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Allen Hong's Blog

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课程知识
课程知识
- Computer-Network
  Computer-Network
- CPP-Study
  CPP-Study
- Data-Structure
  Data-Structure
  - chapter01
  - chapter02
  - chapter03
  - chapter04
  - chapter05
  - chapter06
  - chapter07
  - chapter08
  - chapter09
  - chapter10
  - chapter11
  - chapter12
  - question
- Deep-Learning
  Deep-Learning
  - Pytorch
    Pytorch
    
    GPU共有内存
    
    Pytorch中涉及时间的参数设定_x264
    
    Pytorch修改网络参数一
    
    Pytorch修改网络参数二
  - 基本概念
    基本概念
    
    关于 batch_size
    
    动图理解CNN
    
    卷积1：分组卷积
    
    卷积2：Depthwise和Pointwise
  - 模型加速
    模型加速
    
    乘法近似
    
    定点量化
    
    定点量化一
    
    定点量化二
  - 视频整理
    视频整理
    
    01.入门介绍和基础知识
    01.入门介绍和基础知识
    
    1. 预测本频道观看人数（上） - 机器学习基本概念简介
    
    预测本频道观看人数（下） - 机器学习基本概念简介
    
    02.关于训练（重要）
    02.关于训练（重要）
    
    神经网络训练不起来怎么办（1）：局部最小值（：Loacl Minima）与鞍点（Saddle Point）
    
    神经网络训练不起来怎么办（2）：批次（batch）与动量（Momentum）
    
    神经网络训练不起来怎么办（3）：自动调整学习速率（Learning Rate）
    
    神经网络训练不起来怎么办（4）：损失函数（Loss）也可能有影响
    
    神经网络训练不起来怎么办（5）：批次标准化（Batch Normalization）简介
    
    03.CNN
    03.CNN
    
    卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)
    
    卷积神经网络的底层是傅里叶变换，傅里叶变换的底层是希尔伯特空间坐标变换
    
    04.CNN类网络
    04.CNN类网络
    
    UNet网络结构讲解(语义分割)
    
    05.Self-Attention
    05.Self-Attention
    
    自注意力机制 (Self-attention) (上)
    
    自注意力机制 (Self-attention) (下)
    
    06.Seq2Seq
    06.Seq2Seq
    
    Transformer (上)
    
    Transformer (下)
    
    07.Transformer
    07.Transformer
    
    3. KNNLM
    
    Transformer (上)
    
    Transformer (下)
    
    08.BERT
    08.BERT
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (一) – 芝麻街与进击的巨人
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (三) – BERT的奇闻轶事
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (二) – BERT简介
    
    自监督学习 (Self-supervised Learning) (四) – GPT的野望
    
    09.Auto-Encoder
    09.Auto-Encoder
    
    自编码器 (Auto-encoder) (上) – 基本概念
    
    自编码器 (Auto-encoder) (下) – 领结变声器与更多应用
    
    10.TransformerCV
    10.TransformerCV
    
    MAE
    
    Swin Transformer
    
    ViT
    
    11.Misc
    11.Misc
    
    元学习 Meta Learning (一) - 元学习和机器学习一样也是三個步驟
    
    元学习 Meta Learning (二) - 万物皆可 Meta
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (一) – 强化学习跟机器学习一样都是三个步骤
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (三) - Actor-Critic
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (二) – Policy Gradient与修课心情
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (五) - 如何从示范中学习？逆向强化学习（Inverse RL）
    
    强化学习 (Reinforcement Learning, RL) (四) - 回馈非常罕见的时候怎么办？机器的望梅止渴
    
    机器学习模型的可解释性 (Explainable ML) (上) – 为什么神经网络可以正确分辨
    
    机器学习模型的可解释性 (Explainable ML) (下) –机器心中的猫长什么样子？
    
    来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (一) – 基本概念
    
    来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (二) – 神经网络能否躲过人类深不见底的恶意？
    
    概述领域自适应 (Domain Adaptation)
    
