色彩空間的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

色彩空間的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦許義榮寫的 逐光紀影 和楊弦的 設計色彩:概念綜述×觀摩學習×情感表達×實際應用×作品賞析,一本書讓你精準掌握色彩藝術都 可以從中找到所需的評價。

另外網站【色字頭上一片天】_色彩的空間特性 - 【養樂多木艮】生活 ...也說明:【色字頭上一片天】_色彩的空間特性威特家的小貓仔房間。這樣的形式安排出兒童房的色彩氛圍。 不過就是顏色而已,為啥麼總會被多數人以習慣的包袱拒絕呢?

這兩本書分別來自時報出版 和崧燁文化所出版 。

國立中正大學 電機工程研究所 余英豪所指導 徐雋航的 基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統 (2021),提出色彩空間關鍵因素是什麼,來自於車輛辨識、語意之輪廓表示法、類神經網路、車距檢測。

而第二篇論文國立勤益科技大學 資訊工程系 黃世演所指導 劉紹暉的 基於影像特徵提供自駕車迷航時的位置資訊 (2021),提出因為有 微飽和色彩、影像匹配、ORB、卷積神經網路、自駕車定位的重點而找出了 色彩空間的解答。

最後網站色彩空間| 平均律维基 - Fandom則補充:这个"footprint" 称为色域,并且与色彩模型一起定义为一个新的色彩空间。例如Adobe RGB 和sRGB 是两个基于RGB 模型的不同绝对色彩空间。…

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了色彩空間,大家也想知道這些:

逐光紀影

為了解決色彩空間的問題,作者許義榮 這樣論述:

記述光、影、水波,運鏡與構圖的巧妙之作 分享美的視野,瞬間的感動,存在剎那片刻     拍照不僅是紀念,那瞬間魅力,還可以創造出獨特的美;   不管是人物、靜物、風景、水、草、花、樹,甚至於光和影……     沐光中的台北101;瀨戶內海水靜如鏡令人醉;剪剪風輕柔的吹過;   燈影柳浪在暗夜中飛舞絢麗的光芒;蘆花飛盪在濃郁的秋意中;   林木的枝葉擠碎陽光;幽暗地心浮現虛幻的光色……   80張作品。     自自然然,在作者的眼中構成輪廓,   停格在他的映像裡,   化為快門下的影像作品!   掌鏡的美麗人生!

色彩空間進入發燒排行的影片

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決色彩空間的問題,作者徐雋航 這樣論述:

鑒於現今智慧車輛發展迅速,前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環,此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像,並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等,進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現,並且,若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此,本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片,以達到高性能、低功耗,以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測,本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊,並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後,以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛,達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector,SSD) 之功能,而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果,在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下,本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識,車輛辨識率可達到94%,且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度,有效減少感測錯誤的情況

發生。因此,實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。

設計色彩:概念綜述×觀摩學習×情感表達×實際應用×作品賞析,一本書讓你精準掌握色彩藝術

為了解決色彩空間的問題,作者楊弦 這樣論述:

藝術設計×色彩美學 初次入門油畫、國畫、水彩,應該準備哪些工具? 色彩的作用有多神奇?竟然能牽動觀者的生理和心理變化! 三要素已經耳熟能詳了,色立體助你直觀感受抽象的色彩空間! 平面設計、動漫設計、環境設計、產品設計、服裝設計…… 色彩的應用超乎你想像,快隨著本書一同進入繽紛的設計色彩世界!   ‖第一堂:設計色彩概述   【何謂設計色彩?】   .即在有目的的、預先制定的方案或圖樣中進行色彩的系統應用;   .依附於設計的色彩造型方式,是設計的重要組成部分;   .無法獨立存在,必須受到物品的形態限制;   .可以與設計同時呈現在制定的方案或圖樣中,也可以後續補充。   【設計色

彩教學方法】   .Step1色彩寫生:把觀察到和體驗到的色彩透過手和眼表現出來,並逐漸了解物體的色彩關係,建立起設計的意念。   .Step2色彩臨摹:直接把著名畫家的成果吸收為自己的知識和技能,但在熟悉這些表現技巧以後,還是要有自己的想法。   .Step3色彩借鑑:根據原作的基本色彩關係進行顏色的系統組合,在借鑑大師的色彩應用經驗之餘,又能發揮自己的主觀能動性。   .Step4色彩想像:在前幾步訓練的基礎上做昇華,讓大師們的色彩經驗自然而然地和自己的作品融為一體。   ‖第二堂:色彩的基本理論   【色彩混合】   總是嫌顏色不夠多,不知道怎麼調和出想要的顏色?   色彩混合教你打造

