ISP算法高水平分析（下）

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ISP算法高水平分析（下）

ISP算法高水平分析(下) 十．LSC(Lens Shade Correction)------镜头阴影矫正 Lens Shading指画面四角由于入射光线不足形成的暗角,同时,由于不同频率的光折射率差别,导致 color shading.因此需要镜头影音校正(Lens Shading Correction).lens shading分为两种 luma shading( 亮度阴影)和 color shading (色彩偏差). 矫正方法 Shading的矫正方法目前主流有两种:一种是同心圆法,…

ISP算法高水平分析（上）

ISP算法高水平分析(上) 一．ISP基本框架及算法介绍 ISP是Image Signal Processor的缩写,全称是影像处理器.在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个相机拍照.录像的第一步处理流程,对图像质量起着非常重要的作用. ISP的功能比较杂,基本上跟图像效果有关的它都有份.它内部包含多个图像算法处理模块,其中比较有代表性的是: • 扣暗电流(去掉底电流噪声) • 线性化(解决数据非线性问题) • …

css3种不知道宽高的情况下水平垂直居中的方法

第一种:display:table-cell 组合使用display:table-cell和vertical-align.text-align,使父元素内的所有行内元素水平垂直居中(内部div设置display:inline-block即可).这在子元素不确定宽高和数量时,特别实用! 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"&g…

使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联分析

系列文章:<机器学习实战>学习笔记最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国…

轮廓问题/Outline Problem-->改进的算法及时间复杂度分析

前面写过一篇关于轮廓算法的文章,是把合并建筑和合并轮廓是分开对待的,并且为了使轮廓合并的时候算法简单,对x坐标使用了double类型,然后对整形的x坐标数据进行合并.这样做是为了使得需找拐点的算法容易理解,遇到拐点的时候方便辨认.但是缺点也很明显:它对所有建筑的x坐标区间(MaxX-MinX)非常敏感,区间变大的话,效率就会下降(它用double类型来遍历所有x的整形坐标,double可以使用0.5的步长).但是如果输入的建筑横坐标数据是浮点型的话这个算法就需要再改动下才能使用,所以它的限制很多…

目标检测之人头检测（HaarLike Adaboost）---高密度环境下行人检测和统计

实验程序视频下载 1 问题描述高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测.分割方法难以奏效.另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的检测方法,如HOG也难以奏效. 跟踪方面: 高密度环境中的多目标跟踪,由于存在大量的遮挡.合并.分离,实现准确的跟踪是一个富有挑战性的研究问题.…

『嗨威说』算法设计与分析 - STL中Sort函数的实现原理初探

本文索引目录: 一.对Sort算法实现的个人阅读体会二.Sort算法使用的三个排序算法的优点介绍 2.1 插入排序的优缺点 2.2 堆排序的优缺点 2.3 快速排序的优缺点 2.4 新的结合排序——内省式排序的出现三.sort函数的具体实现四.尾录一.对Sort算法实现的个人阅读体会: 如同<STL源码剖析>中所说,人类生活在一个有序的世界中,没有排序,很多事情无法进展,但是对于排序来说,面对大数据的排序存在着效率的问题.我们不可能说对十万个数进行冒泡排序,这在时间成本上是极不现实的.…

干货 | 高耦合场景下，Trip.com如何做支付设计与落地

干货 | 高耦合场景下,Trip.com如何做支付设计与落地 https://mp.weixin.qq.com/s/VR9NTR3RpKVfmUPcwgMABg 原创 Ryann Liu 携程技术 2020-09-17 作者简介 Ryann Liu,携程高级软件工程师,负责中文版.国际版支付Android端的开发及维护工作. 一.业务背景在电商平台进行在线支付时,通常我们直接使用银行卡或第三方商户直接进行付款,就结束了一个完整的购物流程.但是实际上,支付页面上涵盖的支付业务内容广泛,在开发…

高并发场景下JVM调优实践之路

一.背景 2021年2月,收到反馈,视频APP某核心接口高峰期响应慢,影响用户体验. 通过监控发现,接口响应慢主要是P99耗时高引起的,怀疑与该服务的GC有关,该服务典型的一个实例GC表现如下图: 可以看出,在观察周期里: 平均每10分钟Young GC次数66次,峰值为470次: 平均每10分钟Full GC次数0.25次,峰值5次: 可见Full GC非常频繁,Young GC在特定的时段也比较频繁,存在较大的优化空间.由于对GC停顿的优化是降低接口的P99时延一个有效的手段,所以决定对该核…

C++高并发场景下读多写少的解决方案

C++高并发场景下读多写少的解决方案概述一谈到高并发的解决方案,往往能想到模块水平拆分.数据库读写分离.分库分表,加缓存.加mq等,这些都是从系统架构上解决.单模块作为系统的组成单元,其性能好坏也能很大的影响整体性能,本文从单模块下读多写少的场景出发,探讨其解决方案,以其更好的实现高并发. 不同的业务场景,读和写的频率各有侧重,有两种常见的业务场景: 读多写少:典型场景如广告检索端.白名单更新维护.loadbalancer 读少写多:典型场景如qps统计本文针对读多写少(也称一写多读)场景…