自己拆机修理里程碑(XT702)照相键和耳机插孔经验

最新推荐文章于 2025-04-28 20:22:34 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/litepos/article/details/6331032
本文提供了电子设备维修的一些实用技巧，包括拆卸扬声器网的方法、解决耳机插孔松动问题、修复相机按键以及拆卸键盘螺母时的注意事项。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  (1) 拆扬声器网的时候,不要用硬物金属的直接上,应用较软质地塑料的比如撬棒

  (2) 修复耳机插孔松动问题,可以在连接在主板的金属网下势层纸,然后把耳机接口下的金属丝角度撬大,我用了这两种方法现在耳机插孔很结实,转动耳机也不会有接触不良的问题出现

  (3)相机键修复:如果硬件没有坏,清理排线,或者相机键位置倒转

  (4) 拆键盘上的最后十个螺母的时候,一定要用力,要不然很容易变花,我的就变花了一个,杯具啊

10个图像评测指标PSNR/SSIM/MAE/MSE/RMSE/ISSM/SRE/LPIPS/PIQE/NIQE的代码计算方式
12-11
10个图像评测指标PSNR/SSIM/MAE/MSE/RMSE/ISSM/SRE/LPIPS/PIQE/NIQE的代码计算方式，可运行。
图像质量评价指标： PSNR 和 SSIM 和 LPIPS
Drug discovery
07-05 4万+
1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 PSNR越高，图像和原图越接近。这是客观指标， PSNR（峰值信噪比）：用得最多，但是其值不能很好地反映人眼主观感受。一般取值范围：20-40.值越大，视频质量越好 # im1 和 im2 都为灰度图像，uint8 类型 # method 1 diff = im1 - im2 mse = np.mean(np.square(diff)) psnr = 10 * np.log10(255 * 255 / mse)
【计算机视觉】三种图像质量评价指标详解：PSNR、SSIM与SAM
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04-28 1598
本文详细介绍了三种图像质量的评价指标：PSNR、SSIM与常用于评价多光谱图像光谱相似度的SAM。
NeRF常用评价指标:PSNR、SSIM、LPIPS详解
weixin_46052134的博客
07-16 3628
在b站看了up主：意の茗 的讲解视频，也查阅了LPIPS文献原文，做了如下笔记总结。
图像评价指标LPIPS、FID、NIQE 和BRISQUE 的实现代码及总结
Kwei200000的博客
09-10 2333
在计算机视觉领域，特别是图像生成和图像质量评估中，感知指标被用来衡量生成图像与真实图像之间的视觉相似度。以下是两种常用的感知指标：LPIPS 和 FID。
图像质量评价方法PSNR+SSIM&&评估指标SROCC,PLCC
weixin_34304013的博客
02-12 2384
update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊，为了快速计算，先对每个小块进行计算，然后计算所有块的平均值。可以参考源代码实现，而且代码实现有近似的在里面！matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM...
PSNR以及SSIM
OPPOA113的专栏
03-31 6034
PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）峰值信噪比，一种全参考的图像质量评价指标。 其中，MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差（Mean Square Error），H、W分别为图像的高度和宽度；n为每像素的比特数，一般取8，即像素灰阶数为256. PSNR的单位是dB，数值越大表示失真越小。图像压缩中典型的信噪比在20～40dB之间，越高越好。 PSNR是最
图像质量评价指标
weixin_44342777的博客
02-27 2791
超分辨率常用的图像评价指标：PSNR、SSIM、NIQE
图像质量评估各项指标（一）
热门推荐
MIss-Y的博客
12-17 5万+
前言：图像的评价指标是包含非常多的内容的，从不同的角度来说有不同的评价标准，每一种评价标准都有着格子的优缺点，本文针对这些优缺点做一个简单的汇总。 图像质量评价的分类概述 1、根据评价指标是否参考原始图像分为： 全参考评价指标（MSE,MAE,SNR,PSNR,IFC,VIF,SSIM等） 半参考评价指标 无参考评价指标（均值，标准差，平均梯度，熵） 2、根据评价的标准是依据人...
图像质量评价指标：了解图像质量的度量方式
weixin_39753819的博客
05-09 1200
图像质量评价指标是用来量化图像质量的度量方式，它们能够反映图像的清晰度、对比度、失真程度等方面的特征。通过这些指标，我们可以对图像进行客观地评价，从而判断其适用性和可用性。本文介绍了图像质量评价指标的定义以及常见的评价指标，包括均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。通过Python实现了一个简单的示例代码来计算并可视化这些指标，帮助读者更好地理解图像质量评价的原理和实现方法。对于图像处理和计算机视觉领域的从业者来说，熟悉和掌握这些评价指标是非常重要的。
图像质量评价指标.rar
04-14
图像质量评价指标——PSNR 和 SSIM： PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比，越大越好； SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性，值越大，结构越相似，图像增强结果自然度更佳。
图像质量评价指标——空间频率
10-27
