ISP pipeline成像链路
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前言进公司，做项目过程中肯定会碰到很多技术点，总结一下，以供后面参考学习，查看。肯定大家都有一定差异啦，大家作为参考哦，与诸君共勉。
一、AWB
巨人的肩膀
周志明老师的凤凰架构
徐海松. 颜色信息工程（第二版）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/575531873
Auto White Balance
AWB算法原理及其应用
AWB算法原理及其应用
AWB算法原理及其应用)’
颜色算法之HLR
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前言进公司，做项目过程中肯定会碰到很多技术点，总结一下，以供后面参考学习，查看。肯定大家都有一定差异啦，大家作为参考哦，与诸君共勉。
一、HLR（High Dynamic Range）HLR（High Dynamic Range）指的是高动态范围图像，它能够提供比标准图像更广的亮度和颜色范围。HLR图像能够更好地反映真实世界中的光照条件，提供更丰富的色彩和细节。
1. HDR与LDR
HDR（High Dynamic Range）：高动态范围，指的是能够提供比标准图像更广的亮度和颜色范围。
LDR（Low Dynamic Range）：低动态范围，指的是图像的亮度范围较窄，颜色范围较少。
2. HDR与LDR的区别
色度范围：
LDR图像的色度范围较窄，色度范围为0-180度，
而HDR图像的色度范围较宽，色度范围为0-360度。
色调饱和度：
LDR图像的色调饱和度较低，色调饱和度为0-1，
而HDR图像的色调饱和度较高，色调饱和度为0-100%。
动态范围：
LDR图像的动态范围较低，动态范围为0-1，
而HDR图像的动态范围较高，动态范围为0-10000。
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颜色算法之CCM
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一、CCM（Color Correction Matrix）CCM（Color Correction Matrix）是在RGB domain进行的色彩校正，通常在AWB之后进行：CCM的主要目的是校正sensor的光谱响应，保证色彩的真实性。CCM通过一个3x3的矩阵来调整RGB值，以匹配标准色彩。
1.CCM的调试需要满足以下条件：C00 + C01 + C02 = 1，且C00大于等于1，C10和C20以此类推。
C11 + C12 = 1，且C11大于等于1。
C21 + C22 = 1，且C21大于等于1。
2.CCM的调试方法：
首先，将CCM矩阵的三个分量分别乘以1000000，使其范围扩大到1000000以内。
然后，将CCM矩阵的三个分量分别除以1000000，使其范围缩小到0-1范围内。
最后，将CCM矩阵的三个分量分别乘以1000000，使其范围扩大到1000000以内。
重复以上步骤，直到C ...
颜色算法之AWB
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一、AWB1.(Auto White Balance，AWB)
自动白平衡（AWB）的主要功能是消除不真实的色偏，确保在不同光照条件下，图像或视频中白色的物体显示为白色。
自动白平衡205(Auto White Balance，AWB)用于使得白色在任何色温下相机均能把它还原成白；
由于色温的影响，白纸在低色温下会偏黄，高色温下会偏蓝；白平衡的目的在于使得白色物体在任何色温下均为R＝G＝B呈现出白色。
AWB通过调整图像中红、绿、蓝三通道的增益比例来实现，使得R’=G’=B’，即三个通道的输出均衡。
2.AWB算法通常包括以下步骤：
色温统计：根据图像统计出色温。
计算通道增益：计算出R和B通道的增益。
进行偏色的矫正：根据给出的增益，算出偏色图像的矫正。
3.常用的AWB算法有：或者说AWB的原理
灰度世界法：通过计算图像中各个通道的平均亮度，将图像转换为灰度图像，再将灰度图像与白色背景进行对比，计算出各个通道的 ...
Android中的SurfaceHolder.Callback与SurfaceView
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前言刚进公司，需要学开发需要的新框架及现成框架，完成自己的需求。那么在此期间，遇到新东西，就可以以此为基础，学习新语言新框架新工具…，总结一下，以供后面参考学习，查看。肯定大家都有一定差异啦，大家作为参考哦，与诸君共勉。
一、碰到项目中1.软件有如下页面配置。12345<SurfaceView android:id="@+id/cameraview" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="fill_parent" />
SurfaceView 是一个特殊的视图，可以在其上面绘制内容，它通常用于展示媒体内容，比如摄像头预览。当你使用摄像头时，你需要处理几个重要的事件，比如当 SurfaceView 被创建、改变或销毁时。这些事件会通知你可以开始或停止绘制内容。
@+id/cameraview 是这个视图的唯一标识符，你可以在代码中通过这个ID来引用这个 SurfaceView
2.那么前端有后端 ...
