rgb转lab c 快速实现

RGB转为Lab空间

虽然若干年前就看过了关于色彩空间的介绍,但是直到今天才自己动手写代码做这件事情.虽然网络上已经有很多现成的例子,但是一则仅仅适用于浮点型的数据,另一方面,在实现上也有一些尚可优化之处. 色彩模型除了最常见的RGB以外,还有HSB.YCbCr.XYZ.Lab等.HSB一般仅仅作为图像处理过程中的临时模式,YCbCr常常用于图像的压缩处理,而XYZ则严格按照人眼对光信号的敏感度进行分布. 这里将要稍作讨论的便是Lab模型.网络上诸多的介绍都说Lab是基于XYZ的,故人们一般也只能找到XYZ和Lab之

RGB转LAB色彩空间

1.原理 RGB无法直接转换成LAB,需要先转换成XYZ再转换成LAB,即:RGB——XYZ——LAB 因此转换公式分两部分: (1)RGB转XYZ 假设r,g,b为像素三个通道,取值范围均为[0,255],转换公式如下: (1) (2) (3) M= 0.4124,0.3576,0.1805 0.2126,0.7152,0.0722 0.0193,0.1192,0.9505 等同于如下公式: X = var_R * 0.4124 + var_G * 0.3576 + var_B * 0.180

Atitit  rgb yuv  hsv HSL 模式和 HSV(HSB) 图像色彩空间的区别

Atitit rgb yuv hsv HSL 模式和 HSV(HSB) 图像色彩空间的区别 1.1. 色彩的三要素 -- 色相.明度.纯度1 1.2. YUV三个字母中,其中"Y"表示明亮度(Lumina nce或Luma),也就是灰阶值:而"U"和"V"表示的则是色度(Chrominance或Chroma)2 1.3. HSB 和 HSV 是是一样的,只是叫法不同,HSL 则还有一些细微的区别:2 2. RGB 是对机器很友好的色彩模式,但

Lab颜色空间

原文:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7200440 同RGB颜色空间相比,Lab是一种不常用的色彩空间.它是在1931年国际照明委员会(CIE)制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的.1976年,经修改后被正式命名为CIELab.它是一种设备无关的颜色系统,也是一种基于生理特征的颜色系统.这也就意味着,它是用数字化的方法来描述人的视觉感应.Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度,取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白:a

lab 颜色模式的生理原因黄色，洋红色刺眼。绿色，蓝色，不刺眼。

hsb 颜色模式理解了. lab 颜色模式,都说是生理原因.没说是啥生理原因. 猜测:黄色, 洋红色刺眼. 绿色,蓝色,不刺眼. https://blog.csdn.net/self_mind/article/details/50679836 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/self_mind/article/details/50679836RGB颜色空间 RGB颜

ggplot2包--R可视化

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

人脸检测（1）——HOG特征

一.概述前面一个系列,我们对车牌识别的相关技术进行了研究,但是车牌识别相对来说还是比较简单的,后续本人会对人脸检测.人脸识别,人脸姿态估计和人眼识别做一定的学习和研究.其中人脸检测相对来说比较简单,譬如Dlib库中直接封装了现成的库函数 frontal_face_detector 供相关人员使用,但是Dlib的运行速率并不是很高,另外于仕琪老师的 libfaceDetection 库具有较高的识别率和相对较快的运行速度,具体可以从github 上获取 https://github.com/Sh

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2016.9讲义一．课程的主要内容和目的二．课程所用工具软件——Photoshop CS6 1. Photoshop 的发展史 1990.2,ps1.0问世,1991.2,PS2.0发行,此后,进入发展快车道.ps从最早的7.0开始到现在的CC2014版本!之间还有cs(8.0).cs2(9.0).cs3.cs4.cs5.cs6.CC这几个版本!目前最新的是CC2015,最常用的是Photoshop. 2. Photoshop的应用发展平面设计.照片处理.网页设计.界面设计.文字设计.插画

（2020行人再识别综述）Person Re-Identification using Deep Learning Networks: A Systematic Review

