二、Pygame最小开发框架这一节包括五部分内容，如下：Pygame简介与安装Pygame最小开发框架及最小游戏壁球小游戏(展示型)与图像的基本使用壁球小游戏(节奏型)与屏幕的帧率设置壁球小游戏(操控型)与键盘的基本使用1.Pygame简介与安装直接用图说话： SDL（Simple DirectMedia Layer）是一套开放源代码的跨平台多媒体开发库，使用C语言写成。
我第二次给CL-40的墨盒加墨（丹俊），第一次是正常的，第二次有色偏，偏绿
原创
2023-04-10 09:13:42
210阅读
1. 什么是opengl： opengl是图形硬件的一种软件接口。2. opengl对场景中的图像进行渲染时所执行的主要图形操作 1）根据几何图元创建形状，从而建立物体的数学描述。 2）在三维空间中排列物体，并选择观察复合场景的有利视角。固定功能的管线）4）把物体的数学描述以及与物体相关的颜色信息转换为屏幕上的像素。这个过程称为光栅化rasterization.3. 几个术语： rende
转载
2024-09-21 10:47:13
39阅读
Lua垃圾回收算法原理简述lua采用了标记清除式（Mark and Sweep）GC算法，算法简述： 标记：每次执行GC时，先以若干根节点开始，逐个把直接或间接和它们相关的节点都做上标记； 清除：当标记完成后，遍历整个对象链表，把被标记为需要删除的节点一一删除即可。Lua垃圾回收中的三种颜色lua用白、灰、黑三色来标记一个对象的可回收状态。(白色又分为白1、白2)白色：可回收状态。详解：如果该对象
2.1 数据操作为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。 通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。 如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍维数组，也称为张量（tensor）。 使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarra
转载
2024-08-23 13:57:09
38阅读
校正LUT可以将前期拍摄的log色彩模式的视频转换为成709色彩模式，即将灰度视频转换为正常效果(灰片还原)红，绿，蓝三个颜色信息最高点
原创
2024-01-15 12:05:40
1178阅读
# 实现Lab通道检测偏色的Python教程
在图像处理的领域中，偏色检测是一个非常关键的步骤，特别是在摄影和计算机视觉中。今天，我们将以Python为工具，通过一系列简单的步骤来实现Lab通道的偏色检测。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程以及代码实现，确保每个步骤都易于理解。
## 流程概述
首先，让我们讨论实现Lab通道偏色检测的主要步骤。如下表所示：
| 步骤 |
前言我们都知道，在进行J2ME的手机应用程序开发的时候，在图片的使用上，我们可以使用PNG格式的图片（甚至于在有的手机上，我们只可以使用PNG格式的图片），尽管使用图片可以为我们的应用程序增加不少亮点，然而，只支持PNG格式的图片却又限制了我们进一步发挥的可能性（其实，应该说是由于手机平台上的处理能力有限）。 在MIDP2中，或者某些厂商（如NOKIA）提供的API中，提供了drawPixels/
护眼色的RGB值和颜色代码在搜索引擎搜“护眼色”，就会搜出一堆关于保护眼睛的屏幕颜色文章，说的统统是一种颜色，有点像豆沙绿的颜色。方法就是在屏幕设置里， 颜色代码是： #C7EDCC 设置所有的窗口为豆沙绿颜色 小时候老师和家长常常和我们说，写字看书一段时间后要眺望远处绿色植物以缓解眼睛疲劳，达到预防近视眼的效果。但是似乎有一个误区，并不是绿色的植物让你缓
你的Win10屏幕突然变成红色怎么办？Win10显示器颜色出现偏差，对平面设计师或Win10为何要对显示器校色校色(矫正偏色，又称矫色色彩校正)这是一个摄影后期(胶片时期既有的暗房技术工艺)的专用技术术语，而“调色”是俗称，其概念比较含混且不是专业术语。正常情况下，显示器在出厂之后它的颜色都是校正过，一些用户对自己显示器或多或少都会有一定的色彩偏差，只是高端专业显示器的色彩偏差在出厂时会经过一系列
有时，一张照片的整体颜色可能看起来很不自然这称为色偏，这是由于拍照时的光线造成的。例如，如果在办公室的日光灯下拍照，那么照片看起来可能会偏绿；如果是在水下拍照照片看起来可能会偏蓝。有时你可能喜欢这样的效果，但是如果拍的是食物之类的东西，看起来可能就不是很好了。小编现在向大家介绍一种快捷的方法，来中和你不想要的色偏。来到「图层」面板，如果「图层」面板没有打开，可以到屏幕顶部的「窗口」菜单中选择「图层
