AI新视界
AI新视界

『CV学习笔记』图像超分辨率等图像处理任务中的评价指标PSNR(峰值信噪比)

图像超分辨率等图像处理任务中的评价指标PSNR(峰值信噪比)

文章目录

  • 一. PSNR(峰值信噪比)
    • 1.1. 定义
    • 1.2. 作用
    • 1.3. 例子
    • 1.4 . PSNR评价标准
  • 二. 参考文献

一. PSNR(峰值信噪比)

1.1. 定义

  • 峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）是图像超分辨率等图像处理任务中常用的一个指标，用来评估图像质量。PSNR的值越高，表示失真越小，图像质量越好。
  • PSNR是通过对比原图像和处理后图像的每个像素的差异来计算的。其公式为：

你可能感兴趣的:(CV学习笔记,图像处理,计算机视觉,深度学习)

  • guava loadingCache代码示例 IM 胡鹏飞 Java工具类介绍
    publicclassTest2{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{LoadingCachecache=CacheBuilder.newBuilder()//设置并发级别为8，并发级别是指可以同时写缓存的线程数.concurrencyLevel(8)//设置缓存容器的初始容量为10.initialCapacity(10)//设置缓存
  • C++ 11 Lambda表达式和min_element()与max_element()的使用_c++ lamda函数 min_element((1) 2401_84976182 程序员c语言c++学习
    既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上CC++开发知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新如果你需要这些资料，可以戳这里获取#include#include#includeusingnamespacestd;boolcmp(int
  • FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射） 阿牛的药铺 算法移植部署fpga开发verilog
    FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射）引言：为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗？本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程，我们聚焦光学类产品开发**核心能力（时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用），通过3个递进式项目（从LED闪烁到图像边缘检测），
  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • 算法学习笔记：17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
    在计算机科学和数学领域，蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithm）以其独特的随机抽样思想，成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估，从物理模拟到人工智能，蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路，结合实际应用场景与Java代码实现，并融入考研408的相关考点，穿插图片辅助理解，帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
  • 分布式学习笔记_04_复制模型 NzuCRAS 分布式学习笔记架构后端
    常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错&高可用：在分布式系统中单机故障是常态，在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作，这时候就需要数据在多台机器上做冗余，在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验：如果系统客户端分布
  • 算法学习笔记：15.二分查找 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题 呆呆企鹅仔 算法学习算法学习笔记考研二分查找
    在计算机科学的查找算法中，二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性，通过不断缩小查找范围，将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间，成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找（BinarySearch），又称折半查找，是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是：通过不断将查找范围减半，快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同，二分查找依赖
  • 霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例 点云SLAM 算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
    霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
  • 用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
    下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
  • cvc降噪和主动降噪_音频知识：CVC降噪和ANC主动降噪的区别和应用 汪国 cvc降噪和主动降噪
    原标题：音频知识：CVC降噪和ANC主动降噪的区别和应用降噪，对于需要长时间戴耳机的人群来讲，起到了很好的保护作用。然而在购买蓝牙耳机时总会听到商家在宣传耳机所具备的CVC、ANC降噪功能，尽管听过很多商家描述，有些小伙伴依然不是很明白这两者之间的区别以及应用。现在简单和大家介绍这两个看不懂的降噪名词。CVC降噪(ClearVoiceCapture)是通话软件降噪技术。工作原理是是通过耳机内置的消
  • 被动降噪的概念及编程实现 CodeByte 人工智能算法javascript编程
    被动降噪是指通过编程技术和算法，对输入的数据进行处理，以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰，例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中，我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义：噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域，例如图像处理、音频处理和信号处理中，噪声的存在可能导致数据质量下降，使得后续的分析和处理变得困难。因此，被动降噪技
  • OKHttp3源码分析——学习笔记 Sincerity_ 源码相关Okhttp源码解析读书笔记httpclientcache
    文章目录1.HttpClient与HttpUrlConnection的区别2.OKHttp源码分析使用步骤:dispatcher任务调度器,（后面有详细说明）Request请求RealCallAsyncCall3.OKHttp架构分析1.异步请求线程池,Dispather2.连接池清理线程池-ConnectionPool3.缓存整理线程池DisLruCache4.Http2异步事务线程池,http
