最近樱花开了，有用户说，逆光不好掌握，通常拍出的照片偏暗，后期有什么方法可以补救？今天就来讲PS中通过曲线让逆光下拍的花变的更透亮。为什么大家都喜欢用曲线工具？经常调色的朋友，使用最多的应该就是曲线工具。现在很多手机APP也增加了曲线工具。原因很简单，直观、操作方便、高效。在PS中，曲线被誉为“调色之王”，只是一条曲线你几乎可以用它来替换所有的调色工具,它的色彩控制能力在PS所有调色工具中是最强大
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2024-09-21 10:07:50
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拍摄逆光人像会产生迷人的轮廓光，发丝看起来会很美丽，并可能拍到好看的星芒，但是！直接拍摄很可能经常会对不上焦，或者会拍出大黑脸，这时就需要很多技巧啦。完成一张好的逆光照片需要前期拍摄和后期修图相结合，所以今天会从这二个方面给大家讲讲如何操作才能拥有好看的逆光人像照。一、前期拍摄为了解决脸黑的问题，可以使用、闪光灯等为面部补光，而如果这两者都没有的情况下，就需要小心控制曝光组合，其实我一直认为没有任
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2024-02-04 00:29:11
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软件50hz陷波，脱离传统陷波策略，考虑下自相关滤波：提取出50hz成分，然后减去这个成分。把空信号（只有白噪声和50hz）的信号进行自相关，得到自相关值和延迟时间，从而得到50hz的频率，在ifft 还原50hz信号。最后在有数据的信号中减去这个50hz信号 自相关，也叫序列相关，是一个信号与其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，自相关是对同一信号在不同时间的两次观察，通过对比来评判两者的相
# 深度学习解决逆光问题的入门指南
## 1. 了解逆光问题
在图像处理和计算机视觉中，逆光是指拍摄对象位于光源的前方时，导致对象周围的部分变得暗淡甚至完全黑暗。解决这一问题是增强图像质量的一项重要工作。本文将带领你通过深度学习的方法来解决逆光问题。
## 2. 处理流程
我们将整个过程分解为几个步骤，方便理解与实施。以下是解决逆光问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 04:55:25
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为拍照手机的核心模块之一，camera sensor 效果的调整，涉及到众多的参数，如果对基本的光学原理及 sensor 软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话，对我们的工作将会起到事半功倍的效果。否则，缺乏了理论的指导，只能是凭感觉和经验去碰，往往无法准确的把握问题的关键，不能掌握 sensor 调试的核心技术，无法根本的解决问题。 1.1 色彩感应及校正1.1.
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2024-10-28 16:53:03
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# 机器学习消除极值影响
## 引言
在机器学习中，数据中的极值（outliers）可能会对模型的训练和预测结果产生严重的影响。这些极值可能是由于数据采集误差、数据录入错误或者真实的异常情况造成的。为了提高模型的准确性和可靠性，我们需要消除或者减轻极值的影响。本文将介绍一种常见的方法：使用统计方法检测和处理极值。
## 流程概述
处理极值的一般流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-09-06 08:14:33
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在现代数字内容中，水印的存在是为了保护版权及确保内容的出处。然而，基于机器学习的技术正在不断进步，使得消除水印成为可能。这篇博文将详细记录解决“基于机器学习消除水印”问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成。
### 环境配置
首先，环境的搭建是机器学习项目成功的基础。我们需要确保安装所有必需的依赖项，特别是在处理图像和机器学习库时。
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图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决方案，实际应用中，更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡，再一次验证了我老师的一句话：所有的工程问题最后都是最优化问题。 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同，比如椒盐噪声，高斯噪
摘要这篇文章写一个去摩尔纹相关研究的综述，理清自己前段时间看的论文。上一篇paper note提出了摄屏图像去摩尔纹这个问题后，我去找了一下这个领域至今为止的相关工作，找到了大概8篇论文，看了其中4篇，做个综述，分别是：《Moiré Photo Restoration Using Multiresolution Convolutional Neural Networks》Yujing Sun TI
这里讲的消除递归是用栈来模拟系统的函数调用从而消除递归。要说明一下的是，我说的栈就是Stack，后进先出的一种数据结构；而有的书翻译成堆栈。堆（heap）有两种意义。第一种是一种线性数据结构，满足node[i]>=node[2i+1],node[i]>=node[2i+2]。第二种一般是在程序设计语言动态申请内存的时候说的，代表一个系统内存区。内存的申请一般有两种。比如在一个函数中申请
