- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 读论文:DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior
木水_
深度学习文献阅读人工智能DiffBIRDiffusionControlNet
DiffBIR发表于2023年的ICCV,是一种基于生成扩散先验的盲图像恢复模型。它通过两个阶段的处理来去除图像的退化,并细化图像的细节。DiffBIR的优势在于提供高质量的图像恢复结果,并且具有灵活的参数设置,可以在保真度和质量之间进行权衡。网络结构图如下所示:优化的痛点问题:平衡扩散模型内在具有的真实感先验以及图像复原任务所需要的保真度要求。twostage的网络总体架构stageone:去除
- 数字图像处理 阮秋琦 期末复习 #1 绪论及正交变换
11egativ1ty
数字图像处理学计算机视觉人工智能
考试范围:第三章图像处理中的正交变换第四章图像增强第五章图像编码第六章图像复原第八章图像分析绪论图像是一种数据结构,笼统来说是一个二维矩阵,每一个点的信息共同组成了视觉平面数字图像处理的方法根据上文,数字图像处理的第一种方案是空域法,因为它们是在图像的空间域(spatialdomain)中操作的。空域是指图像的像素空间,也就是图像中每个像素的位置和像素值的空间布局。因此,空域法是直接在图像的原始表
- 图像复原的天花板在哪里?SUPIR:开创性结合文本引导先验和模型规模扩大
AI生成未来
AIGC人工智能深度学习计算机视觉图像复原
SUPIR(Scaling-UPImageRestoration),这是一种开创性的图像复原方法,利用生成先验和模型扩大规模的力量。通过利用多模态技术和先进的生成先验,SUPIR在智能和逼真的图像复原方面取得了重大进展。作为SUPIR中的关键催化剂,模型的扩大规模显著增强了其能力,并展示了图像复原的新潜力。我们收集了包含2000万高分辨率、高质量图像的数据集用于模型训练,每个图像都附带有描述性文本
- Matlab数字图像处理——图像复原与滤波算法应用方法
MatpyMaster
matlab算法计算机视觉
图像处理领域一直以来都是计算机科学和工程学的一个重要方向,图像复原则是其中一个重要的研究方向之一。图像复原旨在通过运用各种滤波算法,对图像进行去噪、恢复和改善,以提高图像的质量和可视化效果。在本文中,我们将介绍如下内容:1.采用二维中值滤波对图像进行复原中值滤波是一种常用的去噪方法,通过取像素周围邻域的中值来替代当前像素值。采用二维中值滤波对图像进行复原,这有助于去除图像中的椒盐噪声和其他噪声,提
- 【深度视觉】第二章:卷积网络的数据
宝贝儿好
深度学习人工智能计算机视觉卷积神经网络
四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。上一章我截取了鲁鹏老师课件里面的一张图,详细展示了和计算机视觉相关的领域,显而易见,这门学科是一门交叉学科,所以尽管扩展你的知识域吧,比如,摄像设备性能,成像原理,图像数据的生成与获取,视频特效,3D,图像复原、图像分割、
- 浅谈halcon图像拼接
耿直小伙
计算机视觉人工智能
图像拼接方法1直接拼接,去两张图,直接拼接,适用于没有变形的,分割的图像复原整个图像.read_image(Image,‘1.bmp’)dev_close_window()dev_open_window_fit_image(Image,0,0,-1,-1,WindowHandle)dev_display(Image)read_image(Image1,‘2.bmp’)dev_close_windo
- 2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题(第二阶段)动态模糊图像全过程文档及程序
数模竞赛Paid answer
认证杯数学建模笔记数学建模认证杯SPSSPRO数学建模数学建模数据分析
2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模动态模糊图像复原B题动态模糊图像原题再现: 人眼由于存在视觉暂留效应,所以看运动的物体时,看到的每一帧画面都包含了一段时间内(大约1/24秒)的运动过程,所以这帧画面事实上是模糊的。对电影的截图来说,动态画面的每一帧也都是模糊的,例如图1为某部电影截图,展现的是在高速飞行中的拍摄效果,所以俯拍到的路面字迹是模糊的。但是一般来说,电脑游戏的每一帧画面都是以清
