色度图(chromaticity diagram)：由国际照明委员会在1931年制定。通过色度图，我们可以了解组成某一颜色的三原色比例，还可以看到此颜色的补色、明度及饱和度。CIE色度图（chromaticity diagram，CIE）：CIE色度图是用CIE色度坐标x和y绘出的两维图。x为水平轴，y为垂直轴。可见光的外边界是由光谱所在点所定义的，拱形的曲线由纯的380nm到770nm的光谱色所
close all; clear all; clcclear% ref: https://blog.csdn.net/sns1991sns/article/details/100516724% ——有详细代码解释% ref: https://www.bilibili.com/read/cv6220717/data=[380 0.1741 0.0050; %波长380nm~780nm x,y dat
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2021-05-10 16:05:31
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# 如何在Python中绘制CIE1931色度图
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何在Python中绘制CIE1931色度图感到困惑。别担心，我将通过这篇文章，一步步教你如何使用colour库来实现这个目标。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下整个流程。以下是绘制CIE1931色度图所需的步骤：
```mermaid
gantt
title 绘制CIE1931色度图流程
原创
2024-07-20 09:59:54
633阅读
seaborn是基于matplotlib的python数据可视化库，提供更高层次的API封装，包括一些高级图表可视化等工具。使用seaborn需要先安装改模块pip3 install seaborn 。 一、风格style包括set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context()创建正弦函数并显示图表 import
气相色谱仪是利用物质的沸点、极性、吸附特性等差异来实现多组分物质的分离，预处理的试验气体样品（高温除湿、过滤器中的颗粒物去除）作为载体气体（惰性气体）的推进导入列中，各种成分倾向于在流相和固定相之间分配，或者形成吸附平衡，因为载体气体流动持续的同时，样品成分在列中反复吸附/分析过程不是将浓度大的成分分配给载体气体，而是将浓度大的成分分配给固定相，然后流出热量，流出热量后由探测器检测出，电信号和时间
# Python绘制CIE色彩空间
CIE色彩空间（International Commission on Illumination）是一个广泛使用的色彩模型，用于科学与工业界的色彩计算和设计。CIE色彩空间不仅可以帮助我们理解颜色的组成，还可以用于创建各种颜色的可视化效果。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来绘制CIE色彩空间，并提供代码示例以帮助你实现这个目标。
## 1. CI
原创
2024-08-20 07:45:14
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在当前技术环境下，“Python霂與CIE”已经成为数据科学和机器学习领域中一个重要的课题。通过Python语言的强大能力与人工智能的结合，我们能够更好地解决复杂的数据处理和分析问题。
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B{数据预处理}
B --> C[特征提取]
B --> D[数据清洗]
C --> E[模型训练]
# 如何实现 Python cie2000
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，教会刚入行的小白实现"Python cie2000"可能是一项挑战，但也是一次很好的学习机会。在本文中，我将向你介绍整个实现过程，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 实现流程
首先，让我们来看一下整个实现"Python cie2000"的流程。可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-03-25 07:36:48
82阅读
# 实现Python Opencv色度增强的教程
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用Python中的OpenCV库来实现色度增强。色度增强是一种图像处理技术，通过增强图像的色彩饱和度来改善图像的质量和视觉效果。
## 教程步骤
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将图像转换为HSV颜色空间
原创
2024-05-04 05:52:21
195阅读
# CIE LAB色差计算与Python实现
在图像处理、颜色科学和设计领域，色差的计算是一个非常重要的主题。CIE LAB色差是测量颜色差异的标准方式之一，它被广泛应用于色彩管理和质量控制。本文将介绍CIE LAB色差的基本概念，并通过Python代码示例来计算色差，同时结合饼状图展示色差成分的分布情况。
## 什么是CIE LAB色差？
CIE LAB色差（通常用ΔE表示）是基于CIE
# Python Opencv CIE色差计算
在图像处理领域，CIE色差是一种用于比较颜色之间相似度的测量方法。在OpenCV中，可以使用Python来计算两个颜色之间的CIE色差，以便进一步分析图像的色彩信息。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来计算CIE色差，并提供代码示例以帮助读者更好地理解该过程。
## 什么是CIE色差？
CIE色差是根据国际照明委员会（CIE）制定的标