屬於自己的新色彩!   .正混合:又稱為加法混合、色光混合,是將兩種或兩種以上的色光投照在一起,產生新的色光。   .負混合:又稱為減法混合、色料混合,是將兩種或兩種以上的顏色相混在一起而產生的新的色彩,混合的成分越多,則色彩越暗。   .中間混合:又稱並置混合,是將分離的色彩並置在一起產生相互影響,在一定的空間裡,產生視覺上的混合。   【色立體的應用】   .把色彩按照色相、明度、彩度三屬性有秩序、系統性地加以編排與組合,構成一個具有三維空間的色彩體系,稱之為色立體。   .色立體提供了一個可以直觀感受色彩三屬性的抽象色彩世界,呈現了色彩自身的邏輯關係,使我們能夠更清晰地理解色彩、掌握色

彩的分類和各種組合關係。   ‖第三堂:設計色彩的學習方法   【大自然是最好的參考對象】   藝術設計是一門燒錢的專業?那就拜大自然為師吧!   包天包地、包山包海、包春夏秋冬、各種動物植物應有盡有,   造物主千百種曠世奇觀,你細細品味過了嗎?   【偶爾也要觀摩大師作品】   大師在觀察和表現色彩時有其個別的理解,   經過一番艱苦的探索和思考,結合自己獨特的個性,   把色彩應用得淋漓盡致,將作品與創作意圖緊密結合,   我們應用心體會並將其實踐於成果中。   ‖第四堂:色彩情感   【色彩心理學的二三事】   你是否有過這樣的感覺?   看到紅色時心跳加速,看到藍色時又趨於平靜

,   這不是錯覺!色彩真的能影響我們的生理和心理!    受生活經歷、信仰、習慣、文化背景等影響,     每人對於色彩的觀感也不同,本書將逐一分析!   【色彩也劃分「種族」?】   我們在看古裝劇時經常能聽到:秦人尚黑、楚人尚紅……   除了各國國情不同,每個朝代也有各自的偏好,   黃色更被視為皇權的象徵,細分為明黃色、杏黃色等等。   而在歐洲、非洲,這些顏色又有截然不同的意義,   從民族性到地域性,帶你全方位了解色彩的專屬文化!   ‖第五堂:設計色彩的應用   【平面設計】   平面設計是一切設計的基礎,舉凡廣告、包裝、雜誌、書籍、插畫……   任何設計都離不開「平面」的概

念,色彩於此處的應用也是最廣泛的,   本書將教你運用色彩打造出震撼力十足的平面設計作品!   【動畫設計】   色彩在動畫角色設計中非常重要,不同的色彩組合成不同的色調,   而不同的色調又能組合成不同的氣氛,表現出不同的情感,   只有合理的色彩搭配才能表現出獨特的審美價值和審美效果!   特別收錄:優秀設計色彩作品賞析 本書特色   本書是一本研究「設計色彩」的基礎教材。主要從設計色彩的概念、基本技法以及在設計創作中的具體應用,由淺入深、循序漸進地加以闡述,幫助讀者更好地掌握基礎原理以及學會創造性地應用。  

基於影像特徵提供自駕車迷航時的位置資訊

為了解決色彩空間的問題,作者劉紹暉 這樣論述:

近年全球自駕車技術如雨後春筍般的冒出,現階段的技術大多都已進入了道路測試階段,像是自駕巴士、園區自駕接駁車等,因此自駕車的定位對於行車安全是一個相當重要的能力之一,而 AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)演算法是常用的定位方法,但此演算法若在初始位置發生定位錯誤,會引發交通安全的問題。因此本研究利用CNN(Convolutional Neural Network)模型來辨識自駕車前方的特殊景色,為AMCL 提供一個接近實際位置的參考座標,進而讓 AMCL 的初始粒子散佈在其座標周圍,故得以快速收斂在正確的位置上。本研究先提出路段景像定位法,雖然可以解

決此迷航問題,但是由於需事先經驗區分路段,導致人工成本太高。為了改善此問題,我們利用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)萃取路段上的特徵點,並利用形態學將群聚的特徵點結合為特徵物件,隨後利用二維向量來描述此特徵物件的形狀及主軸角,最後會根據此向量的匹配對是否超過預設比率來決定路段的長度,進而解決因人工所擇選的固定長度路段,導致人工成本過高之問題。特徵點的萃取對於影像匹配是一個重要的角色,若特徵點萃取過少,會造成匹配點對數量過少,導致匹配失敗或是匹配的準確度降低。為了解決此問題,本研究提出飽和點極性演算法加快找出飽和色彩,然後透過調整影像色彩的飽和度,來增加影

像色彩對比,進一步讓ORB 演算法在特徵點檢測時提升萃取到的特徵點數量。綜上,本論文提出路段景像、路段特徵物件及快速強化色彩飽和對比等技術,可增強影像特徵並解決自駕車的迷航問題,進而強化了行車安全。