- 数字图像处理及matlab实现第三版相关概念总结
linqwer1
数字图像处理
目录前言一、图像处理基础1.概述2.数字图像处理的基础3.图像基本运算4.图像变换二、图像处理技术5.图像增强5.1基于直方图处理的图像增强5.1.1直方图的均衡化5.1.2直方图的规定化5.2空间域滤波增强5.2.1空间域平滑滤波器5.2.2空间域锐化滤波器5.3频率域图像增强6.图像复原7.图像压缩编码8.图像分割8.1边缘检测8.2阈值分割8.3区域分割8.4二值图像处理三、图像处理的拓展内
- 130基于MATLAB并结合IBD算法的盲迭代反卷积法进行图像复原
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab算法开发语言盲迭代反卷积IBDPSF估计
基于MATLAB并结合IBD算法的盲迭代反卷积法进行图像复原,输出复原前后图像,PSF频谱结果。程序已调通,可直接运行。130matlab盲迭代反卷积IBD(xiaohongshu.com)
- 频率域滤波图像复原的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
图像处理python开发语言深度学习opencv图像处理
原理维纳滤波的原理是基于统计方法,旨在通过最小化信号的估计误差来改善信号的质量。它在处理具有噪声干扰的信号时特别有效。维纳滤波旨在从受噪声干扰的信号中恢复原始信号。它假设信号和噪声都是随机过程,并且它们的统计特性是已知的或可估计的。维纳滤波器的设计基于最小化输出和所需信号之间的均方误差(MSE)。数学原理假设x(n)是原始信号,d(n)是观测到的受噪声干扰的信号,y(n)是滤波器的输出。那么,噪声
- 频率域滤波图像复原之带阻滤波器的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
图像处理pythonmatlab图像处理opencv计算机视觉深度学习
原理:带阻滤波器(Band-StopFilter)是一种在信号处理领域常用的滤波器,它的主要功能是去除(或减弱)信号中特定频率范围内的成分,同时允许其他频率范围的信号通过。这种滤波器在多种应用中都非常有用,比如去除电子设备中的干扰信号、音频处理中的噪声消除等。频率选择性:带阻滤波器设计用来阻止一个特定的频率带宽内的信号。这个带宽被称为阻带(StopBand),其外的频率区域则被允许通过,这部分称为
- 频率域滤波图像复原之逆滤波的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
图像处理python计算机视觉图像处理opencv人工智能深度学习
逆滤波原理逆滤波是一种在频率域进行的图像复原技术,常用于修复由运动模糊等因素引起的图像退化。具体步骤如下:**频率域表示:**首先,将退化的图像通过傅里叶变换从空间域转换到频率域。这使得图像的频率成分变得明显,便于分析和处理。**退化模型识别:**在频率域中,图像退化通常可以表示为原始图像与某个退化函数(比如运动模糊)的卷积。逆滤波需要识别这个退化函数,这通常需要一定的先验知识或假设。**设计逆滤
- 【数字图像处理实验】1. 对输入的原始图像分别做理想、巴特沃斯、高斯低通滤波及高通滤波处理,对比实验效果。 2. 对输入的原始图像叠加不同类型的随机噪声,对比不同的空间滤波方法的图像复原效果。
雨林木风11
数字图像处理数字图像处理滤波器去噪图像处理
实验目的对输入的原始图像分别做理想、巴特沃斯、高斯低通滤波及高通滤波处理,对比实验效果。对输入的原始图像叠加不同类型的随机噪声,对比不同的空间滤波方法的图像复原效果。实验内容理想滤波器理想低通滤波器在以原点为圆心,以D0为半径的圆内,无衰减地通过所有频率,而在该圆外“阻断”所有频率的二维低通滤波,称为理想低通滤波器。由下述函数确定:H(u,v)={1D(u,v)≤D00D(u,v)>D0H(u,v
- 《图像分析基础》的专有名词解析
振华OPPO
深度学习人工智能机器学习
1、图像处理英文:imageprocessing定义:输入是图像数据,输出也是图像数据。涉及到“输入是图像数据,输出也是图像数据”的理论与方法,是图像处理的研究范畴。比如图像采样、图像滤波、图像增强、图像复原、图像编码与解码等。二、图像分析英文:imageanalysis定义:输入是图像数据,输出是可描述性数据。比如输出图像中是几颗大米、每颗大米的周长和面积等数据。涉及到“输入是图像数据,输出是可
