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
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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# 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
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为了使遥感影像具有更好的可视化效果，一般要对影像进行拉伸显示。线性拉伸在遥感图像处理中非常常见，对于整体偏暗的原始图像来讲，拉伸之后的图像视觉效果得到了显著增强。但对于图像中反射率比较高的地物，线性拉伸会使这些地物显得很亮，模糊其本身的颜色、纹理等信息。ENVI中的“优化的线性拉伸”能在一定程度上解决这个问题。如下图所示，左侧是2%线性拉伸后的结果，右侧是优化的线性拉伸的结果。线性拉伸的代码网上一
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2024-04-18 09:45:36
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返回一张受保护且被拉伸的图片应用场景:聊天窗口的气泡方法一(弃用):iOS 5.0以前使用(弃用)这个方法会自动计算出偏向中间的一个1*1的方格也就是被拉伸的地方(默认使用拉伸),一般传入的值为图片大小的一半.[image stretchableImageWithLeftCapWidth:imageHeight *0.5 topCapHeight:imageHeight *0.5 ];
复制代码方
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2023-09-10 15:05:50
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拉伸低对比度图像、过度曝光图像，观察图像变换，对图像直方图均衡算法一、在开始之前知识点二、开始三、灰度拉伸，观察它们的图像变化、直方图变化1、先对 一副低对比度图像 灰度拉伸2、观察图像变化、直方图变化3、对 一副过度曝光图像 灰度拉伸4、观察图像变化、直方图变化四、对图像直方图均衡算法，观察它们的图像变化、直方图变化 一、在开始之前知识点本次教程涉及到的知识点：灰度拉伸： 定义：灰度拉伸，也称
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2023-08-31 15:57:40
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# iOS开发 拉伸启动图教程
## 1. 概述
在iOS开发中，启动图是用户打开应用程序时首先看到的图片。为了适应不同尺寸的设备屏幕，我们需要对启动图进行拉伸处理，以保证在各种设备上都能正确显示。本教程将详细介绍如何实现iOS开发中的拉伸启动图。
## 2. 整体流程
下表展示了实现拉伸启动图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备启动图素材 |
原创
2023-12-04 09:46:48
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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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Pixelmator Pro for Mac是一款专业的图像编辑软件，通过广泛的工具集来编辑和修饰照片，创建图形设计，绘画，绘制矢量图形以及添加令人惊叹的效果，它是您需要的唯一图像编辑器。pixelmator pro mac软件特色一、重塑给你的图像扭曲。轻松改变图像中任何物体或区域的形状，创建引人注目的艺术效果，或使用一系列快速而强大的重塑工具对肖像照片进行细微更改。每种工具都是从突破性的图形技
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2023-10-17 22:18:56
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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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Android背景图不拉伸
在Android开发中，我们经常需要为界面设置背景图。但是默认情况下，Android会拉伸背景图以适应屏幕大小，这可能导致图像变形或失真。那么，如何让Android的背景图不拉伸呢？本文将为大家介绍几种方法来实现这一目标。
方法一：使用平铺模式
在Android中，我们可以使用平铺模式来设置背景图，这样就可以让图像在屏幕上平铺显示，而不会拉伸变形。
```jav
原创
2024-01-13 07:59:21
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# 实现 Android XML 配置拉伸启动图的步骤指南
在 Android 应用开发中，启动图（Splash Screen）是用户打开应用时首先看到的界面，它能给用户留下良好的初始印象。随着 Android 的发展，开发者可以通过 XML 配置启动图以实现其拉伸效果。本指南将带你详细了解整个流程，以及在每一步中需要做的具体操作和代码示例。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|---
## Python拉伸背景简介
在计算机图像处理中，拉伸背景是一种常用的技术，用于将图像中的背景进行扩展，以填充图像的边缘或空白区域。这种技术在图像编辑、计算机视觉和机器学习等领域都有广泛的应用。
Python作为一种通用的编程语言，拥有丰富的图像处理库和工具，可以方便地实现背景拉伸功能。本文将介绍一种基于Python的背景拉伸方法，并提供相应的代码示例。
## 背景拉伸原理
背景拉伸的目
原创
2023-10-30 06:42:33
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# 使用Python进行图片拉伸：图像处理的基础
在现代应用中，图像处理已经成为了一个重要的领域。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python进行图片拉伸，以适应不同的显示需求。无论你是在开发一个网页，还是在设计一个手机应用，能够有效处理图像是一项必要的技能。
## 什么是图片拉伸？
图片拉伸是指改变一个图像的尺寸，以适配不同的展示需求。当你将一张图片拉伸到一个新的宽度和高度时，图像的比例可
# 灰度拉伸：图像处理中的一种重要技术
## 引言
在图像处理中，灰度拉伸是一种用来增强图像对比度的方法。它通过调整图像中的像素强度值，以达到优化和改善视觉效果的目的。本文将介绍灰度拉伸的基本原理、具体实现方法及其在Python中的应用，并借助简单的代码示例来帮助读者更好地理解这一技术。
## 灰度拉伸的基本原理
灰度拉伸的基本原理是通过线性变换将输入图像的灰度值范围扩大到全灰度范围，即从
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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目录一，波长、光强、颜色、亮度1，光的客观属性——波长、光强2，光的主观属性——颜色、亮度3，物理学和色度学二，人眼、三原色三，色
原创
2021-12-27 09:32:05
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# 使用Python实现图片拉伸的完整指南
随着计算机视觉和图像处理技术的进步，图像拉伸已经变得越来越普遍。无论是在游戏开发、网页设计，还是图像处理项目中，能够有效地调整图像的大小是至关重要的。在这篇文章中，我将带领你从零开始，逐步了解如何使用Python对图片进行拉伸。
## 整体流程
在开始编程之前，我们先确定一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