目录 1.引言 2.研究方法 2.1本次综述的贡献 2.2综述方法 2.3与现有综述的比较 3.行人再识别基准数据集 3.1基于图像的再识别数据集 3.2基于视频的再识别数据集 4.基于图像的深度再识别贡献 4.1深度再识别架构 4.1.1再识别的分类模型 4.1.2再识别的验证模型 4.1.3基于Triplet的再识别模型 4.1.4基于部件的再识别模型 4.1.5基于注意力的再识别模型 4.2基于重识别挑战的方法 4.3基于模态的重识别方法 4.3.1基于可见图像的重识别方法 4.3.2跨模

d3-画雷达图-圆形弧线

本文转载终极效果源码 index.html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8"/ > <title>Smoothed D3.js Radar Chart</title>  <li

RCNN--对象检测的又一伟大跨越

最近在实验室和师兄师姐在做有关RCNN的研究,发现这里面坑很深呀,在网上找了一个大牛的博客,准备下来继追OPENCV同时,再来追一个RCNN的学习笔记的博文,博文地址如下:http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html,真的很感谢原作者提供这么好的学习资料,我就站在巨人的肩膀上总结学习下. ------------------------------------------------------------ 二次编辑: 继上次对R

行人检測之HOG特征(Histograms of Oriented Gradients)

之前的文章行人计数.计次提到HOG特征这个概念,这两天看了一下原版的论文,了解了一下HOG特征的原理,并依据自己的理解将这种方法的流程写了下来,假设有不正确的地方欢迎指正. HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征的基本思想:The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of

学习PS必须弄懂的专业术语

在学习PS的过程中,我们经常会遇到一些专业术语,下面我们来对一些常用的.比较难理解的术语进行简单讲解. 像素:像素是构成图像的最基本元素,它实际上是一个个独立的小方格,每个像素都能记录它所在的位置和颜色信息.下图中每一个小方格就是一个像素点,它记载着图像的各种信息. 选区:也叫选取范围,是PS对图像做编辑的范围,任何编辑对选区外无效.当图像上没有建立选择区时,相当于全部选择.下图中的黑白相间的细线就是选择区的边界,对图像的操作只对选择区内有效. 羽化:对选择区的边缘做软化处理,其对图像的编辑在选

KVO 进阶

Key-value coding (KVC) 和 key-value observing (KVO) 是两种能让我们驾驭 Objective-C 动态特性并简化代码的机制.在这篇文章里,我们将接触一些如何利用这些特性的例子. 观察 model 对象的变化在 Cocoa 的模型-视图-控制器 (Model-view-controller)架构里,控制器负责让视图和模型同步.这一共有两步:当 model 对象改变的时候,视图应该随之改变以反映模型的变化:当用户和控制器交互的时候,模型也应该做出相应

视觉显著性简介 Saliency Detection

内容转移到博客文章系列:显著性检测 1.简介视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制.从下而上也可以认为是数据驱动,即图像本身对人的吸引,从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意.科研主要做的是从下而上的视觉显著性,而从上而下的视觉显著性由于对人的大脑结构作用了解还很肤浅,无法深刻的揭示作用原理所以做研究的人也相对较少. 2. 方法显著性检测一般分为空域和频域. 空域的方法比如:特征提取类似ltti的做法:使用图论知识,显著图建立引入了马尔科夫链:分层提取,并训练SVM用作检测:分析上下文,

RCNN--目标检测

原博文:http://www.cnblogs.com/soulmate1023/p/5530600.html 文章简要介绍RCNN的框架,主要包含: 原图-->候选区域生成-->对每个候选区域利用深度学习网络进行特征提取-->特征送入每一类SVM分类器中判别-->回归器修正候选框位置经典图: 下面对每一个步骤详细分析: 1.候选区域生成: 使用Selective Search(选择性搜索)方法从一张图片中生成许多小图,Selective Search是先用过分割手段将图片完全分割

[Synthetic-data-with-text-and-image]

0 引言本文是之前为了解决如何将文字贴到图片上而编写的代码,默认是如发票一类的,所以并未考虑透视变换等.且采用的是pygame粘贴方式,之前也尝试过opencv的seamlessClone粘贴. 值得注意的是,通过修改参数,增加各种干扰操作(羽化,噪音等等),生成的数据集看似丰富,其实因为内在的数据分布还是十分单一,也就是用该数据集去作为ocr的模型训练集,得到的模型仍然无法在现实生活场景上使用.因为在现实世界中,你光照角度,拍摄角度,打印机用墨等等都是一种变量,而这些变量都会让现实世界的票据

D3、EChart、HighChart绘图demol

1.echarts: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title>  <script src="http://echarts.baidu.com/dist/echarts.js"></scr

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