最近想入手佳能小小白(EF70-200 F4.0 USM),购买镜头的时候,在镜头厂商的产品页看到下面形状的曲线图: 这是什么意思呢?看着很复杂的样子啊?百度了一圈学习了一下,下面做个简单的分析. 这样的曲线叫做 MTF 曲线(Modulation Transfer Function:调制传递函数),是描述镜头性能的方式之一.可评判镜头还原对比度(分辨率)的能力. ——佳能中国 <EF镜头的基础知识> 图中不同的曲线代表什么含义呢? [坐标] 横轴:镜头中心到边缘的距离 纵轴:表示镜头的分辨率

MTF(Modulation Transfer Function,模量传递函数),是目前分析镜头解像能力的方法,可以用来评判镜头还原物体对比度的能力.说到MTF,不得不先提一下衡量镜头性能的两在重要指标--分辨率和反差. 一.分辨率: 分辨率(Resolution)又称分辨力.鉴别率.鉴别力.分析力.解像力和分辨本领,是指摄影镜头清晰地再现被摄景物纤微能力.显然分辨率越高的镜头,所拍摄的影像越清晰细腻.它的单位是"线对.毫米".它的可以量化,用数据表示,使直观.更科学.更严密. 二.反

MTF(Modulation Transfer Function)是衡量镜头性能的一个重要指标.将镜头把被摄体所具有的对比度再现到像面上的忠诚度以空间频率特性进行表示,便绘成了MTF曲线图. 曲线图的横轴表示像高(与成像中心的距离mm),纵轴表示对比度值(最大值为1). MTF曲线图实际上有两种,一种是将光的波动性(衍射效应)考虑在内的“波动光学MTF”,还有一种则是不考虑光的衍射效应的“几何光学MTF”. 光具有波动特性,体现在光有非完全直线传播的时候,如干涉.衍射等.由于衍射现象,F值越大(

MTF 调制传递函数 评价一个成像系统目前主流的办法主要有三种TV line检测,MTF检测,和SFR检测. MTF是Modulation Transfer Function的英文简称,中文为调制传递函数. 是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数.最开始是为了说明镜头的能力. 在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线,表明镜头的能力.这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的解析力的衰减的情况下测试得出的. MTF是描述不同空间频率下的调制函数. 那么什么是空间

光学系统性能的衡量方法有很多,常见的有点扩散函数法.瑞利判断法.点 列图法.光学传递函数(MTF)法等,其中 MTF 法在光学系统和镜头加工制造中 使用 最为广泛.MTF 曲线真实的反映了成像系统将物方信息传递到像方的能力. MTF 曲线的横坐标一般是 cycle/mm 或者 linepair/mm,纵坐标是反映对比 度传递特性的像/物方调制度的比值. MTF 的计算方法有很多,比如使用条形目标的方法.随机目标方法.点扩 散函数法.带宽受限激光散斑法[2].倾斜边缘法(Slanted Edge

camera的构成 拍摄景物通过镜头,将生成的光学图像投射到传感器上,然后光学图像被转换成电信号,电信号再经过模数转换变为数字信号,数字信号经过DSP加工处理,再被送到电脑中进行处理,最终转换成手机屏幕上能够看到的图像. 数字信号DSP主要通过一系列复杂的数学运算,对数字信号参数进行优化处理,并处理后的信号通过USB等接口传到PC设备. 常见的摄像头类型主要是CCD和CMOS传感器 RGB格式:16bit数据格式5bit R+6bit G+5bit B.G多一位,是人眼对绿色比较敏感. YUV格

配色思路 从片中可以看出主要景物近处的有人物和栏杆,远处的海水,天空和礁石.为体现出远近层次,近处景物选择了偏黄的色调,远处景物选择了偏青色调. 调色 以下面这张照片为例,先放上对比图: LR部分 首先分析原片: 1.整体画面偏暗; 2.画面偏冷; 需要增加色温; 3.高光,阴影对比不太舒服,需要调整. 调整后得到: 曲线 对色调曲线调整:曲线部分相对原理比较复杂,篇幅限制这里就不多讲解; RGB曲线:去除阴影的“色黑”,去除高光太亮发白; 红,蓝,绿曲线:S型增加对比. 调整颜色 对各个颜色进

gnuplot: 一种更为简洁的曲线,柱状图绘图软件 gnuplot: 一种更为简洁的曲线,柱状图绘图软件 Zhong Xiewei Wed Jun 25 gnuplot简单介绍 关于gnuplot的简单性认识可以通过百度百科,上面介绍了在windows以及linux下如何安装该命令行交互式绘图工具.该工具的使用使得数据处理和图形绘制,成为了两个相对独立的内容,可以更好的将注意力集中到数据处理或是图形的绘制. 各种绘图示例 在一般的数据处理中经常需要绘制的图形有以下几类: 散点图 曲线图 柱状图