    神经网络压缩 (Network Compression) (一) - 神经网络剪枝 (Pruning）与大乐透假说
    
    神经网络压缩(Network Compression) (二) - 从各自不同的面向来压缩神经网络
    
    终身学习 (Life Long Learning, LL) (一) -灾难性遗忘（catastrophic forgetting）
    
    终身学习 (Life Long Learning, LL) (二) - 灾难性遗忘（catastrophic forgetting）的克服之道
- Machine-Learning
  Machine-Learning
  - 回归问题(Chap.1-3)
  - 贝叶斯分类(Chap.4)
  - SVM 和 Kernel(Chapt.5-6)
  - 神经网络(Chap.7)
  - 泛化和正则化(Chap.8-9)
  - 无监督学习(Chap.9-11)
  - CS229
    CS229
    
    PCA
    
    SVD-1
    
    SVD-2
    
    VC-dimension
    
    稀疏编码
    
    Reference
    Reference
    
    材料
- Operating-System
  Operating-System
  - Jiang-OS
    Jiang-OS
    
    JYY操作系统课程总结
    
    fork讲解-南京大学2022操作系统-P11]
    
    编译器对并发的干扰
    
    设备驱动程序和ioctl
    
    截图
    截图
    
    屏幕截图(50)
    
    屏幕截图(53)
    
    屏幕截图(54)
    
    屏幕截图(55)
    
    屏幕截图(56)
    
    屏幕截图(57)
    
    屏幕截图(58)
    
    屏幕截图(72)
    
    屏幕截图(74)
    
    屏幕截图(76)
  - Kaoyan
    Kaoyan
    
    question_01
    
    question_02
  - 个人笔记
    个人笔记
    
    Stride 调度算法
    
    Study OS By History
    
    spooling
    
    优先级反转
    
    标志寄存器作用
    
    流水线
    
    移码的作用
    
    程序加载和运行过程
    
    管道
    
    虚拟地址总结
  - 问答
    问答
    
    为什么该程序写入比读取慢？
    
    为什么该数组写入 1 比写入 0 要慢？
    
    C语言不同文件是否可以声明同名变量
- 信号处理系统
  信号处理系统
- 数学知识
  数学知识
  - 1_插值和误差分析.docx
  - 2_梯度下降和共轭梯度下降.md
  - 3_为什么要用最小二乘法.docx
  - 4_R2.md
  - 5_LMMSE.md
  - Reference
    Reference
    
    材料
- 模拟电路
  模拟电路
  - 模拟电路记录
- 计算摄影学
  计算摄影学
  - Source
    Source
    
    第一章-HDR
    第一章-HDR
    
    2024-12-08 14-22-06
    
    2024-12-08 14-26-52
    
    2024-12-08 14-36-26
    
    2024-12-08 14-52-24
    
    2024-12-08 14-58-53
    
    2024-12-08 15-04-11
    
    2024-12-08 15-12-49
    
    2024-12-08 15-19-45
    
    2024-12-08 15-23-46
    
    2024-12-08 15-27-30
    
    2024-12-08 15-32-26
    
    2024-12-08 15-36-11
    
    project I HDR-CN
    
    第三章-色彩
    第三章-色彩
    
    3.1色彩基础知识
    
    3.2视网膜色彩空间
    
    3.3颜色匹配实验
    
    3.4颜色空间
    
    3.5简单的颜色空间
    
    3.6颜色校正方式
    
    3.7更复杂的颜色空间
    
    课程3-色彩理论及应用
    
    参考资料
    参考资料
    
    A New In-Camera Imaging Model for Color Computer Vision and Its Application
    
    Why You Should Forget Luminance Conversion and Do Something
    
    第二章-噪声
    第二章-噪声
    
    2.0介绍
    
    2.1噪声介绍
    
    2.2噪声模型
    
    2.4实际应用-优化HDR权重
    
    2.5课程总结
    
    2.6一些去噪论文解读
    
    L2 加餐：图像去噪论文解读
    
    第五章-梯度处理
    第五章-梯度处理
    
    5.1基本介绍
    
    5.2概念知识
    
    5.3梯度积分
    
    5.4泊松融合
    
    5.5泊松融合实现细节
    
    5.6作业说明-闪光非闪光融合
    
    5.7总结
    
    第五章-梯度域图像处理
    
    第四章-联合双边滤波
    第四章-联合双边滤波
    
    4.4双边滤波加速
    
    4.5实例-闪光非闪光融合
    
    4.6作业
    
    课程4-边缘感知与双边滤波
    
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    Flash Photography Enhancement via Intrinsic Relighting
    
