登记照背景为什么是蓝色的

  我们去照相馆拍登记照的时候,经常会使用蓝色的幕布作为背景,这是为什么呢?

      小时候上美术课的时候我们就学过,任何一种颜色都可以用三原色(颜料的三原色是洋红、青色、黄色)来合成。由此我们可以理解,一幅图像也可以有三幅三原色(光的三原色是红色、绿色、蓝色)的图像来合成。如下图所示:

       拍登记照时使用背景的原因是为了使头像与背景的差别尽量的大,但是由于是彩色图像的原因,这种“差别”是不好量化的。而把一幅图像分成红色、绿色、蓝色三个分量后,就可以选取一种方法,使得某个分量上的头像与背景颜色相差最大了。下面这幅图将红、绿、蓝三个分量的图像分别转化成为了强度图像,图像越接近白色的部分说明对应的分量在此处的强度越强;越接近黑色的部分说明对应的分量在此处的强度越弱。

      通过观察可以发现,人脸处的红色亮度最大、其次是绿色、最后是蓝色。这就说明一般人脸的颜色分解成红、绿、蓝三种颜色后,蓝色占的比例是最少的,所以登记照选用蓝色的幕布作为背景,就可以使蓝色分量图像中背景与头像的差别最大,从而便于使用数字处理方法提取头像的轮廓,最终提取出头像特征。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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