佛曰:由爱故生忧,由爱故生怖,若离于爱者,无忧亦无怖。 :如何能为离于爱者? 佛曰:无我相,无人相,无众生相,无寿者相,即为离于爱者。 :释尊,人生八苦,生、老、病、死、行、爱别离、求不得、怨憎会。如何无我无相,无欲无求? 佛曰:爱别离,怨憎会,撒手西归,全无是类。不过是满眼空花,一片虚幻。 :释尊,世人业力无为,何易? 佛曰:种如是因,收如是果,一切唯心造。 :世人
转载 2007-08-30 18:52:18
702阅读
我们在《理解摄像机》里曾经提到过马(Gamma),说马就是成像物件形成画面的“反差系数”。如果马曲线比较陡,则输出的画面反差比较高,如果马曲线比较缓,则输出的画面反差比较低。这个概念说起来好像并不难懂,但在实际的摄像机操作中,调整马对画面的影响似乎远不止“调整反差”那么简单,难道说马还有别的什么意义吗?在一些高级的摄像机里,不但有Master Gamma(总马)的调整,还有R/G/B
马变换马变换主要用于图像的校正,将灰度过高 或者 灰度过低的图片进行修正,增强对比度。变换公式就是对原图像上每一个像素值做乘积运算:马变换对图像的修正作用其实就是通过增强低灰度或高灰度的细节实现的,从马曲线可以直观理解: 一句话解释:其实就是说,在人眼看来,亮度并不是线性变化的(对深色更敏感),所以需要做一个映射,来让人眼感觉色彩是均匀变化的。这个映射就是所谓的gamma校正。我
转载 2023-10-17 09:18:22
501阅读
马校正怎么产生?  远古时代的CRT显示器,颜色输入输出不一致,比如输入0.5,输出0.218,其关系:输出 = 输入的2.2次幂  2.2这个幂数就是马值。为保证预期结果,输出想要0.5,那输入为0.5的1/2.2次幂,这就是马校正,就  是为了解决设备问题,根据公式,采用逆向思路做的处理,就叫马校正基本都是液晶屏了,为啥马校正还活得滋润?  因为人的眼睛喜欢,人眼对暗色较敏感,亮色不
 玛分布(Gamma Distribution)是统计学的一种连续概率函数。Gamma分布中的参数α称为形状参数(shape parameter),β称为尺度参数(scale parameter)。假设随机变量X为 等到第α件事发生所需之等候时间, 密度函数为 特征函数为 Gamma的可加性编辑当两随机变量服从Gamma分布,且单位时间内频率相同时,Gamma数学表
关于马曲线这个东西,作为一种非线性映射关系,在很多的领域中都有应用。这里我只是想为大家介绍其在TV领域的应用,可是即便如此,依旧会有很多存在争议的地方。毕竟见仁见智,每个人根据自己所了解的知识内容,都会有着自己的理解。以下的内容是本人在学习和从业应用中,对于马校正部分的一些理解,仅供大家参考,若存在谬误,亦请大家指正。What?马校正(马变换),简称为马(Gamma),是一种针对视频或者
Γ(x)=∫∞0tx−1e−tdt 对应于scipy(python库)的: from scipy.special import gamma通过分布积分的方法,进行如下的推导: Γ(x+1)=∫∞0txe−tdt=−∫∞0txd(e−t)=−[txe−t|∞0−x∫∞0tx−1e−tdt]=xΓ(x)可得该函数如下的递归性质:Γ(x+1)=xΓ(x)>>> gamma(5+1)
γ校正(Gamma Correction,玛校正):所谓玛校正就是对图像的玛曲线进行编辑,以对图像进行非线性色调编辑的方法,检出图像信号中的深色部分和浅色部分,并使两者比例增大,从而提高图像对比度效果。计算机绘图领域惯以此屏幕输出电压与对应亮度的转换关系曲线,称为玛曲线(Gamma Curve)。以传统CRT(Cathode Ray Tube)屏幕的特性而言,该曲线通常是一个乘幂函数,Y=
转载 2024-07-29 17:46:15
82阅读
展开全部Shape Parameters形态参数While a general continuous random variable can be shifted and scaledwith the loc and scale parameters, some distributions require additionalshape parameters. For instance, the
