实现各区域面积的量算。 依据10平方米阈值，对不符合要求的区域加以剔除，所得结果如下图所示。 类似的空间分析中的不足将统一列于以下部分。 4 不足与问题 结合上述操作流程中出现的问题，以及所得选址结果的表现效果，可以看到本次空间分析依然具有一定不足。 1）未对选址区域外形特征加以限定。
96610编辑于 2022-08-10 - 来自专栏renhailab数据分析
Part4-2.对建筑年代的预测结果进行分析：绘制混淆矩阵、计算分类报告，绘制空间分布
4.2 读取预测结果 我们将使用sklearn[4]提供的工具来计算混淆矩阵、召回率、精确度和F1分数。 我们可以参考上图进行制作，流程大概是：对所有的建筑进行预测——对真实年代和预测的年代的类别进行差值计算——将上一步的结果和建筑足迹的空间数据进行连接——提取出市中心的范围，设置符号系统然后出图。 阿姆斯特丹郊区没有明显的空间格局，这表明分类结果的空间相关性很小。为了证明空间相关性小，作者还计算了莫兰指数，城市郊区结果的 Moran's I 为 0.27。 4）清洗网格并计算准确度 扔掉空网格数据： gdf_fishnet = gdf_fishnet.dropna(subset=['id_right']) gdf_fishnet.head() 计算预测的准确度 我们分别保存它们，面要素用于计算莫兰指数，点要素用于制作本课程的空间分布。
1.4K20编辑于 2023-11-24
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