图结合算法

Ⅰ ps 图层混合模式 色相的算法

这个道理不是太深奥 但表述起来难 我尽量用大白话说 避开专业术语 大家都能看懂（当然得有起码的色彩基础）
你的问题可以理解为：同一位置不同图层的两个色（它们有不同的rgb值 姑且把他们命名为上层甲 下层乙）在色相模式作用下 产生了一个新的rgb值 (丙） 那么它是怎样变化的 为什么会那样变化？前两组rgb值是如何计算出第三组数值的？？
色相模式即上层的色相与下层的亮度饱和度结合 可以把它理解为色相模式的混合公式 那么注意 如果你能从甲和乙中分别得出上层的色相和下层的亮度饱和度的数据 那你就可以通过这HSB三个值计算出丙 （怎样插入图片？）
算法：甲乙的RGB换算出HSB 再换算回RGB从而得出丙
HSB与RGB的换算公式：（我不能上传图片？！）我传给你吧
乙换算饱和度（即S）：
乙里面的最大数减去最小数除以最大数 再乘以100%
例：乙（50 60 100）饱和度为（100-50）除以100乘以100%=50%（除号乘号在哪里？）
乙换算亮度（B)：
乙的最大值除以255乘以100%
例：乙（50 60 100）亮度为：100除以255乘以100%=除不尽HSB会把它约等于39%
你在拾色器上输入（50 60 100）在上面HSB的B中就会看到的
.....我快疯了 色相换算非常复杂 难以言传 给你传图吧

我打字太慢不善表达 时间原因先到这里吧抱歉 希望给你一点启发
其实没必要了解的那么精深 只是个工具 就好像画素描人体你需要知道某骨骼的位置 形态和作用但不必知道它是如何长出来的以及它所包含的物质
续：暂有空闲把他说完 HSB里色相被规定在色轮里 它的换算不像前两个那样顺理成章 感觉是两个不相干的硬联系到一起 所以它的公式繁琐复杂也没太大意义（个人理解）打个比方 :英语单词由几个字母组成 正如RGB那样 你看到这几个字母 你就理解了其中的信息 但如果问你要一种公式 能把英语单词计算出汉语里的对应词 你可能会想 查一下或背下来不就完了嘛
公式肯定有 但已经成了一个数学题了 以上这些其实就相当于说出色相的换算公式了

Ⅱ 承载着记忆的老照片如何用算法修复

什么是照片修复呢？它由以下三个步骤组成：

我们找到所有的照片缺陷：折痕，磨损，破洞我们基于所发现的照片缺陷周围的像素值来进行图像修复我们为图像上色接下来，我将阐释照片修复的每一个步骤，并且告诉你我们如何获得数据，用哪种网络训练，取得了哪些成就，以及犯了什么错误。

寻找缺陷

我们需要在一张已经上传的照片当中找到所有与缺陷相关的像素值。首先，我们需要弄清楚人们会上传什么样的照片。我们与immortal regiment项目的创始人交流过，一个存储二战遗留照片的非商业组织，他们分享数据给我们。在此基础上进行分析，我们意识到人们上传的大部分个人或集体肖像存在中等到大量的缺陷。

接着我们必须收集一个训练集，这个训练集需要对图像进行分割，得到一张图片，和一张把所有缺陷都标注出来的黑底白纹蒙版。做这一步最简单的方法是让评估员创立分割蒙版。当然，一般人非常清楚怎样找到缺陷，但那会耗费太长时间。

标记一张照片中缺陷处的像素将会花费一个小时或一整个工作日，因此，在几周内收集一个超过100张图片的训练集是不简单的。这就是为什么我们尝试加强我们的数据，并创造我们自己的缺陷：拍一张照片，用图片上的随机纹理增加缺陷，最终得到一张显示有缺陷的图像部分的蒙版。在没有增强的情况下，我们已经获得了含有68张手动标记照片的训练集和和11张照片的验证集。

Unet是一个非常棒的模型。在第一个分割任务中，我们在训练过程中遇到了一个问题，就是处理高分辨率的图像，这就是为什么我们使用In-Place 批归一化。在我们的第二个任务(图像修复)中，我们使用了部分卷积而不是标准卷积，这让我们得到了更好的结果。在进行着色时，我们增加了一个简单的判别器网络，它可以对生成不真实图像的生成器进行惩罚。我们还使用了感知损失。

第二个结论——评估人员是必不可少的。不仅在创建分割掩码阶段，而且在最终的结果验证阶段。最后，我们给用户提供了三张照片:一幅带有缺陷的原始照片，一幅带有缺陷的彩色照片，以及一幅简单的彩色照片，以防缺陷搜索和图像修复算法出错。

Ⅲ 图像匹配 算法 急啊！！！！！！！！！！！！

如果你能做出来的话，那你就发财了，别作为毕业设计作品交给老师，而是拿着这个东西可以开家大公司了。

Ⅳ 图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

Ⅳ 怎么使用动态规划算法对图像进行立体匹配呢具体做法

这个是主要的代码。 它可以分为几下几个部分： （1）这里DP算法只在每一行中进行搜索，那么应该记录下两图的每一对应行的 cost function的值，程序用的是SAD方法。 （2）开始从最后一行开始进行搜索，这里因为好像要将当前元素与前后三个元素进。

Ⅵ 图计算应用场景有哪些

图计算模型在大数据公司，尤其是IT公司运用十分广泛。近几年，以深度学习和图计算结合的大规模图表征为代表的系列算法发挥着越来越重要的作用。图计算的发展和应用有井喷之势，各大公司也相应推出图计算平台，例如Google Pregel、Facebook Giraph、腾讯星图、华为GES、阿里GraphScope等。

GraphScope 是阿里巴巴达摩院实验室研发的一站式图计算平台。GraphScope 提供 Python 客户端，能十分方便的对接上下游工作流。它具有高效的跨引擎内存管理，在业界首次支持 Gremlin 分布式编译优化，同时支持算法的自动并行化和支持自动增量化处理动态图更新，提供了企业级场景的极致性能。GraphScope 已经证明在多个关键互联网领域（如风控，电商推荐，广告，网络安全，知识图谱等）实现重要的业务新价值，其代码当前已在github/alibaba/graphscope 上开源，以供更多开发者使用。