- 维纳滤波器图像复原
远方上&肖
matlab图像处理计算机视觉
一、背景下图截取自一幅卫星影像,造成图像质量下降的点扩展函数可近似为高斯模型,并含有加性白噪声。设法估计图像退化的参数,利用维纳滤波进行恢复。二、算法原理(1)首先假设点扩散函数为高斯模型,加性白噪声为高斯噪声,理想的未退化的图像为,那么退化图像可表示为,要想恢复出理想图像,就要估计点扩散函数和加性白噪声;(2)为了更好地估计叠加有白噪声的高斯模糊图像的点扩展函数,可以先对图像进行去噪处理。因此我
- 图像处理---逆滤波和维纳滤波
Vaeeeeeee
图像处理python计算机视觉
文章目录前言一、逆滤波1.1估计退化函数H(u,v)H(u,v)H(u,v)1.1.1观察法1.1.2试验法1.1.3建模法★\bigstar★1.2直接逆滤波1.3半径受限逆滤波二、最小均方误差(维纳)滤波总结参考文献前言本文主要介绍退化图像复原的两种方法:逆滤波和维纳滤波。一、逆滤波图像退化的表达式:g(x,y)=h(x,y)⊙f(x,y)+η(x,y)\begin{aligned}g(x,y
- 读论文:HINet: Half Instance Normalization Network for Image Restoration
木水_
深度学习数字图像文献阅读人工智能深度学习
《HINet:HalfInstanceNormalizationNetworkforImageRestoration》发表于CVPR2021,是旷视科技&复旦大学&北大在图像复原方面的的最新进展,所提方案取得了NTIRE2021图像去模糊Track2赛道冠军。下面谈谈该文章的主要技术点。1.HIN(HalfInstanceNormalization)Block与resblock相比,主要差别在于:
- 20194311姜晨昊Exp3-免杀原理与实践
20194311姜晨昊
linux
文章目录20194311姜晨昊Exp3-免杀原理与实践一、基础问题回答1.1杀软是如何检测出恶意代码的?1.2免杀是做什么?1.3免杀的基本方法有哪些?1.4开启杀软能绝对防止电脑中恶意代码吗?二、实验环境三、实践内容3.1正确使用msf编码器,使用msfvenom生成如jar之类的其他文件3.2veil,加壳工具实践3.3使用C+shellcode编程3.4通过组合应用各种技术实现恶意代码免杀四
- 灰度图像复原——空间滤波——逆谐波均值滤波器(Matlab)
lengo
图像处理图像复原空间滤波逆谐波均值滤波
%%%%%%------------------图像复原之空间滤波---------------------------------clc;clear;%读入图像,并转换为double型I=imread('D:\GrayFiles\5-13.tif');I_D=im2double(I);[MM,NN]=size(I_D);%%%%%----------------------1、均值滤波器----
- 图像去雾算法--暗通道先验去雾算法
zhangmeili_9
计算机视觉深度学习人工智能
图像去雾:在雾天拍摄的图像容易受雾或霾的影响,导致图片细节模糊、对比度低以至于丢失图像重要信息,为解决此类问题图像去雾算法应运而生。图像去雾算法是以满足特定场景需求、突出图片细节并增强图片质量为目的的一种图像分析与处理方法。图像去雾主要包括基于图像增强的去雾算法,基于图像复原的去雾算法(基于卷积神经网络的去雾算法)。暗通道先验去雾算法:所谓暗通道是一个基本的假设,这个假设认为,在绝大多数的非天空的
- 退化函数及多种复原方法【Matlab】
赵唯淞
资源图像去噪图像处理
退化函数建模 通过点扩散函数PSF进行图像复原的实验,添加适当的噪声。 fspecial函数中,’motion’指的是运动模糊算子。代码示例%checkerboard产生测试板图像,第一个参数是每个正方形一边的像素数,第二个参数行数,第三为列数(缺省则等于行数)f=checkerboard(8);%产生一个一面为8个正方形的测试板PSF=fspecial('motion',7,45);%运动模
- 低通卷积滤波器matlab程序,matlab自带函数-盲卷积-加噪-卷积-滤波-小结
weixin_39941859
低通卷积滤波器matlab程序