    FlashNoFlash融合
    
    Piecewiser-Bilateral
    
    Real-time edge-aware image processing with the bilateral grid
  - Reference
    Reference
    
    Code
书籍记录
书籍记录
- 0-day
  0-day
  - 第一章: 工具的使用
  - 第二章: 栈溢出
- Debug-Hacker
  Debug-Hacker
  - question
- 流畅的Python
  流畅的Python
- 程序员自我修养
  程序员自我修养
- 鸟哥的Linux私房菜
  鸟哥的Linux私房菜
  - chapter06
    chapter06
    
    第六章: 文件权限
    
    第六章: ACL 的使用
  - chapter14
    chapter14
    
    第十四章: Linux 用户管理的四个文件（重要）
    
    第十四章: 用户身份切换(su & sudo)
    
    第十四章: 特殊Shell && PAM模块
  - chapter16
    chapter16
    
    第十六章: 例行性工作（只执行一次）
    
    第十六章: 例行性工作（循环执行）
  - chapter17
    chapter17
    
    程序管理
  - chapter18
    chapter18
    
    第十八章：系统服务dameon
  - chapter19
    chapter19
    
    第十九章: 日志文件一
    
    第十九章: 日志文件二
算法记录
算法记录
- 个人欣赏的算法
  个人欣赏的算法
- 做题记录
  做题记录
  - CCF-CSP
    
    CCF-CSP
    
    201609
    
    201609
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3
    
    Pro4
    
    201612
    201612
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3
    
    Pro4
    
    201703
    
    201703
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3
    
    Pro4
    
    Pro4_WA_0
    
    201709
    
    201709
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3
    
    Pro4
    
    201712
    
    201712
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3
    
    Pro3_WA_65
    
    Pro4
    
    Pro4_WA
    
    Pro4_other
    
    201803
    
    201803
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3
    
    Pro4
    
    201809
    
    201809
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3_WA_90
    
    Pro3_correct
    
    Pro4
    
    201812
    201812
    
    Pro3
    
    201903
    201903
    
    Pro1
    
    Pro2
    
    Pro3
    
    Pro4_WA_60
    
    Pro4_correct
    
    Pro5_TLE_0
    
    202104
    202104
    
    Pro1
    
    Pro2
  - 值得记录的LeetCode
    值得记录的LeetCode
    
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  - 其他
    其他
    
    Microsoft - 最长子元素出现次数为偶数的子串
    
    PAT 记录
    
    剑指 Offer 记录
    
    考研复试准备的存档
  - 刘汝佳算法竞赛
    
    刘汝佳算法竞赛
    
    POJ1085
    POJ1085
    
    other
    
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    UVA12333
    UVA12333
    
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    test
    
    UVA12558
    UVA12558
    
    test
    
    UVA12657
    UVA12657
    
    final
    
    test
    
    UVA1374
    UVA1374
    
    debug
    
    final
    
    test
    
    UVA1599
    UVA1599
    
    bfs
    
    correct
    
    dfs
    
    gendata
    
    UVA1601
    UVA1601
    
    other
    
    test
    
    test02
    
    test03
    
    test04
    
    UVA297
    UVA297
    
    test
    
    UVA839
    UVA839
    
    test
CheatSheet
CheatSheet
- ardunio.md
- chrome.md
- clash.md
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- edge.md
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- radare2.md
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- redis.md
- rustdesk.md
- ssh.md
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- tmux.md
- vue.md
- weechat.pdf
- Apache
  Apache
  - apache 没有显示文件
- AxMath
  AxMath
  - AxMath修改快捷键
  - AxMath卡顿解决方法
- ESP32
  ESP32
  - ESP32 Camera 示例代码执行的注意点
  - ESP32 传输大图片会乱码
- FFmpeg
  FFmpeg
  - FFmpeg 如何快速精准切割文件
- Foxit
  Foxit
  - Foxit打开格式
- GDB
  GDB
- MIPS
  MIPS
- MySQL
  MySQL
  - MySQL 总览
  - MYSQL 中文乱码
- NAS
  NAS
- Network
  Network
- Nginx
  Nginx
- Numpy
  Numpy
- Polybar
  Polybar
  - Polybar 添加自定义脚本（以网络测速模块为例）
  - Polybar 图标没有显示
- QT
  QT
- Shell
  Shell
- Vim
  Vim
- VM
  VM
- WSL
  WSL
  - WSL2配置代理
  - win 与 WSL 之间互相访问文件系统
- X86
  X86
  - x86_interupt
- Reference
  Reference
  - asset
Language
Language
- CPP
  CPP
  - cpp_atoi.md
  - cpp_constexpr.md
  - cpp_double_pointer.md
  - cpp_friend.md
  - cpp_initalize.txt
  - cpp_mmap.md
  - cpp_mutable.md
  - cpp_register.md
  - cpp_socket.md
  - cpp_template.jpg
  - cpp_万能引用和完美转发.html
  - cpp_右值引用和move.html
  - others.txt
  - 备忘录.txt
  - 编译安装
    编译安装
    
