判断曝光要一步一步来。谈到曝光，我想，必须得先讲讲直方图了。 一、什么是直方图 首先，我们来了解一下直方图。 有的人可能会说：什么？直方图？我打接触相机的时候就会用了，这个有什么可讲的？好吧，等我讲完了你再讲这番话也不迟。以这幅图片为例： 样片 直方图 先介绍一下直方图最基
一、正确曝光
正确的曝光应当使底片能够接受精
确调整的定量光。为了获得曝光正
确的底片，必须使快门速度和光圈
的调整协调一致,但是，为了精确
地调整快门速度和光圈，首先必须
测量被摄体的亮度。目前大多数照
相机本身就具备测光表，从而使测
光变得简单了。如果懂得了测光原
曝光的定义，如果予以科学的解释的话，即是：光线的强度乘以光线所作用的时间。定义中的“光线的强度”，是指CCD受光线照射的强度，即照度(以I代表照度，单位是勒克司)。定义中的“光线所作用的时间”，是指感光片受爱线照射的时间，即曝光时间(以T代表曝光时间，单位是秒)。曝光量的计算单位是勒克司·秒。以E代表曝光量，即可得到曝光公式如下：E(曝光量)=I(照度)×T(曝光时间) 依据这一公式，若要取
一、Colorcheck 作用： 1、测试色彩准确性 2、测试白平衡 3、测试噪声或信噪比二、测试环境要求： 1、拍摄图卡距离：图卡按中
原创
2022-12-26 21:06:41
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官方解释首先来看1下官方文档：Sorting by Nested Fields看不懂的没关系，它其实就只有两句是有用的，就是那两段代码。索引PUT /my_index/blogpost/2 { "title": "Investment secrets", "body": "What they dont tell you ...", "tags": [ "shares", "equities" ],
在图像解析力算法—SFR（Spatial Frequency Response）概念理解一文中，我们已经讲解了在阅读SFR源码前必须了解的概念，下面我们来讲解一下，SFR算法的计算具体流程，然后结合源码进行分析， 获取计算公式。先来看图，直观感受一下吧：可以看到，SFR的具体步骤就是上面的九大步骤，箭头中对应的是每一步执行前后对应的输入和输出。总结如下：0、获取垂直斜边的ROI1、进行数据的归一化
在使用Imatest时候，发现选取chart图的区域时候。Imatest停止工作，例如以下图。百度半天没有找到类似的问题，事实上这个问题在之前的公司也碰到过一回，卸载重N次，无效。如今又碰到了，问之前的同事，说过几天就能够了。可我今天就得用。。。 没法到Imatest官网找FAQ去。发现竟然有答案，
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2016-03-31 15:00:00
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Camera图像质量测试
拿到一款相机做开发，通常面对的问题，如何配置相机到达较好的效果，不论是做算法还是界面显示，这一步都是至关重要。
下面是我们调试相机性能时需要测试的项目：
1）解析度测试目的：测试IP Camera的解析度，包含中心解析度和边角解析度；设备：灯箱，12233 Chart（1x，2x，4x），色温照度计（精度1K、0.01Lux），ISO12233标准分辨
实例：一个文本文件中的小写英文字母转换成大写后再保存到原文件，边转换边保存。#include <stdio.h>
void main()
{
char ch;
int i=0;
FILE *fp;
fp=fopen("d://tc//aaa.txt","r+");
if(!fp
webrtc中的噪声抑制之四：语音噪声概率计算回顾webrtc的噪声抑制，通过quantile方法初始估计出噪声后，采用DD方法估算出先验和后验信噪比，然后根据此计算LRT均值特征，同时结合频谱平坦度和频谱差异，计算得出当前帧语音噪声概率，最后根据当前帧语音/噪声概率和估算出的先验/后验信噪比完成最终的噪声估计和维纳滤波。此前就维纳滤波和噪声估计做了学习研究，本文探讨对语音/噪声概率估计的研究方法
