1、HDR简介
HDR的全称是High-Dynamic Range(高动态范围)。在此，我们先解释一下什么是Dynamic Range（动态范围），动态范围是指图像中所包含的从“最亮”至“最暗”的比值，也就是图像从“最亮”到“最暗”之间灰度划分的等级数；动态范围越大，所能表示的层次越丰富，所包含的色彩空间也越广。那高动态范围(HDR)顾名思义就是从“
如题import cv2
import numpy as np
def rgbe2float(rgbe):
res = np.zeros((rgbe.shape[0],rgbe.shape[1],3))
p = rgbe[:,:,3]>0
m = 2.0**(rgbe[:,:,3][p]-136.0)
res[:,:,0][p] = rgbe[:,:,0][p
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2023-06-21 15:21:40
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hdr是Camera中比较常见的功能，展锐平台下hdr的实现是在 oem 下的 cmr_hdr.c 文件中，本篇我们来介绍hdr的流程。先来看下一个比较关键的结构体，class_hdr ，后面会经常看到对这个结构体的操作struct class_hdr {
struct ipm_common common;
struct hdr_frame_addr hdr_addr[HDR_CA
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2024-04-16 14:12:48
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1. 基本结构理解2.python代码实现一般的操作一个HDF5对象的步骤是打开这个对象；
对这个对象进行操作；
关闭这个对象。特别要注意的是，一定要在操作结束后关闭对象。因为之前的操作只是生成操作的流程，并不真正执行操作，只有关闭对象操作才会真正出发对对象进行的修改。2.1 文件（files）创建/打开/关闭import h5py
# r 只读，文件必须已存在
# r+ 读写，文件必须已存在
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2024-10-09 10:39:30
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# 使用Python绘制HDR图像的完整指南
在数字图像处理中，高动态范围图像（HDR）因其能够捕捉更大范围的亮度信息而变得越来越流行。本教程将指导你如何在Python中绘制HDR图像。以下是整个流程的概览。
## 1. 流程概览
下面是实现HDR图像绘制的一些基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载低动
从技术上来说，单帧HDR要比多帧HDR简单不少，在早期设备处理能力不足的时候，速度快，没拖影，性能要求低的单帧HDR反而要更有优势。到了HDR＋时代，单帧HDR渐渐不敌多帧合成HDR。技术的迭代就是这么残酷。这些技术曾经短暂地在部分手机上应用过，但是很快因为效果不佳也退出了市场。  
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2024-10-27 08:11:56
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# Python HDR 截图：高动态范围图像的捕捉与处理
高动态范围 (HDR) 图像技术在摄影和图像处理中尤为重要，它通过捕捉不同曝光下的图像来创造更宽的亮度范围。本文将介绍如何使用 Python 进行 HDR 截图，帮助您更好地理解 HDR 技术及其实际应用。
## HDR 基础知识
HDR 技术旨在解决传统图像捕捉中的动态范围局限性。通过相机或屏幕等设备捕捉多个不同曝光下的图像，HD
原创
2024-10-02 03:46:31
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HDR 什么是HDRHDR在OpenGL中的应用 什么是HDR在渲染一个物体的过程中，物体最终的颜色被存入帧缓冲中时，颜色和亮度值会被限制在0-1之间，这就会有一个问题：当物体的颜色全部都超过1的时候，会被帧缓冲的颜色限制在1这个值，那么场景中的颜色都会变成一种颜色，导致场景一片混乱。如图所示： 好的解决方案是暂时保存超过1部分的颜色值，获得更多的颜色细节，然后将该范围内的值映射到[0,1]
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2024-07-04 18:43:20
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# 如何在Python中实现Lift指标
在数据分析和机器学习中，Lift指标是评估分类模型的重要工具之一。它能够量化模型在特定预测中的表现，相较于简单的随机选择。本文将详细介绍如何使用Python实现Lift指标，分为几个步骤和相应的代码实现，让即便是小白也能看懂。
## 1. 流程概述
首先，我们需要了解实现Lift指标的基本流程。以下是整个实现过程的简要步骤：
| 步骤 | 描述
# 理解RSI指标及其Python实现
相对强弱指数（Relative Strength Index，简称 RSI）是一种广泛使用的技术分析指标，用于评估市场的超买或超卖状态。RSI的值范围从0到100，通常当RSI高于70时，市场被视为超买；而当RSI低于30时，市场被视为超卖。本文将探讨RSI指标的计算方法，并提供Python实现代码示例。
## RSI的计算方法
RSI的计算过程主要分