    Cpp使用DLL文件
    
    Cpp安装Opencv以及VS下配置
    
    Cpp引入第三方库
    
    Cpp生成使用OpenCV函数的DLL文件
    
    Cpp编译Opencv X86
    
    Cpp编译Opencv生成的具体结构（强烈推荐编译后看一遍）
    
    Reference
    Reference
    
    asset
- Python
  Python
  - Python处理Excel图表散点消失.md
  - Python处理Qt异常注意点.md
  - Python悬停显示注释.md
  - Python打包心得-打包篇.md
  - Python打包心得-程序篇.md
  - Python无法删除目录.md
  - Python查看packages路径.md
  - Python语法糖备忘录.md
  - property.md
  - pyautogui.md
  - pyenv.txt
  - python_logging.md
  - python有无符号处理.md
  - pywinauto.md
  - forcheck
    forcheck
    
    000
    
    001
    
    002
    
    003
    
    004
    
    005
    
    006
    
    007
  - opencv
    opencv
    
    安装 opencv 报错 ImportError
  - paddleocr
    paddleocr
    
    PaddleOCR 运行很慢
Vision
Vision
- ImageJ 命名处理
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  光和颜色
  - 光的偏振理解
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    参考文章一
  - 色彩空间
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    HSV和HSL
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    RGB和HSL互转实现文档
    
    Reference
    Reference
    
    asset
- 光学硬件
  光学硬件
- 图像处理
  图像处理
  - 00.基本概念
    00.基本概念
    
    01.resize和resample.html
    
    02.基础滤波函数.md
    
    03.金字塔函数.md
    
    04.形态学.md
    
    05.形态学的应用.md
    
    06.变换矩阵.md
    
    07.阈值处理.md
    
    08.直方图.md
    
    09.二维几何和轮廓.md
    
    10.轮廓匹配.md
    
    12.图片质量评价.md
    
    13.杂项.md
    
    14.色彩空间.md
  - 01.各种滤波
    
    01.各种滤波
    
    Gabor 滤波
    Gabor 滤波
    
    Gabor 滤波作用
    
    Guided_Filter
    Guided_Filter
    
    Guided_Filter-主要原理及公式推导
    
    Guilded_Filter-最终流程
    
    Median_Filter
    Median_Filter
    
    Median_Filter-加速
    
    WeightedMedian_Filter-原理和加速
    
    中值滤波家族
    
    自适应中值滤波
    
    SideWindow_Filter
    SideWindow_Filter
    
    Side Window Filtering
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    WLS_Filter
    WLS_Filter
    