(A brief overview) The robotics lab opened its doors in 1955, as the university’s oldest department — the department of computer science and control systems — reached its tenth year of oper
python - 作业10：绘图分析mat数据内容结构作业要求分析绘图结果*2020/02/04* 我是没有感情的贴代码工具人 小声bb，这作业名称怎么越来越长了今天的作业听起来很高级，是让你分析mat数据里面的内容结构（没有错又是一个我从来没有听说过的文件格式和之前的xml 一 样……我 真 孤陋寡闻 系列）作业要求分析先分析一下这个mat，是什么首先要从外面导入一下需要用的库~import
1、imsi号的秘密
国际移动用户识别码（IMSI） international mobile subscriber identity 国际上为唯一识别一个移动用户所分配的号码。
从技术上讲，IMSI可以彻底解决国际漫游问题。但是由于北美目前仍有大量的AMPS系统使用MIN号码，且北美的MDN和MIN采用相同的编号，系统已经无法更改，所以目前国际漫游暂时还是以MIN为主。其中以O和1
自动白平衡三种方法实现内附测试程序（灰度世界、完美反射和动态阈值）算法原理测试程序使用和界面显示 算法原理一、原始的灰度世界算法 灰度世界算法（Gray World)是以灰度世界假设为基础的,该假设认为对于一幅有着大量色彩变化的图像, R、 G、 B 三个分量的平均值趋于同一个灰度K。一般有两种方法来确定该灰度。（1)直接给定为固定值, 取其各通道最大值的一半,即取为127或128；（2)令
Regex在匹配的时候，常常会返回一个Match类的对象，今天就来看看怎么玩这个对象。一、属性Captures 按从里到外、从左到右的顺序获取由捕获组匹配的所有捕获的集合（如果正则表达式用 RegexOptions..::.RightToLeft 选项修改了，则顺序为按从里到外、 从右到左）。该集合可以有零个或更多的项。Empty 获取空组。所有失败的匹配都返
如何使用Imatest进行色彩还原测试 色彩还原指彩色CCD、CMOS经过拍摄加工后，彩色摄影画面的色彩大体上和原景物的色彩相一致。影响色彩还原的因素有CCD、CMOS的性能，摄影镜头的质量，光线的色温等。今天我们通过在D65光源下测试摄像头对色彩的还原能力来聊聊如何使用Imatest进行色彩还原测试。具体测试步骤如下：1.调节摄像头的驱动参数调试到最佳，摄像头拍照相关的参数设置为普通模式，如白平
1、彩色落币图是枯叶图的升级设计是为了测量纹理清晰度,因为很多时候为了降噪或者其他图像处理技术导致图像中低对比度，精细细节的损失，比如我们有时候用到美颜，磨皮算法的相机发现拍摄出的人物图像脸部很光滑，但却没有能还原出人物脸部的细节，因为在高锐度，高对比度的情况下，不但画面上人脸的皱纹、 斑点更清楚， 而且脸部肌肉的鼓起或凹下也可表现得栩栩如生，这张卡就能对纹理清晰度的显示能力，分析纹理损失进行一个
在做项目的过程中，使用OpenCV经常会出现一些内存泄露问题，自己编写的程序出现问题还情有可原，但若是库函数调用和使用时出现，却很令我恼火。花了好长时间和实践的经验告诉我应该客服它。下面把一些检测出的问题进行化解。（可能是水平不够，这些函数使用不当，望高手指点）cvLoadImage函数：可能大家还觉察不出来，但我深有体会，在程序中这个函数使用一次两次感觉不来，但在处理序列图像循环调用这个函数时，
imatest是一款功能强大的图像质量分析助手，通过这款软件可以帮助用户分析图片的质量，包括图片各个方面的参数都可以分析得非常细致，包括图像质量、相机检测、镜头检测...
原创
2021-07-29 13:53:45
651阅读
