双线四色macd 适用于波段操作。
(Two-line four-color MACD with deviation indication. It is suitable for band operation.)
2022-09-22 13:00:13
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使用经典去噪算法，BM3D进行图片去噪，该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。
2022-09-22 09:00:47
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色彩空间转换。使用色卡获取颜色。颜色的标定。色域。色度学。
2022-08-31 22:21:33
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颜色识别-Cv2-Python
使用的库：
从sklearn.cluster导入KMeans导入matplotlib.pyplot作为plt从集合导入计数器导入cv2
def RGB2HEX（color）：＃将RGB代码转换为十六进制
def get_image（image_path）：＃将图像转换回RGB
get_colors（get_image（'dog.jpeg'），8，True）＃函数调用=> dog.jpeg>图像名称=> 8>颜色数=>真>显示图（布尔值）
==================> def get_colors（image，colorofcolors，showchart）：
2022-08-22 19:16:52
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在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。 锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。 已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。 对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤； b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法； c）利用HFI完成增强过程。 但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。 提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。 设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法； 2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略； 3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。 该算法的性能优于其他许多类似的增强算法。可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。
2022-08-02 01:17:07
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课程目标
本套课程带你认识常用的共识算法及其代码实现
课程简介
@课程收益： 掌握劳动量证明（PoW）算法及其实现；
课程配套学习资料，建议学员学习过程中跟着视频教程实操，可理解更加深入。技术问题可在下方留言，每晚8点我会准时答疑。感谢观看，祝您学习愉快！
2022-07-25 09:40:11
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