# RSI指标及其在python中的实现
## 1. RSI指标简介
### 1.1 什么是RSI指标
RSI指标（Relative Strength Index，相对强弱指标）是一种衡量价格波动强度的技术指标，由美国工程师J. Welles Wilder在1978年提出。RSI指标通过比较一段时间内的价格上涨与下跌的幅度，来判断市场的超买超卖情况。
### 1.2 RSI指标的计算公式
原创
2023-08-23 05:38:22
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# 理解 KS 指标及其在 Python 中的实现
## 一、什么是 KS 指标？
KS 指标，也称 Kolmogorov-Smirnov 指标，是一种常用的统计量，主要用于检测两个样本分布之间的差异。特别是在信用评分、风险管理及二分类模型的评价中，KS 指标具有重要的作用。KS 值的计算基于成功率和失败率的累积分布函数（CDF）。
KS 值的范围为 0 到 1，KS 值越大，表明模型的区分
# 使用Python实现SSIM指标的完整指南
在图像处理和计算机视觉领域，结构相似性指数（SSIM，Structural Similarity Index）是用来衡量两幅图像之间相似度的指标。SSIM考虑了亮度、对比度和结构信息，提供了比简单的像素级比较（如均方误差）更好的图像质量评估。本文将详细介绍如何在Python中实现SSIM指标。
## 流程概述
首先，我们来看一下实现SSIM指标
根据不同的风险度量方式，风险调整的收益指标包括多种，其中较为常见的是基于均值-方差模型调整的收益指标。 这类指标基于马科威茨的均值-方差模型和CAPM模型，采用收益率的标准差（波动）或者β系数来衡量市场风险的大小。常见的指标有特雷诺（Treynor）指数、夏普（Sharpe）比率、詹森（Jensen）指数等。特雷诺指数（Treynor index）特雷诺指数是基金
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2024-01-04 05:44:45
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Author: FreeKnightDuzhi关于Bloom和HDR的帖子和图片网上已是一堆，但罕有能够明确说明程序实现过程的帖子，明天需要进行简单一个讲解，故在此做个补充记录。首先HDR是高动态光照。注意两个词：1：高（高精度）。 2：动态（光照时实时运算的）。然后说下当前计算机图形学大部分颜色表示A8R8G8B8，即颜色可以表示为0-255的亮度（即一个深灰暗色到一个灰白亮色之间，并不能表示一
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2024-04-24 08:35:33
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Temp 阅读笔记 文章来源：基于达芬奇平台的HDR图像合成算法研究 请不要用于商业目的，尊重作者版权。第三章 高动态范围图像处理算法 3.1 高动态范围图像综述 高动态范围HDR（High Dynamic Range）图像合成技术是一种利用计算机高速运算产生高质量逼真效果的场景图像合成技术，广泛应用于计算机游戏开发、医疗影像、遥感图像处理和计算机图形学等领域。高动态范围图像的动态范围很高，所谓的
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2023-11-27 20:17:35
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Terragen 4是一个程序化生成自然景观的软件，跟VUE功能相近。但是比起VUE来说，它更袖珍，更轻量级。由于它可以快速生成自然景观，主要是大气+地形+光照，我们可以使用它快速生成环境贴图供我们游戏制作中使用。 在开始之前，先分析一下环境贴图制作的方式。 制作环境贴图有两种方式： 1.6-Side的立方体贴图，即Cube Map。在Unity中，Create一个旧版本的CubeM
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2024-07-15 08:55:41
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1. 技术背景 HDR图像处理的技术本质上是对阴影，高光的细节增强。即图像太暗或者太亮的部分，其细节丢失的比较明显，HDR图像处理就是对暗部和高亮部分的细节进行恢复的过程。 HDR的处理思路是这样的。首先，用户至少拍摄3张不同曝光量下的照片。分别对应低曝光，正常曝光和高曝光量。对于低曝光拍摄的
# 如何在Python中打开HDR文件
高动态范围（HDR）图像是一种能够捕捉更广泛亮度范围的图像格式。HDR图像通常用于摄影和影视制作中，可以保留高光和阴影中的更多细节。虽然HDR图像被广泛使用，但在日常编程中处理这些文件可能会遇到一些挑战。本文将介绍如何使用Python打开和处理HDR文件，并提供一些示例代码，帮助您轻松上手。
## 什么是HDR文件？
HDR文件通常以`.hdr`或`.
原创
2024-10-08 03:10:22
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Python Sklearn.metrics 简介及应用示例利用Python进行各种机器学习算法的实现时，经常会用到sklearn（scikit-learn）这个模块/库。无论利用机器学习算法进行回归、分类或者聚类时，评价指标，即检验机器学习模型效果的定量指标，都是一个不可避免且十分重要的问题。因此，结合scikit-learn主页上的介绍，以及网上大神整理的一些资料，对常用的评价指标及其实现、应
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2024-03-11 17:14:53
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