一、在PS中进行测量以及 px/dp 的转换问题 安装如下几种字体： 直接搜索 "Noto Sans CJK" 、"Noto Sans Mono CJK SC " 、"Droid Sans Fallback Regular"就能够搜到字体包 安装为系统字体之后，PS中自动会检测到相应的字体，安装好字体之后，再
随着计算机测色技术的不断发展，高精度的测色仪器让电脑配色的准确性得到大幅度提升，生产企业通过计算机测配色系统就可以快速获得合理的调色配方，让调色配色工作更加轻松。计算机测配色方法：计算机测配色的理论基础是对颜色的量化，根据颜色的定量测量数据利用计算机计算出所需的染色配方。从色度学系统的角度而言，颜色可用三刺激值来表示，物体色三刺激值为匹配物体反射光所需要红、绿、蓝三原色的数量，也是物体色的色度值。
目录7.1 移动App测试概述1. 移动App特性2. 移动App测试与传统软件测试的区别7.2 移动App测试要点7.2.1 UI测试7.2.2 功能测试7.2.3 专项测试7.2.4 性能测试7.3 移动App测试流程第三方测试平台7.4 移动App测试工具7.1 移动App测试概述移动App（移动Application，移动应用服务）是针对手机、平板电脑等移动设备连接到互联网的业务或者无线网
昨天老板临时交代一个活，要求通过算法检测监控设备是否存在失焦、偏色、亮度异常等问题。问题本身不难，在网上查看了一些资料，自己也做了一些思考，方法如下： 1.失焦检测。 失焦的主要表现就是画面模糊，衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征，通常梯度值越高，画面的边缘信息越丰富，图像越清晰。需
(A brief overview) The robotics lab opened its doors in 1955, as the university’s oldest department — the department of computer science and control systems — reached its tenth year of oper
(红)、(绿)、(蓝) 3个单色调配而成， 每种单色都人为地从分成了个级，所以根据、 、的不同 组合可以表示种颜色，被称为全彩色图像(full-color image)或者真彩色图像(true-color image)。一幅全彩色图像如果不压缩，文件将会很大。例如，一幅像素的全彩色图像，一个像素由个字节来表示、 、各个分量，需要保存(约1MB)字节。 对于自然界的目标提取，可以根据目标的颜色特
webrtc中的噪声抑制之四：语音噪声概率计算回顾webrtc的噪声抑制，通过quantile方法初始估计出噪声后，采用DD方法估算出先验和后验信噪比，然后根据此计算LRT均值特征，同时结合频谱平坦度和频谱差异，计算得出当前帧语音噪声概率，最后根据当前帧语音/噪声概率和估算出的先验/后验信噪比完成最终的噪声估计和维纳滤波。此前就维纳滤波和噪声估计做了学习研究，本文探讨对语音/噪声概率估计的研究方法
本帖最后由 jackfrost 于 2015-4-25 14:40 编辑接下来前级放大部分是要考虑比较多的，做了比较多的工作，放大器的噪声水平主要取决于这部分。一、运放的选择：低噪声的运放有一些可供选择，我选择了一些典型的型号，并截下他们噪声指标以对比部分低噪声运放汇总.gif (120.66 KB, 下载次数: 4)2015-4-25 14:38 上传根据这些型号DATASHEET给出的噪声指标
好久没写APP designer工具了，于是写了一个一键生成色卡工具，效果如下： 可以自定义颜色数量，颜色格式，生成的色卡还能一键保存，保存效果：1 使用流程点击Load Img按钮导入图片更改ColorNum制定颜色数目更改ColorType选择颜色类型点击Run按钮生成色卡通过色卡左上角Toolbar保存图片保存图片按钮位置如下图所示：2 原理说明2.1 图像数据预处理主要是将原本大小三维数组
CPU Utilization 好理解，就是CPU的利用率，75%以上就比较高了（也有说法是80%或者更高）。除了这个指标外，还要结合Load Average和Context Switch Rate来看，有可能CPU高是因为后两个指标高导致的。 Load Average ，这个很难衡量。网上搜了一圈，还没见到几个合理的解释。我100个并发用户测试数来这两个值是：77.534%，6.10