总结自网上、matlab帮助文档等,都是图像复原中经常用到的基础函数或操作。可以模拟图像降质过程和用一些经典方法盲解卷积复原的过程。一、卷积:conv2、convn、convmtx2卷积的计算步骤:(1)卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度(2)移动卷积核的中心元素,使它位于输入图像待处理像素的正上方(3)在旋转后的卷积核中,将输入图像的像素值作为权重相乘(4)第三步各结果的和做为该输入像素对
- 最小二乘方图像复原matlab实现,图像复原之约束最小二乘方滤波
摇滚自由鸟
图像复原,简单讲,就是恢复图像原本的面貌,但因为各类缘由如图像采集过程当中出现的偏差致使获得的数字图像不清晰,不是咱们人眼看到的实物场景那样,所以须要采起技术手段去除图像的不清晰。约束最小二乘方滤波就是其中一种较好的方法。在维纳滤波那一篇讲过,维纳滤波要求未退化图像和噪声的功率谱必须是已知的,一般这两个功率谱很难估计,尽管用一个常数去估计功率谱比,然而并不老是一个合适的解。约束最小二乘方滤波要求噪
- 20190505 0620 2330 阴雨
么得感情的日更机器
图片发自App今天早早起,然后喝粥吃蛋,去实验室。美好的早晨,天气还很不错呢。完成一轮音标的学习,口语也打卡了,这种模式很奶思,然后开始ANN,接着去上课,图像复原与图像彩色技术,讲的不错呢。上午没了下午呢,继续ANN,睡觉,看小说,上课,好无聊的虚拟仪器呢,老师讲的太细了,没有必要的说,又不是小孩子。然后下午结束了。晚上呢,继续ANN,低落,总结,计划,添加季总结,这个季表现的好差劲,下一个季要
- 一体化模型图像去雨+图像去噪+图像去模糊(图像处理-图像复原-代码+部署运行教程)
阿利同学
图像处理图像去雾图像去雨图像复原图像去噪图像去模糊
本文主要讲述了一体化模型进行去噪、去雨、去模糊,也就是说,一个模型就可以完成上述三个任务。实现了良好的图像复原功能!先来看一下美女复原.jpg具体的:在图像恢复任务中,需要在恢复图像的过程中保持空间细节和高级上下文信息之间的复杂平衡。在这篇论文中,我们提出了一种新颖的协同设计,可以在这些竞争目标之间实现最佳平衡。我们的主要提议是一个多阶段架构,逐步学习对退化输入进行恢复的函数,从而将整个恢复过程分
- 2.0 图像处理综述
enthwxq
DIPDIP
一、综述视觉分为:感觉(perception)和知觉(perception)两部分,感觉重点于视觉信息的传感,采集,转换,变换。知觉在于处理和推理。如今,感觉这一步都是数字化的。它们的核心都在于理解图像。在整个视觉(DV)的体系中,是分层架构的。笼统的分为高中低三层。A.低层包括但不限于:0成像系统(彩色成像)1(彩色)图像处理(输入输出都是图像):图像增强(主观以人为目的),图像复原(客观回复图
- 图像复原与重建,解决噪声的几种空间域复原方法(数字图像处理概念 P4)
Nesb01t
数字图像处理图像处理
文章目录图像复原模型噪声模型只存在噪声的空间域复原图像复原模型噪声模型只存在噪声的空间域复原
- HINet | 性能炸裂,旷视科技提出适用于low-level问题的Half Instance Normalization
HappyAIWalker
图像复原图像超分深度学习
编辑:Happy首发:AIWalker大家好,我是Happy。一直以来,甚少有normalization技术在low-level得到广泛应用并取得优异性能,就算得到应用其性能也会受限或者造成异常的视觉效果。不过,现在有了!旷视科技的研究员提出了一种HalfInstanceNormalization技术用于图像复原并在不同的low-level领域取得了SOTA性能,先来看一下其刷新的性能(注:以下数
- 第5章 Python 数字图像处理(DIP) - 图像复原与重建2 - 瑞利噪声
jasneik
#第5章图像复原与重建图像处理图像识别pythonnumpyopencv
标题瑞利噪声瑞利噪声瑞利噪声的PDF为P(z)={2b(z−a)e−(z−a)2/b,z≥a0,za,output,0)returnoutput更正下面代码,如果之前已经复制的,也请更正defadd_rayleigh_noise(img,a=3):"""addrayleighnoiseforimageparam:img:inputimage,dtype=uint8param:mean:noisem
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不