原创
2024-03-31 05:56:38
467阅读
colour-science是专门用来进行颜色空间计算的python模块，绘制CIE色度图用法十分简便。近来尝试了CIE 1976色度图的绘制，记录如下：安装python colour-science模块，用于绘制色域图git clone git://github.com/colour-science/colour.git
cd colour
conda activate back-mattin
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2024-04-21 21:34:53
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Cookie 介绍HTTP 协议是无状态的。因此，若不借助其他手段，远程的服务器就无法知道以前和客户端做了哪些通信。Cookie 就是「其他手段」之一。 Cookie 一个典型的应用场景，就是用于记录用户在网站上的登录状态。用户登录成功后，服务器下发一个（通常是加密了的）Cookie 文件。 客户端（通常是网页浏览器）将收到的 Cookie 文件保存起来。 下次客户端与服务器连接时，将 Cooki
# 实现"CIE色差计算公式 Python"教程
## 1. 教程概述
本教程旨在教会刚入行的小白如何使用Python实现CIE色差计算公式。通过本教程，你将了解到整个实现过程的流程和每个步骤需要做什么。我们将使用Python编程语言来实现CIE色差计算公式，以帮助您更好地理解和应用这项技术。
## 2. 实现流程
下表展示了实现CIE色差计算公式的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-04-03 05:09:58
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在视频编码的材料中，经常提到色度采样或者色度抽样的概念，而且一般的教材里仅仅说明某些视频编码标准如MPEG4或者H.264编码标准支持某种或者某几种色度取样的编码，有时还贴出几张莫名其妙的图。那色度采样到底是什么意思呢？特别是4:2:0的图总是让人感到费解，下面就详细的介绍。
其实很简单，视频一般采用YCbCr的颜色空间。其原理是人类视觉系统对亮度比彩色更敏感，因此可以把亮度信息从彩色信息分
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2021-07-13 14:36:00
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# Android Display 驱动 色度
在Android设备中，显示屏的驱动是非常重要的组件之一。其中，色度（Color Depth）是指显示屏可以显示的颜色数量，也称为位深度（Bit Depth）。在本文中，我们将介绍Android中的显示屏驱动和色度，并提供相关的代码示例来演示如何设置和控制色度。
## 显示屏驱动
Android设备上的显示屏由显示控制器（Display Con
原创
2023-12-24 05:41:04
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HSL 和 HSV（也叫做 HSB）是对RGB 色彩空间中点的两种有关系的表示，它们尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色联系，并仍保持在计算上简单。HSL 表示hue（色相）、saturation（饱和度）、lightness（亮度），HSV 表示 hue、 saturation、value(色调) 而 HSB 表示hue、saturation、brightness（明度）。HSL 和 HSV 二
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2024-07-25 09:17:02
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在此记录我的tensorflow的学习0、简单的tensorflow操作这里我们定义两个变量w1、w2（中间层变量）w1是一个2行3列的矩阵、w2是一个3行1列的矩阵x是占位符，为输入的数据占位，x是未知个，2列的数据使用feed_dict模式输入数据，喂入神经网络中#coding:utf-8
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.floa
1、概述PCI Express作为一种高带宽、低引脚数、串行、互连技术。它是为了取代旧的PCI和AGBus标准而设计的。PCIe比旧标准有许多改进，包括更高的最大系统总线吞吐量、更低的I/O引脚数和更小的物理占地面积、更好的总线设备性能扩展、更详细的错误检测和报告机制（高级错误报告，AER）以及本机热插拔功能。PCI Express体系结构为桌面平台提供了高性能I/O基础设施，传输速率从每秒2.5
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2023-07-31 19:38:38
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上周我们实现了如何进行直方图匹配。使用直方图匹配，我们可以获取一幅图像的颜色分布并将其与另一幅图像匹配。色彩匹配的一个实际应用是通过色彩恒常性来执行基本色彩校正。颜色恒定性的目标是正确感知物体的颜色，而不管光源、照明等的差异（正如您想象的那样，说起来容易做起来难）。摄影师和计算机视觉从业者可以通过使用颜色校正卡来帮助获得颜色稳定性，比如下面这张: 使用色彩校正/色彩恒常卡，我们可以：检测输入图像中
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2023-10-09 10:36:36
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