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ColorChecker 24块色卡数据集。

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简介:
ColorChecker 24块色卡的数据是艺术品复制过程中至关重要、不可或缺的关键信息。

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客服
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  • 24ColorChecker
    优质
    《24块ColorChecker色卡数据》提供了一套标准化色彩参考,每一块色卡代表不同的颜色标准,广泛应用于摄影、印刷和数字成像领域,确保色彩准确性和一致性。 ColorChecker 24块色卡数据对于艺术品复制来说至关重要,不可或缺。
  • 24彩标标准版
    优质
    《24色彩标色卡标准版》是一款专业的色彩参考工具,包含24种经典颜色样本,适用于设计、印刷及绘画等领域,帮助用户精准配色和选色。 标准24色色卡在调试传感器时非常方便用于测试。
  • 24的RGB值.bmp
    优质
    24色卡的RGB值.bmp文件包含了24种颜色的标准RGB数值信息,便于设计师和开发者在数字平台中准确调用这些色彩。 用于图像色彩一致性的24色卡的RGB值,方便进行数据对比使用。
  • 24解析详解
    优质
    《24色卡解析详解》一书深入浅出地介绍了色彩理论和实践应用,通过详细分析每一种颜色的特点、搭配技巧以及在不同领域的使用场景,帮助读者更好地理解和运用色彩。 24色卡包含了各个颜色的RGB和Lab值。
  • Kodak-24
    优质
    Kodak-24数据集包含24组高质量图像,每组由不同曝光度的三张JPEG图片组成,广泛应用于图像处理与压缩算法的研究及开发。 Kodak-24数据集是图像处理与计算机视觉研究中的一个重要资源,在图像质量评估、压缩算法比较及图像恢复技术等领域广泛应用。该数据集包含24张高分辨率彩色数字图片,每幅图片尺寸为768x512像素,并采用24位真色彩呈现。 Kodak-24数据集由Eastman Kodak公司提供并命名,旨在向研究者们提供一个评估图像压缩技术效果的标准平台。在数字图像处理中,压缩是不可或缺的环节之一,因为它能够减少存储需求及提高传输效率;然而不同的压缩方法可能会导致不同程度的质量损失,例如颜色失真、噪声增加或细节丢失等现象。通过使用Kodak-24数据集,研究者们可以客观地评价各种算法在保持图像质量方面的表现。 该数据集中每个子文件代表了特定的压缩方式或者不同压缩率下的原始图片版本;比如一个子文件可能展示JPEG格式下90%、80%等质量设置产生的效果,或者是PNG或BMP无损压缩的结果。这些文件通常以.jpg、.png等形式保存,便于各类图像处理软件和库读取分析。 研究者在使用Kodak-24数据集时会进行多种实验活动,包括计算PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性指数)以及VQM(视觉质量度量)等指标来量化压缩前后图像的质量变化,并比较不同算法的性能。同时还可以通过人类主观评价验证客观测量结果,确保评估准确性。 除了用于对比各种压缩技术的效果之外,Kodak-24数据集还被广泛应用于其他领域如图像增强、去噪及超分辨率重建的研究中;例如研究者可以利用未经过任何处理的原始图片作为基准测试新的降噪算法是否能够有效恢复细节信息,或是在已经过压缩的图象上使用超级分辨率技术以提升清晰度。 总而言之,Kodak-24数据集是图像处理与计算机视觉领域中的重要工具之一;它为评估和比较不同类型的图像压缩方法提供了标准化环境。通过该数据集的研究工作能够帮助我们更好地理解各种技术对图片质量的影响,并推动相关领域的进一步发展,以实现更高效且高质量的图像压缩解决方案。在实际应用中这些技术对于优化网络传输、节省存储空间以及提升用户视觉体验都有着重要的意义。
  • 24摄像头测试 Color24.rar
    优质