1、彩色落币图是枯叶图的升级设计是为了测量纹理清晰度,因为很多时候为了降噪或者其他图像处理技术导致图像中低对比度，精细细节的损失，比如我们有时候用到美颜，磨皮算法的相机发现拍摄出的人物图像脸部很光滑，但却没有能还原出人物脸部的细节，因为在高锐度，高对比度的情况下，不但画面上人脸的皱纹、 斑点更清楚， 而且脸部肌肉的鼓起或凹下也可表现得栩栩如生，这张卡就能对纹理清晰度的显示能力，分析纹理损失进行一个
本文介绍了3A算法中的自动白平衡算法，参考诸多大神的文章，由于整理时间较晚，未完全记得参考的原文链接，如有版权权限问题，望联系进行更正，谢谢！图像信号处理算法（Image Signal Process，ISP），对图像传感器输出的原始图像进行处理，得到较好的场景还原效果。其中，3A算法包括：AWB(自动白平衡)、AE(自动曝光)、AF(自动对焦)。这里先分析自动白平衡算法。人眼在观察物体的时候，可
性能测试概念：负载测试：load testing :用户数量：性能指标压力测试：stress testing 高压力：系统是是怎么死的，基于压力准备预案（临时增加带宽，多个cpu） cpu，内存，硬盘，带宽，数据库容量测试：最大支撑的数量性能测试评价指标：1.响应时间：response Time 从用户角度评价系统的处理速度。经验值：2秒特别流畅，
解析力 （1 ）MTF SFR基本概念成像系统的解析力一直是摄像头最关键的指标之一。所有用户拿到一张照片的时候首先看到的是照片清楚不清楚，这里的清楚说得就是解析力。但是如何评价一个成像系统的解析力也是大家一直在探讨的问题。目前主流的办法主要有三种TV line检测，MTF检测，和SFR 检测。TV lineTV line主要用于主观测试，也有一些读取TV line的软件如HYRes。但是总体来说没
如何使用Imatest进行色彩还原测试 色彩还原指彩色CCD、CMOS经过拍摄加工后，彩色摄影画面的色彩大体上和原景物的色彩相一致。影响色彩还原的因素有CCD、CMOS的性能，摄影镜头的质量，光线的色温等。今天我们通过在D65光源下测试摄像头对色彩的还原能力来聊聊如何使用Imatest进行色彩还原测试。具体测试步骤如下：1.调节摄像头的驱动参数调试到最佳，摄像头拍照相关的参数设置为普通模式，如白平
一、测试需求获取来源分析1.开发需求 通过阅读概要设计和详细设计文档进一步理解原始需求，明确原始需求对应的设计规格标识。 从系统或自系统层面考虑，将设计需求和测试需求建立1对1、1对多、多对多的对应关系。2.协议/标准/规范 以标准规范为主来提取原始需求：标准一致性测试开发文档质量无法满足要求情况协议支撑类功能测试3.用户需求 这类需求以满足用户为出发点：不涉及开发：通过多个产品网或组合，或者结合
(一) 色彩调和的基本原理 色彩调和的基本原理大体可分为两个方面：类似调和对比调和。 1、 类似调和 类似调和强调色彩的要素中的一致性关系，追求色彩关系的统一，类似调和包括同一调和与近似和两种形式。 （1） 同一调和在色相、明度、纯度中有某种要素完全相同，变化其它的要素，被称为同一调和；当三要素中有一种要素相同时，称为单性同一调和，有两种要素相同时称为双性统一调和。
ai 进行好几个总体目标中间的间距均值遍布的具体步骤步骤以下： 1、最先大家儿开启电子器件计测算机里的AI手机软件，用AI手机软件寻找务必进行好几个总体目标中间的间距均值遍布撰写的文档。 2、随后大家儿运用灰黑色箭头标记选择专用型工具将文档中的全部內容全部选定。 3、随后大家儿寻找并开启界排版设计时常常务必把许好几个物品按设定的间距去展有规律性的排序，如何迅速简易的进行呢，下面为大家儿讲解。方法大
目录1、简介2、Canny边缘检测算法主要步骤2.1 图像平滑2.2 计算梯度及其方向2.3 非极大值抑制2.3.1 插值法2.3.2 简化方法2.4 双阈值检测3、Opencv实例 1、简介Canny边缘检是Canny在1986年提出来的，目前仍是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。2、Canny边缘检测算法主要步骤2.1 图像平滑使用高斯滤波器，完成图像平滑，滤除噪声；2.2 计算梯度
