featured

HDR显示技术

从片源到显示的完整革新 尹国冰 – 2015年11月30日 前言 2015年1月,在德国柏林举行的国际消费电子展(IFA2015)上,“HDR”——这个在数字摄影领域常见的词汇被三星、LG这样的显示行业公司多次提起。三星更是宣布旗下所有的SUHD电视都具备HDR功能。虽然同样冠以HDR的名称,但是HDR显示的概念与HDR摄影的概念略有不同。 HDR显示是从内容采集开始,经历信号编码一直到显示输出全链条都有所改变的显示技术方案。它的宗旨是通过新技术的引入、突破现有技术瓶颈来提供人眼可以切实感受到的更优画质。从显示技术的关注点来看HDR关注的是画面的亮度对比度。可以认为,HDR是与高分辨率、高刷新率、高色域同等重要的画质改善方向。虽然目前ITU-R BT.2020推荐标准中并未涉及亮度的要求,但是从长远来看HDR符合显示技术追求高画质的发展方向,应当予以重视。 数字摄影中的HDR 常见于数字摄影中的HDR照片不等同于HDR显示 数字暗房的后期处理技术 HDR的全称为High Dynamic

Macbook

OpenCV报错,提示Camera dropped frame

在这篇文章中提到OpenCV官方的面部检测Tutorial在运行时会提示“Camera dropped frame”,然后报错停止运行。折腾了一番后发现原因如下: 第一个问题:官方Tutorial中除了面部检测还加入了眼睛检测的功能,所加载的XML文件是haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml。不知是何原因这个配置文件在我的计算机上无法正常运行。将该文件替换为haarcascade_eye之后就OK了。 第二个问题:Camera dropped frame是因为计算机性能不足,所以将检测频率降低一点就好了。 我的环境:OpenCV 3.0 + Xcode @ Macbook Air with EL Captain(10.11.

人脸检测

人脸检测背后的Viola-Jones算法

Viola-Jones算法是由Paul Viola和Michael J Jones两位合作提出的一种物体检测算法,并以Robust Real-time Object Detection的名称发表在2011年的*International Journal of Computer Vision*上。这种算法原理简单,耗费资源小,在提出后被广泛用于人脸检测。 如果想更深入的了解,这篇文章很好的解释了Viola-Jones算法的工作过程,还配备了三段视频将这个过程直观化。Viola和Jones的原始论文也可以在Bing.com找到下载链接。

wordpress

Goodbye, Godaddy. Hello, Aliyun!

本站从2012年起就一直托管在Godaddy,当时自己完全小白一个,硬是看着网上的教程加上Google把站点做上了线,第一次在浏览器的地址栏里输入自己的名字就能打开一个属于自己的网站还是很激动的。Godaddy提供的管理界面也很方便,尤其是Cpanel提供大量的向导式图形化工具极大降低了使用难度。 转眼已经2015,三年时间里各种机缘巧合,自己被动学习了一些Linux、HTML、PHP、MySQL的知识。眼瞅着Godaddy又要续年费了,再三权衡之下决定迁移到阿里云。原因也很简单:在阿里云购买的ECS服务器提供全部的权限,自己可以随便折腾。除了Wordpress外还可以安装其他的Web应用,可玩性更高。 虽然没有了方便的Cpanel,但是这迫使自己记住一些常用的Linux命令,也算是有得有失吧。 接下来的计划是充分利用这个站点资源,将它转化为一个真正的个人站点,而不仅仅是一个博客。 最后送上一个阿里云9折优惠券:R7EUGV。在下单的时候输入即可。

Swift

Swift语言中的Segue与Unwind Segue

Segue iOS中运行的应用拥有超过一个场景时,我们需要在不同场景之间进行切换,例如在主界面点击注册按钮即切换到到注册场景。场景之间的切换过程即为Segue。伴随着Segue的往往还会有数据交换。通过StoryBoard中的鼠标拖拽可以快速的建立场景间切换所需的Segue。 Unwind Segue 在新的场景中完成对应任务后,需要切换回原来的场景,并将新场景中的数据传递回去,这个过程即为Unwind Segue。在StoryBoard中右击触发切换的按钮并拖拽到Scene Dock中的Exit按钮,即可选择对应的Unwind方法。当然在此之前需要在对应的view controller中重写 prepareForSegue(_:)方法并对需要传递的数据做好准备,并实现具体的Unwind方法。

featured

实现非导体检测的电容式触控技术

英国的夏普欧洲实验室声称他们通过新的设计使得电容式触控技术不仅仅能检测导体,而且还能检测非导体。该成果发表在2015 SID Digest中,论文编号为60.1。 这个概念对于传统电容式触控技术来说还是比较有冲击性的,毕竟这么多年来电容式触控技术能够检测的都是导体,例如你的手指,各种金属电容触控笔。而且业内一直以来都将提高触控灵敏度作为研发方向,这样即使是导电性没那么好的物体,例如铅笔中的石墨,也能够触发电容式触控屏的响应。电容式触控屏必须要导体来操作几乎成为了一种常识。 这篇文献中报道的内容显然是与这种常识相违背的。很显然研究人员找到了一种新的方法来实现这一点,而这种方法说起来其实也很简单。将下图中左侧原来用来感测电容的Sense电极一切为二分成两份SA与SB即可,然后分别检测切分后的这两类电极的电容量CA与CB。他们通过模拟发现,当非导体接近电极时电容CA与CB的变化趋势是相反的,而当导体接近时变化趋势则是相同的。这样就可以区分出非导体与导体来。 为什么非导体接近时CA与CB的变化趋势截然相反?作者在文中这样解释: 首先,逐渐靠近的物体使得电场投射到远一点的电极SB处,如图中箭头1所示。于是,D与SB之间的电容CB增大;其次,