前言无论是在作分类任务或者是目标检测任务都需要数据集的处理，一种是txt文件保存标签的信息，另一种只有图片如下图的形式，这一步也是学会faster-rcnn的关键点 分为训练和验证的照片 | 每个分类的类别 一种是猫的照片，另一种是狗的照片，这种是自己的数据集，其实官方的数据集也是这样放置的，比如CIFAR10，其中的是有10个文件夹，每个文件夹下是很多张一种数字的照片，正常情况下我们引进官方数
转载
2024-02-05 11:27:29
53阅读
最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建，一个数据集里面很多个数据，不能一次喂入，所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理，做了简单的例子，过程很简单，就像把大象装进冰箱里一共需要几步？ 第一步：打开冰箱门。我们要创建torch能够识别的数据集类型（pytorch中也有很多现成的数据集类型，以后再说
转载
2023-12-31 15:20:52
40阅读
torchvision.transforms 是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。本文将详细介绍 torchvision.transforms 中常用的数据处理函数。 数据预处理一、预处理的批量操作1.Compose2.葡萄酒数据预处理二、图像预处理1.transforms.CenterCrop2.transforms.ColorJitter
转载
2023-07-27 20:17:49
122阅读
今天学习pytorch图像预处理模块——transforms一、transforms运行机制在下载pytorch时，我们下载两个安装包，一个是torch，一个是torchvision，torchvision是计算机视觉工具包，它有三个主要的模块。torchvision. transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，MNIST，
转载
2023-12-09 21:23:23
84阅读
Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
转载
2023-08-09 16:47:09
127阅读
之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈,这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×24为batch的大小，3为channel的数目，2×2为feature map的长宽整个BN层的运算过程如下图 上图中，batch size一共是4, 对于每一个batch的
转载
2023-06-12 10:15:49
301阅读
目录1.数据处理工具箱概述2. transforms的所有数据增强的api2.1 针对PIL image的处理2.1.1裁剪2.1.2 翻转和旋转2.1.3 图像变换2.1.4 对 transforms 操作，使数据增强更灵活2.2 针对 torch.*Tensor的处理2.2.1 标准化：transforms.Normalize2.2.2 线性变换：transforms.LinearTrans
转载
2024-02-13 20:26:00
184阅读
文章目录0. 两者的区别1. 创建CNN实例2. dropout的不同3. nn.functional.x的优势reference: 0. 两者的区别Pytorch中，nn与nn.functional有哪些区别？相同之处：两者都继承于nn.Modulenn.x与nn.functional.x的实际功能相同，比如nn.Conv3d和nn.functional.conv3d都是进行3d卷积运行效率几
转载
2023-12-13 22:53:28
35阅读
PyTorch 在学术界和工业应用研究中都获得了广泛的关注。它是一个深度学习框架，具有很大的弹性和大量的实用程序和功能，可以加快工作速度。PyTorch 的学习曲线不是那么陡峭，但在其中实现高效和干净的代码可能很棘手。在使用它超过 2 年之后，以下是我希望我在开始学习 PyTorch 时知道的最重要的 PyTorch 功能。1. 数据集文件夹人们在学习 PyTorch 时做的第一件事就是实现自己D
转载
2023-12-07 08:44:50
69阅读
