gamma

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    圖像均衡補償光源

    目前我參與了一個圖像處理項目，我正在處理人臉。但是在光源位於臉部左側或右側的情況下，我遇到了圖像問題。在這些情況下，遠離光源的圖像部分較暗。我想更均勻地在圖像上分配亮度，以便增加較暗像素的亮度，同時減少過亮像素的亮度。 我曾經使用'伽馬校正'技術來做同樣的事情，但結果並不理想，實際上我想創建一個輸出，其中亮度與光源無關，換句話說，增加亮度較暗的部分並降低較亮部分的亮度。我不確定是否正確地複製了問題
    image image-processing brightness gamma 2015-02-06

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    打開和寫入文件時的gamma校正

    我正在使用matlab對圖像進行一些計算，我的第一印象是從jpeg文件讀取後存儲在matlab矩陣中的值經過gamma校正。因此，我應該寫下面的代碼： im = (double((imread('Myimage.jpg')))/255).^2.2; 爲了得到一個線性空間值的矩陣。不過，我試過如下：生成一個線性漸變： for x=1:256 gradient(:,x) = ones(128,1
    matlab gamma 2014-04-21

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    GL_FRAMEBUFFER_SRGB_EXT分帶問題（伽馬校正）

    請考慮以下代碼。 imageDataf是一個float *。事實上，如代碼所示，它由由光線追蹤器創建的float4值組成。當然，顏色值是線性空間，我需要它們伽馬校正屏幕上的輸出。 所以我可以做的是一個簡單的循環與伽瑪校正2.2（見循環）。另外，我可以使用GL_FRAMEBUFFER_SRGB_EXT，它的工作原理幾乎相同，但具有「帶狀」問題。 左使用GL_FRAMEBUFFER_SRGB_EXT，
    opengl rendering gamma 2013-04-01

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    將「身份」函數鏈接到VGAM包中的伽瑪分佈R

    我正在使用VGAM包對Gamma分佈的兩個樣本進行迴歸。 是否可以選擇鏈接的身份識別功能？如果是，如何？ 我使用這些代碼行，它的工作原理： fit <- vglm(Y ~ X , family = gammaR, trace = TRUE) 但是當我嘗試改變鏈接功能，這是行不通的，如： fit <- vglm(Y ˜ X, family = gammaR(link= "identitylink
    r function identity gamma vgam 2015-01-08

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    OpenCV中的照明規範化

    我正在進行人臉識別項目。我有不同照明的照片，所以我需要做照明標準化。我讀了一篇論文，聲稱做光照正常化。本文描述了以下功能和值。用γ與（sigma0 = 1，sigma1 = 2）的10 3-對比度均衡（截斷閾值和壓縮元件0.1濾波 1-伽馬校正= 0.2 2-高斯差分（DOG）的使用在紙） 我用CvPow的伽瑪校正，CvSmooth狗和Threshold()與截斷（我不知道如何來指定壓縮部件），但
    opencv gaussian threshold contrast gamma 2013-07-12

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    如何在HSI色彩空間中獲取圖像的gamma值

    我需要使用HSI色彩空間更改照片的Gamma值。我將RGB更改爲HSI色彩空間，並知道需要用Gamma值更改亮度。但我不知道如何找到圖像的伽馬值，因爲HSI只是色調，飽和度和強度。任何人都知道我可以如何找到Gamma值？我很難在網上找到任何東西。
    image-processing computer-vision gamma 2012-09-23

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    OpenGL自動sRGB轉換vs手動sRGB轉換

    我最近一直在閱讀關於sRGB轉換及其帶來的一些好處。在GPU Gems 3中閱讀一篇非常有用的文章，該文章現在免費提供，其中涵蓋了一些自動方法vs手動着色器編寫的方法。下面是文章： http://http.developer.nvidia.com/GPUGems3/gpugems3_ch24.html 在什麼情況下會是有益的，利用手動轉換，而非自動轉換？在我看來，使用GL_SRGB_EXT傳遞給g
    opengl colors linear gamma srgb 2012-08-08

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    iPad顯示器型號之間的伽瑪差異

    我有一個項目，UIView的背景顏色在iPad Mini 1中可以。顏色是FEEB04。 但在iPad 2中測試空氣伽瑪太亮。 什麼可能是錯的？
    ipad colors retina-display gamma 2014-12-02

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    高斯SVM參數C和伽瑪

    I am using rbf,Support Vector machine for large training set=1135x9 matrix and test set{95x9}. I am using C=20 and gamma=0.0001 'the result are as follows optimization finished, iter = 3904 nu =
    machine-learning svm gamma 2013-12-21

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    查找密度與分佈之間的區域

    在下面的代碼中，我嘗試比較模擬數據的gamma分佈與使用該數據計算出的MLE。我希望能夠完成將產生兩種密度之間的空間並將其報告爲我的錯誤的積分。 圖表工作得很好，所以我不確定錯誤計算的原因。 非常感謝您的幫助！ library("maxLik"); #GAMMA MLE Process GammaLogLikelihood<- function(t){ # log likeliho
    r graph integration kernel-density gamma 2014-02-18
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