颜色算法之3DLUT
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一、3D LUT:颜色校准的利器颜色校准：彩色显示器是传达颜色信息的重要工具，但由于不同品牌、型号以及性能等方面的差异，导致同一颜色在不同的设备上呈现出不一致的色彩效果。为了保证颜色信息在跨媒介传递过程中的一致性，有必要对不同设备进行色彩校准。 通过应用 3D LUT 技术，可以对不同显示设备进行颜色校准，确保图像颜色的准确复现。
1.LUT:Look Up Table\查找表
查找表，大家刚看到，可能又想起被算法4那本红书支配的恐惧了。但是，这个查找表，其实也算是一种映射关系，本质上是一种数学转换模型。
它是一种颜色空间转换模型，它将一种颜色空间映射到另一种颜色空间，比如将sRGB空间映射到XYZ空间，或者将XYZ空间映射到sRGB空间。
通过对颜色的采样与插值运算，将输入值映射为相应的输出值，从而有效地改变图像的颜色外观。
主要的 LUT 类型：
1D LUT
1D LUT 中每个颜色通道的输入值与输出值之间都存在一个唯一的对应关系 ...
人工智能领域中的第一行入门代码：人工智能的Hello World
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一、问题：将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。1. 加载Keras中的MNIST数据集
我们将使用MNIST数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，而且已被人们深入研究。这个数据集包含60 000张训练图像和10 000张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，即MNIST中的NIST）在20世纪80年代收集而成。你可以将“解决”MNIST问题看作深度学习的“Hello World”，用来验证你的算法正在按预期运行。 12345//加载Keras中的MNIST数据集from tensorflow.keras.datasets import mnist(train_ima ...
漫谈人工智能的未来
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一、摘录于AIGC：智能创作时代
对于人工智能的未来，你是怎么看待的呢？它究竟会成为人类的助力，还是会成为人类的威胁？
悲观者认为，人工智能最终会彻底取代人类，进而导致人类的灭亡；
而乐观者认为，人工智能不会取代人类，它会让人类的生活更加幸福。
不过，持有何种观点并不重要，重要的是该以何种姿态面对未来。在无数科幻小说、电影、电视剧中，都对这一点进行了哲学层面的探讨。
《我，机器人》中，提出了具有广泛影响力的“三大定律”，探讨了人类与具备人工智能的机器人和谐相处的基本原则；
《西部世界》中，呈现了膨胀的欲望凌驾于技术之上，肆意突破道德底线后酿成的后果；
《齐马蓝》中，诠释了智能进化之路的尽头，需要回归诞生源初的自然之道。
我们前进着，我们也思考着，直至抵达科技的彼岸。正如尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)说的： ...
Android-Android的系统架构
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前言-工欲善其事，必先看点书嘛，看啥书呢？，来来来，华为官网应有尽有，就把这当作日常查阅手册吧刚进公司，需要学开发需要的新框架及现成框架，完成自己的需求。那么在此期间，遇到新东西，就可以以此为基础，学习新语言新框架新工具…，总结一下，以供后面参考学习，查看。肯定大家都有一定差异啦，大家作为参考哦，与诸君共勉。
一、Android系统1.Android系统到底提供了哪些东西，可供我们开发出优秀的应用程序。
1．四大组件
Android系统四大组件分别是活动（Activity）、服务（Service）、广播接收器（Broadcast Receiver）和内容提供器（Content Provider）。
其中活动是所有Android应用程序的门面，凡是在应用中你看得到的东西，都是放在活动中的。
而服务就比较低调了，你无法看到它，但它会一直在后台默默地运行，即使用户退出了应用，服务仍然是可以继续运行的。
广播接收器允许你的应用接收来自各处的广播消息，比如电话、短信等，当然你的应用同样也可以向外发出广播消息。
内容提供器则为应用程序之间共享数据提供了可能，比如你想要读取系统电话簿中 ...
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掬 水 月 在 手 ， 弄 花 香 满 衣
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