    WLS 滤波-论文
    
    WLS 滤波的公式理解
    
    卡尔曼滤波
    卡尔曼滤波
    
    README
    
    阅读一
    
    阅读一补充材料
    
    阅读三
    
    阅读二
    
    阅读四-协方差外插方程
    
    阅读四-协方差更新方程
    
    阅读四-测量方程
    
    阅读四-状态外插方程
    
    阅读四-状态更新方程
    
    阅读四
    
    双边滤波
    双边滤波
    
    Bilateral_Filter_加速
    
    Bilateral_Filter_原理
    
    Piecewise linear 快速双边滤波记录
    
    双边滤波FPGA实现文档
    
    双边滤波记录
    
    Reference
    Reference
    
    code
    
    papers
    
    各向异性滤波
    各向异性滤波
    
    各向异性滤波记录
    
    同态滤波
    同态滤波
    
    同态滤波简单介绍
    
    最小值滤波
    最小值滤波
    
    加速方法
    
    维纳滤波
    维纳滤波
    
    维纳滤波正则化
    
    高斯滤波
    高斯滤波
    
    高斯滤波_常见Kernel
  - 02.特征提取和边缘检测
    02.特征提取和边缘检测
    
    01.特征点三部曲：提取；描述；匹配.md
    
    02.更详细的角点函数.md
    
    03.HOG 特征.md
    
    04.傅里叶描述子.md
    
    05.特别的特征：边缘检测.md
    
    06.特别的特征：Ridgets.md
    
    07.特别的特征：直线特征.md
    
    08.特别的特征：人脸特征.md
    
    09.直线检测方法：LSD.md
    
    10.边缘检测方法：EdgeDrawing.md
    
    11.直线检测方法：EDLines.md
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 03.目标分类识别和检索
    03.目标分类识别和检索
    
    其他
    其他
    
    EdgeBoxes
    
    SelectriveSearchSegmentation
    
    基于数据学习
    基于数据学习
    
    数据学习的开始：HOG+SVM
    
    数据学习的提升：BoW 词袋模型
    
    数据学习的提升：级联分类器
    
    WalBoost 分类器（xobject 模块）（未成功）
    
    多目标识别（dpm 模块）
    
    针对特定物体
    针对特定物体
    
    霍尔变换检测直线和圆
    
    常见检测：检测椭圆、斑点
    
    常见检测：条形码二维码
    
    常见检测：文字（text 模块）
    
    常见检测：人脸识别
    
    高精度检测圆形的几个方法
  - 04.图像分割和前后景分离
    04.图像分割和前后景分离
    
    01.简单图像是分割：直接用形态学膨胀腐蚀.md
    
    02.交互式前后背景分离：GrabCut, WaterShed, AlphaMatting.md
    
    03.视频帧前后背景分离：BackGroundSubtractor.md
    
    04.HfsSegment（hfs 模块）.md
    
    05.GraphSegment（ximgproc 模块）.md
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 05.图像配准和拼接
    05.图像配准和拼接
    
    01.整体配准一：feature-based（reg、ecc）.md
    
    02.整体配准二：pixel-based（特征点、稀疏光流）.md
    
    03.局部配准：MeshWarp.md
    
    04.不同亮度的配准（HDR MTB）.md
    
    05.从图像配准到图像拼接：简单介绍.md
    
    06.从图像配准到图像拼接：细节介绍.md
    
    图片对齐进度-0531.pptx
  - 06.图像融合
    06.图像融合
    
    图像融合学习记录
    
    梯度投影融合闪光非闪光
    
    联合双边滤波融合闪光非闪光
    
    图像融合：HDR 融合
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    code
  - 07.模板匹配
    07.模板匹配
    
    OpenCV 使用模板匹配
  - 08.噪声
    
    08.噪声
    
    01.相机噪声类型
    
    01.相机噪声类型
    
    01.散粒噪声.htm
    
    02.传感器噪声一.html
    
    03.PRNU_DSNU.md
    
    04.噪声来源分析.html
    
    02.EMVA1288
    
    02.EMVA1288
    
    EMVA1288噪声标定学习记录
    
    03.噪声标定
    
    03.噪声标定
    
    从单张图片估计噪声
    
    文章一
    
    文章二
    
    Reference
    Reference
    
    材料
    
    04.去噪方法
    
    04.去噪方法
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    05.彩色噪声
    05.彩色噪声
    