  • JVM字节码加载与存储中的细节
    问题引出：为什么Java定义int型变量为32767时使用的是bipush32767，而定义int型变量为32768时使用的是ldc#4？在Java中，如果这样定义int型变量：publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){inti=0;intj=5;intk=6;intm=32768;intn=32767;}}变量对应的字节码文件内容是这样
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • Python学习笔记5|条件语句和循环语句 iamecho9 Python从0到1学习笔记python学习笔记
    一、条件语句条件语句用于根据不同的条件执行不同的代码块。1、if语句基本语法：if布尔型语句1:代码块#语句1为True时执行的代码示例：age=int(input("请输入你的年龄:"))ifage>=18:print("你已成年")2、if-else语句如果if条件不成立，则执行else代码块：if布尔型语句1:代码块#语句1为True时执行的代码else:代码块#语句1为False时执行的代
  • 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能QualcommSNPE
    目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
  • 目标检测（object detection） 加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
    目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
  • 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
    介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
  • 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
  • C语言手写简易 DNS 客户端（接收部分） （Charon） c语言开发语言
    本文通过纯C语言手动构造DNS请求报文，使用UDP协议发送到公共DNS服务器，并接收响应，完整演示DNS请求流程。主流程：dns_client_commit()这是整个流程的核心函数，下面我们按顺序拆解每一步的逻辑，尤其突出发送sendto与接收recvfrom的设计思路和实现。第一步：创建UDP套接字intsockfd=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM,0);if(sockfd
  • 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
    在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
  • Android 图像处理 - Bitmap 图像处理观察记录（基本图像复制、带目录创建的图像复制、字节流处理的图像复制、并发图像复制、单线程池顺序图像复制）
    Bitmap图像处理观察记录1、基本图像复制从应用内部存储目录读取test.png使用BitmapFactory解码为Bitmap对象将Bitmap重新压缩保存为newTest.png操作成功，compress返回trueFilefile=newFile(getFilesDir(),"test.png");StringabsolutePath=file.getAbsolutePath();Bitm
  • Java多线程 吴鹰飞侠 java开发语言
    多线程是指一个程序中有多个执行路径（线程），每个线程并发运行，彼此独立，执行不同的任务。一个线程是程序中的基本执行单位。创建和启动线程1.通过继承Thread类classMyThreadextendsThread{@Overridepublicvoidrun(){System.out.println("线程正在执行...");}}publicclassMain{publicstaticvoidma
  • 5G标准学习笔记14 - CSI--RS概述 刘孬孬沉迷学习 5G学习笔记信息与通信
    5G标准学习笔记14-CSI–RS概述大家好~，这里是刘孬孬，今天带着大家一起学习一下5GNR中一个非常非常重要的参考信号------------------CSI-RS信号，CSI-RS不是持续发送，UE只能在网络明确配置了CSI-RS的情况下才能使用其进行信道测量。前言对于CSI-RS，肯定还离不开前面所说的CSI（channelstateinformation），前面也讲过CSI对于MIMO
  • 5G标准学习笔记06-基于AI/ML波束管理 刘孬孬沉迷学习 5G学习笔记
    5G标准学习笔记06-基于AI/ML波束管理前言前面对于孬孬学习了波束管理的概述，下面要进一步来看一下传统波束管理和现在3GPP中推动的AL/ML波束管理之前的区别联系。一、传统波束管理方法流程传统BM流程主要包括以下步骤：波束扫描（BeamSweeping）：gNB通过顺序发送多个窄波束（SSB或CSI-RS），覆盖整个服务区域，UE测量每个波束的信号质量（如L1-RSRP或L1-SINR）。波
  • 5G标准学习笔记03- CSI 反馈增强概述 刘孬孬沉迷学习 5G笔记学习
    5G标准学习笔记03-CSI反馈增强概述大家好，最近在研究AI/ML3gpp标准NR空口的有关内容，后面可能会给大家介绍一下对应的有关内容AI/ML在3GPP标准中的研究进展在AI/ML在NR空口的应用中，对应标准主要聚焦了3个case进行讨论研究分别是：CSI反馈增强；波束管理；定位精度增强；这三个内容可能比较涉及RAN1/2的具体内容，后面会基于这个进行一定的介绍。今天主要是主要介绍CSI反馈
  • OpenCV图像数据处理:convertTo,normalize和scaleAdd luofeiju OpenCV函数实战opencv
    在OpenCV图像处理的世界里，有几个函数进行一些基本数据变换：cv::convertTo()：类型转换与线性缩放；cv::normalize()：归一化处理；cv::scaleAdd()：加权叠加运算。cv::addWeighted():与scaleAdd相似，进行加权叠加运算；一、cv::convertTo()：线性变换+数据类型转换voidcv::Mat::convertTo(OutputA
  • 学习笔记(33):matplotlib绘制简单图表-绘制混淆矩阵热图 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记matplotlib
    学习笔记(33):matplotlib绘制简单图表-绘制混淆矩阵热图一、绘制混淆矩阵热图代码解析1.1、导入必要的库importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportseabornassnsmatplotlib.pyplot：Python中最常用的绘图库，用于创建各种图表confusion_matr
  • NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpynumpy
    NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
  • Matplotlib-图像处理与可视化
    Matplotlib-图像处理与可视化一、图像数据的本质：从数组到像素二、基础操作：加载与显示图像1.加载图像数据2.显示单张图像3.显示灰度图像三、进阶可视化：通道分离与色彩调整1.分离RGB通道2.调整亮度与对比度四、实用技巧：色彩映射与像素值分析1.自定义色彩映射（Colormap）2.像素值分布直方图五、多图对比与标注：算法结果可视化1.边缘检测结果对比2.图像标注：突出感兴趣区域六、注意
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他