计算颜色的HSV值 本文提供全流程,中文翻译. Chinar 坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新!助力快速完成 Color 的 HSV值 为新手节省宝贵的时间,避免采坑! 1 HSV -- 色彩模型 2 Example -- 实例 支持 May Be -- 搞开发,总有一天要做的事! 全文高清图片,点击即可放大观看 (很多人竟然不知道) 1 HSV -- 色彩模型 通过颜色的 RGB 值计算出对

原文:[HLSL学习笔记]WPF Shader Effect Library算法解读之[DirectionalBlur] 方位模糊是一个按照指定角度循环位移并叠加纹理,最后平均颜色值并输出的一种特效.效果如下图: Angle=0:BlurAmount=0.1:   Angle=45;BlurAmount=0.1; 看看源代码: ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++          //模糊的角度 float Angle : register(C0);  

原文:[HLSL学习笔记]WPF Shader Effect Library算法解读之[Embossed] Embossed(浮雕效果)          浮雕效果主要有两个参数:Amount和Width.Amount控制浮雕边缘的对比度,Width参数控制浮雕效果的精细程度,数值越小越精细. 效果如下图所示: 源代码如下: +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ //浮雕特效 //数量,一个控制雕刻边缘对比度的参数,数值越大,对比越强 flo

原文:[HLSL学习笔记]WPF Shader Effect Library算法解读之[BandedSwirl] 因工作原因,需要在Silverlight中使用Pixel Shader技术,这对于我来说可算是相当有难度了,首先我是个Java Web开发程序员,从来没正经地学过微软的开发语言和工具:其次,对于算法这种东西,向来有种天生的排斥,一看便头疼.不过项目逼到份上了,只能硬着头皮上,真不知道领导们是怎么想的.还是言归正传吧,记录记录自己的学习心得. 熟悉Silverlight的人都知道,SL

哎!竭力想说清楚这个实现原理,并解释清楚shader里面的算法,结果发现越解释越不好理解,见谅! 一.实现目标:矩形四角是圆弧效果 二.实现的原理:通过每个角绘制1/4圆弧,剔除掉圆弧以外的部分. 原理图: 实现代码: Shader "Custom/Test" { Properties { _MainTex ("Base (RGB)", 2D) = "white" {} } SubShader { Tags { "RenderType&

直接从阅读时记录的笔记摘抄过来,写的比较随意. 1. MADFINGER-blinking-god-rays 除了可以用于实现太阳光线效果,还能调整参数让颜色随时间淡入淡出闪烁,能做出想灯光之类的效果 这个shader的基本算法和MADFINGER-god-rays基本一致(透明度淡入淡出变化和顶点移动计算模型稍微有区别),但加入了颜色随时间闪烁的模型,计算模型有两个,一个是大致梯形模型float wave= smoothstep(0, _TimeOnDuration * 0.25, fracT

这期的内容有点剑走偏锋,我们来讨论一下栈和队列.Swift语言中没有内设的栈和队列,很多扩展库中使用Generic Type来实现栈或是队列.笔者觉得最实用的实现方法是使用数组,本期主要内容有: 栈和队列的基本Swift实现,以及在iOS开发中应用的实例 Facebook栈相关面试题一道 栈和队列的互相实现及其思想 实现 对于栈来说,我们需要了解以下几点: 栈是后进先出的结构.你可以理解成有好几个盘子要垒成一叠,哪个盘子最后叠上去,下次使用的时候它就最先被抽出去. 在iOS开发中,如果你要在你的

计算机图形学原理的课给我们指定了课题然后自己去研究并且做ppt(顺便吐槽一下晚课下课布置作业第二天早课就要交的辣鸡时间安排) 肝了一个晚上 大概知道了一点 先写下来 HSV其实是hue saturation value 即为色调 饱和度 明度 的一个颜色模型 是RGB颜色模型的替代表示. 色调H  用角度度量 取值范围一般为0~360度 从红色开始按逆时针方向算 红色为0度 绿色为120度 蓝色为240度 它们的互补色为黄色60度 青色180度 品红300度 保护度S表示颜色接近光谱色的程度 一

原文地址: http://liuqing-2010-07.iteye.com/blog/1403190   1.数值转换(System Conversion) 1.1 r进制数   数N的r进制可以表示为:  1.2 十进制转换为r进制   十进制数N和其他r进制数的转换是计算机实现计算的基本问题,基解决方案很多,其中一个简单算法基于下列原理:   N = (N div d) * r + N mod r (其中: div为整除运算,mod为求余运算)    问题:如何将非负十进制(Decimal

HSV颜色模型 HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)..这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V).   色调H:用角度度量,取值范围为0°-360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°.它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°: 饱和度S:取值范围为0.0-1.0: 亮度V:取值

RGB颜色空间 在RGB中,一幅图像有三个独立的图像平面或通道组成:红,绿,蓝(以及第四个通道透明度). RGB颜色表 资料:网络  ◇  编制:王践舜 RGB(255,23,140)是光的三原色,也即红绿蓝Red.Green.Blue,它们的最大值是255,相当于100%. 白色:rgb(255,255,255) 黑色:rgb(0,0,0) 红色:rgb(255,0,0) 绿色:rgb(0,255,0) 蓝色:rgb(0,0,255) 青色:rgb(0,255,255) 紫色:rgb(255,