    24色卡摄像头测试提供了一套包含24种标准颜色的卡片资源,帮助用户评估和校准其摄像头的颜色准确性。下载后请解压使用。文件名为Color24.rar。 24色卡(爱色丽X-Rite ColorChecker 24标准型)包含24个纯色块,从左到右、从上到下依次编号为1至24。这种卡片常用于色彩与白平衡测试,在数码相机行业的检测中应用广泛。
  • 交通(含24项)
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    该数据集包含丰富的交通相关数据,总计涵盖24个不同维度的信息,为交通分析和研究提供了全面的数据支持。 在IT领域,数据集是研究、分析和建模的基础,在交通网络的研究中尤为重要。名为“交通网络数据集(24个)”的资源包含了关于24个不同交通网络的详细信息,对于交通规划、智能交通系统开发、城市规划以及交通流分析等领域具有极高的价值。 该数据集通常由以下几个关键部分组成: 1. **节点**:代表交通网络中的重要位置,如交叉路口、公交站或高速公路出入口。每个节点包含地理坐标(经度和纬度)、编号及附加信息,例如人口密度或周边设施。 2. **边连接**:表示道路或路线的链接,用于连接不同部分的交通网络。这些链接提供了关于长度、类型(如主干道或次干道)、车道数量以及限速的信息,对于评估流量和计算出行时间至关重要。 3. **OD矩阵**:记录了从一个地点到另一个地点的交通需求量,反映了城市的通勤模式、商业活动分布及日常出行热点区域。 “TransportationNetworks-master”压缩包可能包含以下文件: - `nodes.csv`:列出所有节点的信息,包括ID和坐标。 - `links.csv`:列出所有边连接信息,如起点终点的节点ID以及长度等属性。 - `OD_matrix.csv`:显示每对节点间的出行量。 这些数据集可用于多种用途: - **交通流量模拟**:通过输入节点、边及OD矩阵的信息,可以使用软件(如VISSIM或SUMO)来预测拥堵情况,并评估政策效果。 - **路网优化**:分析以确定瓶颈并提出改进方案,比如新建道路或调整信号灯配时。 - **智能交通系统开发**:数据支持实时信息系统的创建,帮助驾驶员规划路线、减少旅行时间和碳排放量。 - **城市规划**:为设计更高效且可持续的公共交通系统提供依据。 - **学术研究**:“交通网络数据集(24个)”是探索交通模式和出行行为等课题的重要资源。 “交通网络数据集(24个)”提供了丰富的信息,支持多方面的应用与研究,在改善城市交通状况及进行学术探讨方面具有重要价值。
  • YOLO24类几何图形的形状和颜检测(含训练与验证
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    本项目提供了包含24种几何图形的数据集,旨在进行形状和颜色识别的研究。其中包括详细的训练集与验证集划分,适用于YOLO模型及其他目标检测算法的训练与评估。 项目包含简单几何图形形状及颜色检测(共24个类别,并有训练集与验证集),数据保存遵循YOLOV5文件夹结构,可以直接用作目标检测的数据集而无需额外处理。 图像分辨率为400-700像素的RGB图片。该数据集中包含了使用cv绘制的封闭几何图形,用于对形状和颜色进行检测。每张图中有多个标注完整的边界框作为目标对象。适用于识别几何图形的颜色与形状。 标注格式遵循YOLOV5标准:类别、中心点x坐标、中心点y坐标、宽度w和高度h(相对坐标)。 数据集包含24个分类,例如粉色三角形、青色圆形及黄色矩形等。 整个压缩后的数据集大小为60MB。训练集中有7978张图片及其对应的标签txt文件;验证集中则包括1994张图片和相应的1994个标签txt文件。 为了便于查看,我们提供了一个可视化py脚本,在随机传入一张图像后可以绘制边界框,并保存到当前目录中。该脚本无需任何修改即可直接运行以显示图像。
  • 包含24彩的服装(上衣或下装)约5000张的
    优质
    这是一个包含超过5000张图像的数据集,涵盖了24种不同颜色的服装单品,包括上衣和下装,适用于颜色识别与服装推荐系统的研究。 上衣和裤子各有12种颜色:红、橙、黄、绿、青、蓝、紫、棕、粉、黑、白、灰,总共5000张图片,并已分为训练集和测试集。