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2024-06-16 08:12:41
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# 消除机器学习模型随机性的方法
在机器学习中，不同的模型训练过程中可能会产生不同的结果，这被称为模型的随机性。了解和消除这些随机性对于保证模型的可重复性非常重要。以下是消除模型随机性的步骤和相应的实现代码。
## 流程步骤
下面是一个简单的流程表，帮助你理解整个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
通过后处理我们可以实现效果很好的运动模糊效果，但是怎耐性能却吃不消，于是，让我们变通一下，换个思路来实现另一种风情的运动模糊。实现思路 通过在顶点着色器中对顶点进行偏移，加上适当的噪波来实现随机性。对象在移动的时候，利用脚本实时更新偏移参数来实现最终的效果。顶点着色器部分(一)顶点着色器是本效果的核心实现，所以我们先来看下顶点着色器中的逐步分解与实现。首先呢，我们建一个默认的Unlit
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2024-08-11 12:48:25
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‘’工欲善其事必先利其器‘’我们先从能够获取RGBD数据的相机开始谈起。首先我们来看一看其分类。 一、根据其工作原理主要分为三类： 1. 双目方案： （1） 原理： （2）产品： ZED：https://www.stereolabs.com/ Tango：http://www.androidcentral.com/tango/home 2. 结构光方案 （1） 原理： http:
# 教你实现消除时间滞后性的机器学习模型
实现一个消除时间滞后性的机器学习模型可以帮助我们更好地处理时间序列数据。在本篇文章中，我将详细讲述整个实现流程，并提供相应的代码示例。我们将紧密跟随步骤，确保你能在这个过程中学习到必要的知识。
## 实现流程
首先，我们将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 05:49:09
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设置绿色的阈值，括号里面的数值分别是L A B 的最大值和最小值（minL, maxL, minA,maxA, minB, maxB)green_threshold = (0,80,-70,-10,-0,30)初始化sensor.reset() #初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #格式为 RGB565.
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2024-09-23 06:34:32
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方法一：clear:left/right/both;方法二：把需要清除浮动的元素添加clearfix类名即可；.clearfix:after{ content: ""; display: block; clear: both; } .clearfix{zoom: 1}
上面是自己遇到问题后总结的，下面这个是百度上查的，比较全面。 一、抛一块问题砖（display： block
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2024-07-29 15:37:19
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电脑桌面图标有蓝色阴影怎么去掉？最近使用win7操作系统的用户反应在计算机桌面上的图标背景有蓝色的背影，这个背影该怎么去掉呢？在本文中winwin7小编给大家解答一下去除蓝色背影的操作方法。方法一：针对win71、右键单击桌面的“计算机”，弹出窗口选择“属性”；2、弹出属性对话框中选择“高级系统设置”，如图：3、弹出的高级选项卡中，性能栏目，选择设置；www.winwin7.com4、在性能选项的
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2024-04-18 14:49:57
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前言内容较多，理论部分比较基础。对于新人而言，从浅入深，比较好理解；对于老手而言，可跳过，可直接看实践部分。 总之，希望对大家有所帮助。1. 收益为了提升网站性能，保持网站处于“节食”状态非常重要——确保所有新引入的资源都是最精简的，图像优化就是这样一项工作。 大家不妨猜猜图片流量占总流量的百分比。简单对知名网站中图片在整个页面大小中所占比例做了一个调研。计算其平均值：44.94%。 不一定绝对精
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2024-06-04 15:15:46
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特征选择代码下载本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。sklearn.feature_sele
原创
2022-12-17 19:45:35
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获得能最大化模型性能的最优组合变量。RFE基本算法使用所有特征...
原创
2023-05-07 20:06:48
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