今天是您的生日,我的祖国,色色祝您永远安康

这篇博客表达了作者对祖国深深的热爱之情,强调了国家的强大与尊严不可侵犯的理念,并祝愿祖国日益繁荣昌盛。

祖国,我为你骄傲,为你自豪,........

 

有敢犯我华夏者,虽远必诛..

祝祖国永远强大和腾飞....................

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
### BT2020 三基色色空间的定义与转换矩阵 #### BT2020 色彩空间概述 BT.2020 是国际电信联盟 (ITU) 制定的一种超高清电视 (UHDTV) 标准,旨在支持更广的色域和更高的动态范围。该标准通过扩展红、绿、蓝三种基本颜色的位置来实现更大的色彩覆盖范围[^1]。相比于传统的 sRGB 或 Rec.709 色彩空间,BT.2020 提供了一个显著增大的色域,能够更好地再现自然界中的各种颜色。 #### BT2020 的三基色坐标 在 CIE 1931 xy 色度图中,BT.2020 的三个主要颜色点被明确定义为以下坐标值: - **红色**:\( x_r = 0.708, y_r = 0.292 \)[^2] - **绿色**:\( x_g = 0.170, y_g = 0.797 \)[^2] - **蓝色**:\( x_b = 0.131, y_b = 0.046 \)[^2] 白色参考点 D65 的坐标则设定为 \( x_w = 0.3127, y_w = 0.3290 \)[^3]。 这些数值构成了 BT.2020 色彩空间的基础框架,并用于后续的各种转换过程中。 #### 从 BT2020 RGB 至 XYZ 的转换矩阵 为了便于不同设备间的数据交换以及后期处理,通常会将 BT.2020 中的 RGB 数据转换到统一的 CIE XYZ 空间下表示。这一过程可通过特定的线性变换矩阵完成,具体形式如下: \[ \begin{bmatrix} X \\ Y \\ Z \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0.412391 & 0.357580 & 0.180481 \\ 0.212639 & 0.715160 & 0.072179 \\ 0.019331 & 0.119195 & 0.950444 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} R_{BT2020} \\ G_{BT2020} \\ B_{BT2020} \end{bmatrix}. \][^4] 这里需要注意的是,上述公式适用于理想化的理论环境;而在实际应用场景当中可能还需要考虑到伽马校正等因素的影响。 --- ### Python 实现:从 BT2020 RGB 到 XYZ 的转换 以下是基于前述公式的 Python 示例代码,展示如何执行这种转换操作: ```python import numpy as np def bt2020_rgb_to_xyz(rgb_bt2020): # 定义由 ITU-R BT.2020 给定的标准转换矩阵 conversion_matrix = np.array([ [0.412391, 0.357580, 0.180481], [0.212639, 0.715160, 0.072179], [0.019331, 0.119195, 0.950444] ]) # 执行矩阵乘法运算得到对应 XYZ 值 xyz = np.dot(conversion_matrix, rgb_bt2020.T).T return xyz # 示例数据 bt2020_rgb_values = [1.0, 1.0, 1.0] # 白点对应的RGB值 converted_xyz = bt2020_rgb_to_xyz(bt2020_rgb_values) print("Converted XYZ:", converted_xyz) ``` 此程序片段展示了如何利用 NumPy 库快速有效地实施所需的颜色空间转换逻辑。 --- ###
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