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使用CalCCM.m计算图像的颜色矩阵

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简介:
本段介绍如何利用MATLAB脚本CalCCM.m高效计算图像颜色矩阵(Color Correlation Matrix, CCM),适用于色彩处理与分析任务。 输入图像的帧后,计算出CCM(颜色校正矩阵)和AWB(自动白平衡)增益百分比。 函数定义如下: CORS = [CCM, WB_gain] = CalCCM(FRAME, FrameGR, width, height, bayer_order) 功能描述:从照片中获取图像帧,其中包含位于中心的颜色校准卡。根据该图像帧计算出颜色校正矩阵(CCM)和自动白平衡数据(AWB)。 输入参数: - FRAME: 需要在灯光箱内捕获的照片的图像帧,并且在照片中央应放置一个颜色检查器。 输出参数: - CCM:用于FRAME的颜色校正矩阵。

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  • 使CalCCM.m
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    本段介绍如何利用MATLAB脚本CalCCM.m高效计算图像颜色矩阵(Color Correlation Matrix, CCM),适用于色彩处理与分析任务。 输入图像的帧后,计算出CCM(颜色校正矩阵)和AWB(自动白平衡)增益百分比。 函数定义如下: CORS = [CCM, WB_gain] = CalCCM(FRAME, FrameGR, width, height, bayer_order) 功能描述:从照片中获取图像帧,其中包含位于中心的颜色校准卡。根据该图像帧计算出颜色校正矩阵(CCM)和自动白平衡数据(AWB)。 输入参数: - FRAME: 需要在灯光箱内捕获的照片的图像帧,并且在照片中央应放置一个颜色检查器。 输出参数: - CCM:用于FRAME的颜色校正矩阵。
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  • 使 Python 混淆
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    本篇文章将详细介绍如何利用Python编程语言计算机器学习中的混淆矩阵,帮助读者更好地评估分类模型的表现。 使用Python计算图像对不同地物分类的精确度,并生成分类结果图与标准参考图之间的混淆矩阵,以此来评估分类效果。
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