贝塞尔曲线绘图方法: %Program 3.7 Freehand Draw Program Using Bezier Splines %Click in Matlab figure window to locate first point, and click % three more times to specify 2 control points and the next % spline point. Continue with groups of 3 points to add mor

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

相信很多同学都知道"贝塞尔曲线"这个词,我们在很多地方都能经常看到.利用"贝塞尔曲线"可以做出很多好看的UI效果,本篇博客就让我们一起学习"贝塞尔曲线". 贝塞尔曲线的原理 贝塞尔曲线是用一系列点来控制曲线状态的,这些点简单分为两类: 类型 作用 数据点 确定曲线的起始和结束位置 控制点 确定曲线的弯曲程度 一阶贝塞尔曲线 一阶曲线是没有控制点的,仅有两个数据点(A 和 B),最终效果一个线段. 动态过程可以参照下图(贝塞尔曲线相关的动态演示图片

[上篇] -- 建议学习时间4小时  课程共(上中下)三篇 此笔记是我初次接触canvas的时候的学习笔记,这次特意整理为博客供大家入门学习,几乎涵盖了canvas所有的基础知识,并且有众多练习案例,建议大家学习10~15个小时,里面的案例请挨个敲一遍,这样才能转化为自己的知识. 技术要求:有html/css/js基础. canvas标签 <canvas>是一个图形容器,让我们在网页中绘制图形,很多人把它称为画布,使用canvas绘制图形就相当于在画布上画画一样,我们可以绘制非常炫酷的页面效果

最新的想法就是写一个显示脉搏的东西,主要就是通过串口读取硬件(检测心跳的)传来的数据,在显示一下. 先实现画心跳曲线 如下图 先来电干货, 首先,在这个代码中,第一次用到了list这个东东 所以,关于list这个东东就得说道说道 上参考连接:http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/10418823 大神写的很好,这里贴出关于list的部分函数. assign() 给list赋值  back() 返回最后一个元素  begin() 返回指向第一个元素

一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于

深入理解对比两个曲线各自的特性和相互的差异需要花不少时间研读一些国外的技术博客与相关paper,暂时先列出下面这么多,这部分后续可以继续补充. ROC曲线和AUC的定义可以参看“ROC曲线于AUC”,Precision-Recall曲线顾名思义即Precision为纵轴,Recall为横轴的曲线,作图方法与AUC曲线一致,只是横纵轴坐标意义不同. ROC曲线的优势 ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持稳定.在实际的数据集中经常会出现类不平衡现象,而且

在上一篇博客:C#曲线分析平台的制作(三,三层构架+echarts显示)中已经完成了后台的三层构架的简单搭建,为实现后面的拓展应用开发和review 改写提供了方便.而在曲线分析平台中,往往有要求时间轴联动功能,即不仅能够实时的查看在线曲线,还要能通过拉动时间轴来实现往期数据的回顾.在这一点上highcharts旗下的highstock很好的实现了时间轴联动功能,故而制作一个小demo来进行学习,演示. 1.后台数据模拟: 依据上一篇博客建立的数据库,进行数据填充: declare @DateT

之前一直误以为$ORACLE_HOME变量的路径中末尾多写一个"/"不会有影响. 今天做实验时碰到一个情景,发现并不是这样. 环境:OEL 5.7 + Oracle 10.2.0.5 该环境做一个oracle的rman备份实验,发现脚本并未执行成功,直接报错数据库不可用,而实际上数据库服务本身是正常的. 最终排查结果是 $ORACLE_HOME的变量值多写了一个"/" 去掉末尾这个多加的"/"之后一切正常. 可以简单实验重现问题: [oracle

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

题目 Given an integer n, return the number of trailing zeroes in n!. Note: Your solution should be in logarithmic time complexity. 分析 Note中提示让用对数的时间复杂度求解,那么如果粗暴的算出N的阶乘然后看末尾0的个数是不可能的. 所以仔细分析,N! = 1 * 2 * 3 * ... * N 而末尾0的个数只与这些乘数中5和2的个数有关,因为每出现一对5和2就会产生