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如何辨别两种颜色是否相似
wanlion
2007-09-19 04:48:08
如何辨别两个不同RGB值的颜色是否相似?
比如:RGB(125,1,34)和RGB(240,220,1),我们通过什么方法可辨别出这是两种颜色不相似,或者是这两种颜色相似?
能否给出代码?
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如何辨别两种颜色是否相似
如何辨别两个不同RGB值的颜色是否相似? 比如:RGB(125,1,34)和RGB(240,220,1),我们通过什么方法可辨别出这是两种颜色不相似,或者是这两种颜色相似? 能否给出代码?
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yangruize
2012-08-15
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mark,小仙妹
alfredtofu
2011-04-23
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mark!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
qppppq
2011-04-22
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看来小仙妹水平不是一般的高啊!
无道秋风
2009-12-07
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厉害!!
dhw_dhw
2009-10-16
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RGB转成HSV 模型后,我做过然后取模,设定阈值。
wonderful_abc
2008-09-18
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高手都藏到这里来了,哎.....
wanlion
2007-10-21
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结分,这个分数理所当然的人给小仙妹
wxrwan
2007-10-09
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长见识!
northwolves
2007-10-08
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又见小仙妹
zzyong00
2007-10-08
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mark一下
KiteGirl
2007-10-07
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有本电子工业出版社的《数字图象处理(Digital Image Processing)》讲这方面的知识,作者是Kenneth R.Castleman。
需要注意的是,这类内容是涉及Image(图象)的,而不是Graphic(图形)。
图象是以点阵或离散信号表示景物,比如BMP图片、JPG图片,甚至视频也可以认为是图象的延伸;
而图形是以点、线、面之类的几何要素来表示景物,平面的矢量图、Flash、3D模型都是这一范畴。
两者虽然有许多相通之处,但原理是不一样的。不要把图象和图形混淆,以免选错书。
在声学领域也有类似的区别。Wave是用数字记录波形,而MIDI是记录乐器的音符。
图象的数据量比较大,处理起来占用大量内存和CPU运算资源。VB和Java这样的高级语言编写图象软件的效率不尽人意(做个实验还是可以的),如果想深入研究最好用C++、汇编。有些场合甚至还要用DSP来处理。
嗷嗷叫的老马
2007-10-07
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小心地挤进来.......
wanlion
2007-10-07
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感谢小仙妹!能学到这样的理论和技术恐怕是我这辈子想都没有想过的,多谢了!多谢!
还有上面提到的杀黄软件,是值得我们去研究的,我觉得黄色图片之所以在网上泛滥成灾,那是因为网络提供了更为广阔,更为开放的自由空间,这样的广度和深度使得我们无法用人工去打击.要是能有这样的软件进行实时监控那就好了.
另个我还想问一下这样的书籍哪里有卖?
迈克揉索芙特
2007-10-07
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我千里迢迢来顶小鲜美的
dingyanwei
2007-10-07
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mark
KiteGirl
2007-10-07
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再说一下YUV的变换矩阵用法。
RGB转YUV的变换矩阵:
0.299; -0.148; -0.615
0.587; -0.289; -0.515
0.144; 0.437; -0.100
公式:
Y=0.299*R+0.587*G+0.144*B
U=-0.148*R+-0.289*G+0.437*B
V=-0.615*R+-0.515*G+-0.100*B
