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大白话直方图均衡

用一句大白话说一下直方图均衡的概念,直方图均衡(histogram equalization)是通过让原图的每个像素点的灰度值通过某个函数变换成另一个值,来提高原图的对比度,具体的函数方程为output = L*T(input)其中output为映射后的灰度值,L为灰度级255,T(r)为灰度值r的累积分布概率,计算方法:灰度值为r及以下的像素点总个数数/总像素点数。对于数学上的一些分析,这里就不写了,想了解具体的可以看这里以下是效果图片和代码: 原图 直方图均衡之后 # img_hist = cv2.calcHist(img, [1], None, [256], [0, 256])另一个计算直方图的函数 plt.hist(img[:,:,0].flatten(), 256, [0, 256], color = 'r') # plt.plot(img_hist) plt.title('original') plt.show() img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV) # equalize the histogram of the Y...

一篇文章教你如何捕获前端错误

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/E51lKQOojsvhHvACIyXwhw 作者:黄文佳 常见错误的分类 对于用户在访问页面时发生的错误,主要包括以下几个类型: 1、js运行时错误 JavaScript代码在用户浏览器中执行时,由于一些边界情况、本地环境的不可控等因素,可能会存在js运行时错误。 而依赖客户端的某些方法,由于兼容性或者网络等问题,也有概率会出现运行时错误。 e.g: 下图是当使用了未定义的变量"foo",导致产生js运行时错误时的上报数据: 2、资源加载错误 这里的静态资源包括js、css以及image等。现在的web项目,往往依赖了大量的静态资源,而且一般也会有cdn存在。 如果某个节点出现问题导致某个静态资源无法访问,就需要能够捕获这种异常并进行上报,方便第一时间解决问题。 e.g: 下图是图片资源不存在时的上报数据: 3、未处理的promise错误 未使用catch捕获的promise错误,往往都会存在比较大的风险。而编码时有可能覆盖的不够全面,因此有必要监控未处理的promise错误并进行上报。...

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