文章目录初步介绍形状特征 初步介绍在学习Gamma分布之前,有必要复习一下Poisson分布:泊松分布Poisson分布指的是,单个事件在某一刻发生的概率。Gamma分布更进一步,指的是某个事件在某个时刻发生第次的概率。其中,为形状参数,为尺度参数,固定尺度参数,给定不同的值,可得到不同型形状的分布的概率曲线import numpy as np import matplotlib.pyplot
在学习HOG描述子时,对图像进行预处理中使用了马矫正这个方法,这里对马矫正进行简要的介绍。马矫正也称幂律变换,一般用于平滑的扩展暗调的细节。进行马矫正的原因是因为人类的眼睛在感知光线时,眼睛对亮度的感知遵循近似的幂函数(如下图所示)而不是线性函数。计算机系统中,由于显示器或显卡的原因会出现实际输出图像有亮度偏差。在第一次进入一些游戏时,想必大家都经历过调节屏幕亮度参数直至能看清底部图片的操
              论读书 睁开眼,书在面前 闭上眼,书在心里
转载 2020-02-26 00:20:00
167阅读
2评论
马函数当方程的变量是正整数时,方程的值就是正整数的阶乘。在考研数学中,我们经常会利用马函数解一些常见的积分,尤其是在概
原创 2022-05-25 18:22:59
1409阅读
可恶,有人从来不管是Gamma颜色空间还是线性颜色空间,我不说是谁 马校正 Gamma校正   为什么要进行马校正?因为人眼对亮度的感知和物理功率不成正比,而是幂函数的关系,这个函数的指数通常为2.2,称为Gamma值,Gamma值可以简单定义为:Vout = Vingamma  它源于CRT的响应曲线,CRT即阴极射线显像管,这
借助于sympy.stats.NormalGamma()方法,我们可以创建具有多元正态马分布的双变量联合随机变量。用法:sympy.stats.NormalGamma(syms, mu, lamda, alpha, beta)参数:syms:the symbol, for identifying the random variable mu:a real number, the mean of
转载 2023-05-23 22:17:30
257阅读
1.背景介绍指数分布和马分布是两种非常重要的概率分布,它们在许多领域中都有广泛的应用,包括人工智能、机器学习、数据科学等。在这篇文章中,我们将深入探讨这两种分布的核心概念、算法原理、数学模型以及实际应用。1.1 指数分布指数分布是一种单峰对称的概率分布,其弧形分布特征使得它在许多实际应用中发挥着重要作用。指数分布通常用于描述事件发生的时间间隔、故障率、信号强度等。1.2 马分布马分布是一种双
本文实例讲述了Python实现的各种常见分布算法。分享给大家供大家参考,具体如下:#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt ##################### #二项分布 ##################### def test_b
基本概念 离散型随机变量 如果随机变量X的所有取值都可以逐个列举出来,则称X为离散型随机变量。相应的概率分布有二项分布,泊松分布。 连续型随机变量如果随机变量X的所有取值无法逐个列举出来,而是取数轴上某一区间内的任一点,则称X为连续型随机变量。相应的概率分布有正态分布,均匀分布,指数分布,马分布,偏态分布,卡方分布,beta分布等。(真多分布,好
1 马校正马校正就是对图像的马曲线进行编辑,以对图像进行非线性色调编辑的方法,检出图像信号中的深色部分和浅色部分,并使两者比例增大,从而提高图像对比度效果概念现实世界中几乎所有的CRT显示设备、摄影胶片和许多电子照相机的光电转换特性都是非线性的。这些非线性部件的输出与输入之间的关系(例如,电子摄像机的输出电压与场景中光强度的关系,CRT发射的光的强度与输入电压的关系)可以用一个幂函数来表示,
  1.在MATLAB中,n的马函数可以使用下面的形式访问:x = gamma(n)   例如,Γ(6) = 5! = 120,在MATLAB检验它:      >> gamma(6)        ans =           120  2.要以表格显示数据,可以在行末包含单引号:    >> x = (1:0.1:2)';  3.MATLAB允许你计算不完全马函数
转载 2023-05-27 22:34:00
402阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5