摘要: 人类的视觉系统有一定的颜色恒常性特点,不会受到光源颜色的影响。实际生活中,不论是晴天、阴天、室内白炽灯或日光灯下,人们所看到的白色物体总是是白色的,这就是视觉修正的结果。人脑对物体的颜色有一定先验知识,可识别物体并且更正这种色差。 但是Sensor不具备这样的特点,比如一张白纸,在不同光线下,Sen 阅读全文
posted @ 2024-08-02 10:46 理想是书店店长 阅读(397) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 图像处理领域中的"3A"通常指的是自动曝光(Auto Exposure, AE)、自动白平衡(Auto White Balance, AWB)和自动对焦(Auto Focus, AF)这三个关键算法,它们共同作用于图像信号处理器(ISP, Image Signal Processor)中,以优化最终 阅读全文
posted @ 2024-08-02 10:43 理想是书店店长 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 阅读全文
posted @ 2024-08-02 10:33 理想是书店店长 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Python在数据分析和机器学习领域非常强大,得益于其丰富的库和框架。以下是一些常用的数据分析和机器学习库,以及推荐的学习资源网站: 数据分析库 NumPy: 提供高性能的多维数组对象和用于处理数组的工具。它是许多科学计算库的基础。 学习资源:NumPy官方文档 Pandas: 为数据分析提供了大量 阅读全文
posted @ 2024-08-02 10:04 理想是书店店长 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 从算法工程师转向AI算法工程师,需要补充和深化以下几个关键领域的知识和技能: 编程基础: 确保熟练掌握至少一种主流的编程语言,尤其是Python,因为它是AI领域中最常用的编程语言。熟悉Python的数据分析和机器学习库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。 数学与统计学基础: 阅读全文
posted @ 2024-08-02 09:59 理想是书店店长 阅读(231) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 训练模型来检测图像噪声区域通常需要以下步骤: 数据准备:收集包含噪声和无噪声的图像样本作为训练数据。可以使用现有的带有噪声和无噪声标签的图像数据集,或者手动创建标签来标记图像中的噪声区域。 数据预处理:对图像进行预处理,以便将其转换为适合模型训练的格式。这可能包括调整图像大小、归一化像素值、增加数据 阅读全文
posted @ 2024-08-01 21:01 理想是书店店长 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)