最近在做图像处理相关的课题，直接在网上找了一些图像质量评价函数。发现空间频率里的代码写的是针对方形图片的，然后根据公式改了一下。
图像的ssim评价指标
03-23
基于Matlab的图像结构相似性（ssim）评价指标
常用图像质量评价指标FID SIFID CleanFID LPIPS和Scoot PSNR SSIM FSIM MAE.zip
01-06
LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）是一种基于深度学习的图像质量评价指标，它模拟人类视觉感知，通过训练得到一个感知损失函数，用于评估图像之间在感知层面上的差异。 Scoot（Scalable ...
包含一些常用的修复图像质量指标（例如，L1、L2、SSIM、PSNR和LPIPS）.zip
03-21
这个压缩包“包含一些常用的修复图像质量指标（例如，L1、L2、SSIM、PSNR和LPIPS）.zip”提供了用于衡量图像修复质量的工具，这对于研究人员和开发者来说是一个宝贵的资源。下面我们将详细介绍这些指标及其在图像...
3DGS中图像质量评估三板斧——PSNR/SSIM/LPIPS
qq_55170097的博客
12-03 2714
PSNR、SSIM和LPIPS都是衡量图像质量的重要工具，它们从不同的角度评估图像的相似度和质量。在实际应用中，根据需要评估的图像特性和应用场景，可以选择适当的指标或将它们结合起来使用。
常用图像评价指标以及代码 ：PSNR、SSIM、 LPIPS
2301_81845359的博客
09-07 5709
常用图像评价指标以及代码
【图像去噪】基础知识之量化评估指标 | 图像去噪任务量化评价指标介绍，包括PSNR、SSIM、NIQE、LPIPS
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
02-26 626
本文将介绍量化评价指标、代码实现、使用方法，包括PSNR、SSIM、NIQE、LPIPS。PSNR和SSIM计算使用BasicSR或将函数单拿出来使用，使用标准库肯定没问题，尽量不要使用skimage计算，有误差（去噪还好点，超分的误差很大）。BasicSR中还有FID的实现，感兴趣的同学可以自己看。主要是PSNR和SSIM的计算，一定要会，使用NIQE和LPIPS评估结果的去噪算法很少。
彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS、CIEDE2000评价算法源码matlab
07-16
以下是彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS和CIEDE2000评价算法的Matlab源码示例： 1. PSNR（峰值信噪比）： ```matlab function psnr_value = PSNR(original, distorted) [M, N, ~] = size(original); mse = sum((original(:) - distorted(:)).^2) / (M * N * 3); max_value = max(original(:)); psnr_value = 10 * log10(max_value^2 / mse); end ``` 2. SSIM（结构相似性指数）： ```matlab function ssim_value = SSIM(original, distorted) K1 = 0.01; K2 = 0.03; L = 255; C1 = (K1 * L)^2; C2 = (K2 * L)^2; original = double(original); distorted = double(distorted); mean_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original, 'valid'); mean_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted, 'valid'); var_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original.^2, 'valid') - mean_original.^2; var_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted.^2, 'valid') - mean_distorted.^2; cov_original_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original .* distorted, 'valid') - mean_original .* mean_distorted; ssim_map = ((2 * mean_original .* mean_distorted + C1) .* (2 * cov_original_distorted + C2)) ./ ((mean_original.^2 + mean_distorted.^2 + C1) .* (var_original + var_distorted + C2)); ssim_value = mean2(ssim_map); end ``` 3. LPIPS（感知相似性指标）：需要下载并使用LPIPS库，源码和使用说明可在https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity 找到。 4. CIEDE2000（CIE 2000色差公式）：需要下载并使用CIEDE2000库，源码和使用说明可在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46861-color-difference-cie-de2000 找到。 以上是基本的示例代码，用于评估图像质量的不同评价指标。你可以根据实际需求和图像数据进行适当的调整和修改。
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