在此大概讲一下初学Tarjan算法的领悟( QwQ) Tarjan算法 是图论的非常经典的算法 可以用来寻找有向图中的强连通分量 与此同时也可以通过寻找图中的强连通分量来进行缩点 首先给出强连通分量的定义: 若在有向图G中 存在u到v的路径的同时也存在v到u的路径 则称u与v是强连通的 若G中所有点之间两两之间是强连通的则称G为一个强连通图 一个有向非强连通图的极大强连通子图称为强连通分量 极大强连通子图:G是一个极大强连通子图 当且仅当G是一个强连通图 同时不存在另一个强连通图G'使G是它的真

H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置.该参数用一角度量来表示,红.绿.蓝分别相隔120度.互补色分别相差180度.纯度S为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率.S=0时,只有灰度.V表示色彩的明亮程度,范围从0到1.有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系.RGB转化到HSV的算法:max=max(R,G,B) min=min(R,G,B) if R = max, H = (G-B)/(max-min) if G = max, H = 2 + (B

HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model). 注意的是OpenCV中H∈ [0, 180), S ∈ [0, 255], V ∈ [0, 255] 这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V). 色调H:用角度度量,取值范围为0°-360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°.它们的补色是:黄色为60°,青

1. 遗传编程简介 0x1:什么是遗传编程算法,和传统机器学习算法有什么区别 传统上,我们接触的机器学习算法,都是被设计为解决某一个某一类问题的确定性算法.对于这些机器学习算法来说,唯一的灵活性体现在参数搜索空间上,向算法输入样本,算法借助不同的优化手段,对参数进行调整,以此来得到一个对训练样本和测试样本的最佳适配参数组. 遗传编程算法完全走了另一外一条路,遗传编程算法的目标是编写一个程度,这个程序会尝试自动构造出解决某一问题的最佳程度.从本质上看,遗传编程算法构造的是一个能够构造算法的算法.

Mesh简化算法: 1. 通过mesh简化,可以将一个多边形的网格A转化成另一个网格B 网格B相比A,有更少的三角形面.边.顶点. 2. 简化的过程是受到一定的约束的.会有一系列自定义的质量标准来控制简化的进行.这些质量标准是为了让简化后的网格尽可能和原来的网格有相差不大的质量. 3. Mesh简化往往都是迭代的,例如每一次移除一个顶点或者一条边.并且这一过程是可以反转的,也就是可以通过优化后的网格,恢复到原网格 主要的简化算法: 1. 顶点聚集(Vertex Clustering). 按照我自

颜色空间总结 RGB.HSV.YUV 什么是颜色 Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼.脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应.嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉.感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢?这个视频解释的很不错.我们需要先假设正常人对于同一种光产生的感觉基本是一致的,讨论才能继续下去. 人的视网膜上布满了感光细胞,当有光线传入人眼时,这些细胞就会将刺激转化为视神经的电信号,最终在大脑得到解释.视网膜上有两类感光细胞:视锥

HSV模式中的H.S.V分别表示色调.饱和度.亮度 RGB转化到HSV的算法:max=max(R,G,B) min=min(R,G,B) if R = max, H = (G-B)/(max-min) if G = max, H = 2 + (B-R)/(max-min) if B = max, H = 4 + (R-G)/(max-min) H = H * 60 if H < 0, H = H + 360 V=max(R,G,B) S=(max-min)/maxHSV转化到RGB的算法 if

有向边表示活动,权值表示活动的持续时间,顶点表示事件. 只有一个开始点和完成点,称为源点.汇点,完成工程时间取决于从源点到汇点的最长路径长度,即在这条路径(关键路径)上所有活动的持续时间之和.关键路径上的活动都是关键活动,不按期完成就会影响整个工程的完成时间. 事件最早可能开始时间Ve[n],是从源点到顶点i的最长长度,需要正向计算取大得出. 事件最迟允许开始时间Vl[n],Vl[i]=Ve[n-1]-(i到n-1的最长路径长度).超过该时间会影响汇点事件在Ve[n-1]完成,需要逆向计算取小得

PSO 最近需要用上一点最优化相关的理论,特地去查了些PSO算法相关资料,在此记录下学习笔记,附上程序代码.基础知识参考知乎大佬文章,写得很棒! 传送门 背景 起源:1995年,受到鸟群觅食行为的规律性启发,James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型,经过多年改进最终形成了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ,也可称为粒子群算法[1] . 特点:粒子群算法具有收敛速度快.参数少.算法简单易实现的优点(对高维度

1.普通轮询算法 轮询(Round Robin,RR)是依次将用户的访问请求,按循环顺序分配到web服务节点上,从1开始到最后一台服务器节点结束,然后再开始新一轮的循环.这种算法简单,但是没有考虑到每台节点服务器的具体性能,请求分发往往不均衡. 代码实现: /** * 普通轮询算法 */public class RoundRobin { private static Integer index = 0; private static List<String> nodes = new Array