YUV转RGB变换矩阵是:
1 ; 1 ; 1
0 ; 0.395; 2.032
1.140; -0.581; 0
公式:
R=1*Y+0*U+1.140*V
G=1*Y+0.395*U+-0.581*V
B=1*Y+2.032*U+0*V
KiteGirl
2007-10-07
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我在做VOD设备的时候与朋友合作搞过绿屏卡拉OK。就是让演唱者在绿屏前演唱,然后动态将演唱者与字幕动态合成到特制的卡拉OK主题背景里面,仿佛是专为演唱者拍摄的MTV一样。
lorl2
2007-10-07
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好代码。收藏~~~
楼主有没有做过蓝屏抠像?也就是说,一个人站在一块蓝色的布
前面拍照。拍下来的照片,用程序将蓝色背景去掉,将人像提取
出来。
砸死牛顿的苹果
2007-10-07
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这么晚了 小仙妹还没睡啊
我习惯晚上看综艺节目和连续剧才能睡着
早上5~6点才有睡意
KiteGirl
2007-10-07
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如果你要研究色彩匹配,3D直方图是值得研究的关键。如果能把3D直方图在3D引擎显示出来(以亮度表示点的数量),则看起来是一条成对角线分布的,类似宇宙星系的东西。其中最亮的几个“星云”就是图片中某一类面积比较大的相似色。所谓匹配就是寻找所有属于这片“星云”的颜色。
而我上面提到的算法只是寻找属于以某点在RGB的“宇宙”中一个球形空间内的相似色,从形式上说有点机械,是最初级的一种办法。我能提供给你的仅仅是大致的原理,实际还有许多更深层次的技术,就不是我所知道的了。
如果你对这个技术有兴趣,应该去看看专业的图象学书。
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milvus向量数据库 快速入门
Milvus向量数据库,目标只有一个:存储、索引和管理海量数据嵌入向量由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成。作为一个专门为处理输入向量查询而设计的数据库,它能够索引万亿级的向量。与现有的主要按照预定义模式处理结构化数据的关系数据库不同,Milvus是自底向上设计的,用于处理从非结构化数据。随着互联网的发展,非结构化数据变得越来越普遍,包括电子邮件、论文、物联网传感器数据、脸书照片、蛋白质结构等等。为了让计算机理解和处理非结构化数据,使用嵌入技术将这些数据转换成矢量。Milvus存储并索引这些向量。Milvus能够通过计算
相似
性距离来分析两个向量之间的相关性。如果两个嵌入向量非常
相似
,这意味着原始数据源也很
相似
。 通过课程可以学习到milvus向量数据库的安装部署,日常管理,备份恢复等基础操作;从而对向量数据库有一个基本的认识。
Opencv判断
颜色
相似
的图片
问题描述 有一个项目,大体是要判断一下一篇文章内的配图突不突兀。 素材准备 所以就从网上随便找了4张图: 可以看出,前3张图片从
颜色
上、从阅读感受上,应该是
相似
的,而最后一张应该是不同的。 而当我们只对图片做缩放(为了跑得快),然后用bgr通道出直方图算
相似
度时: 却发现,只有第一张和第二张图片的
相似
度是大于0.5的,而第二、三张,以及第三、四张图片之间的
相似
度几乎都小于等于0.1。 思考方法 于是,经过思考后我觉得,判断两张图片在
颜色
上相不
相似
,其本质在于判断其直方图分布的形状相不
相似
,而不应该考虑是
python+opencv判断两个图像
是否
相似
(附代码)
一、涉及到的知识点 1、 直方图(histogram)中的bins应如何理解 计算
颜色
直方图需要将
颜色
空间划分成若干个小的
颜色
区间,每个小区间成为直方图的一个bin。这个过程称为
颜色
量化(color quantization)。然后,通过计算
颜色
落在每个小区间内的像素数量可以得到
颜色
直方图。
颜色
量化有许多方法,例如向量量化、聚类方法或者神经网络方法。最为常用的做法是将
颜色
空间的各个分量(维度)均匀...
python实现识别
相似
图片小结
至于opencv,在做人脸识别的时候会用到,但本文不会涉及到,在本专栏的后续中会谈及openCV的人脸识别和基于此的python图片爬虫,有兴趣的朋友可以关注本专栏。相比pHash,dHash的速度要快的多,相比aHash,dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好,它是基于渐变实现的。这几种算法是识别
相似
图像的基础,显然,有时两图中的人
相似
比整体的
颜色
相似
更重要,所以我们有时需要进行人脸识别,不过,这种方法有一个明显的弱点,就是他是按照
颜色
的全局分布来看的,无法描述
颜色
的局部分布和色彩所处的位置。
python 时间曲线
相似
度计算_时间序列
相似
性度量综述
时间序列
相似
性属于曲线
相似
性/曲线匹配(curve matching)领域的内容,在这一领域,有许多有用的方法,但是国内的博客上鲜有这方面的内容,因此我选取了几种常用的方法进行一下综述性的阐述。衡量
相似
性之前,我们首先定义“
相似
”。正常情况下,我们认为x,y,z是形状
相似
的,在这三条曲线中,我们认为y,z是最
相似
的两条曲线(因为y,z的距离最近)。ok,那我们先来看看寻常意义上的
相似
:距离最近且形...
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