    个人记录
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 09.超分
    
    09.超分
    
    Paper-1
    
    超分文章二：Fast Direct Super-Resolution by Simple Functions
    
    Paper-3.1
    
    Paper-3.2
    
    超分文章三：Image Super-Resolution as Sparse Representation of Raw Image Patches
    
    Reference
    Reference
    
    材料
  - 10.去模糊和模糊原因分析
    10.去模糊和模糊原因分析
    
    MTF测试注意事项
    
    readme
    
    光源对图像清晰度的影响
    
    去模糊-ImagePrior
    
    去模糊-手抖-01
    
    去模糊-简单版
    
    去模糊-解决失焦问题的黑科技
    
    去模糊-消除摄影中的运动模糊
    
    Reference
    Reference
    
    材料
  - 11.锐化和低光照和对比度增强
    11.锐化和低光照和对比度增强
    
    ToneMapping和对比度增强的关系
    
    低光照和对比度增强的关系
    
    锐化和对比度增强的关系
    
    低光照_对比度增强
    低光照_对比度增强
    
    ACE 算法（自动色彩均衡）
    
    CLAHE 改编
    
    CLAHE
    
    Retinex
    
    同态滤波
    
    OpenCV 中使用对比度增强
    
    模拟去雾
    
    非线性变换
    
    Reference
    Reference
    
    材料
    
    锐化
    锐化
    
    自适应锐化
  - 12.HDR
    
    12.HDR
    
    01.使用OpenCV进行长短帧HDR.md
    
    02.ExposureFusion.md
    
    11.Tonemapping和CCM的顺序.md
    
    12.GlobalToneMapping.html
    
    21.图像传感器中的HDR技术.html
  - 13.色调和颜色
    
    13.色调和颜色
    
    HSV和HSL
    
    LAB和RGB互转实例和注意点
    
    RGB和HSL互转实现文档
    
    偏色检测
    
    肤色检测的一些算法记录
    
    饱和度调整
    
    HSV
    HSV
    
    亮度、色调、饱和度调整流程（旧）
    
    亮度、色调、饱和度调整调研（新）
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 14.风格化和修图
    14.风格化和修图
    
    使用 OpenCV 进行图片风格化
    
    图像修图之放大眼睛
    
    皮肤美白
    
    图像修图之祛痘
    
    柔光的实现原理
    
    风格化之水彩画
    
    图像风格化之老照片风格
  - 15.纹理相关
    15.纹理相关
    
    去除纹理的几篇文章学习
    
    纹理合成学习记录
    
    Reference
    Reference
    
    asset
    
    code
  - 16.图像补全
    16.图像补全
    
    Criminisi 和 Telea 图像修复算法记录
    
    PatchMatch 算法
    
    Reference
    Reference
    
    asset
  - 17.光流和目标追踪
    17.光流和目标追踪
    
    基础知识-光流：稀疏和稠密
    
    追踪：MeanShift, CamShift
    
    追踪：tracker 模块
    
    追踪：motempl 模块
  - 18.后期去色差
    18.后期去色差
    
    去色差说明
    
    02.去紫边记录
    
    Reference
    Reference
    
    papers
  - 97.抗锯齿
    97.抗锯齿
    
    readme
  - 98.黑科技
    98.黑科技
    
    智能套索学习记录（Intelligent Scissors）
    
    缝隙裁剪 Seam Carving
  - 99.杂项
    99.杂项
    
    01.去雾.md
    
    04.图像相似度.md
    
    05.视网膜模型.md
    
    06.显著性检测.md
    
    07.SuperPixels.md
    
    08.PeiLinNormalization.md
    
    09.Radon Transform(拉东变换).md
    
    10.Phase Unwarping.md
    
    11.Flicker的理解.docx
    
    Reference
    Reference
    
    asset
- 照明
  照明
- 相机ISP
  相机ISP
  - 镜头涉及到的模块.docx
  - 01.DPC
    01.DPC
    
    DPC 坏点矫正
  - 02.BLC
    02.BLC
    
    BLC.md
  - 03.DSNU
    
    03.DSNU
  - 04.PRNU
    
    04.PRNU
  - 05.LSC
    05.LSC
    
    LSC：镜头矫正
    
    Python图像后处理与优化12-基本流程之晕影去除
  - 06.RawDenoise
    
    06.RawDenoise
    
    BNR
    
    Reference
    Reference
    
    papers
  - 07.CAC
    
    07.CAC
    
    Python图像后处理与优化14-基本流程之消除色差
    
    海康线扫相机像素校正原理推测
    
    色差消除记录
    
    paper
    paper
    
    paper-1
    
    paper-2
    
    paper-3
  - 08.AWB
    08.AWB
    
    AWB-1.docx
    
    AWB-2.docx
    
    AWB-3.docx
    
    AWB-4.md
    
    AWB-5.docx
    
    AWB-6.docx
    
    AWB-OpenCV.md
    
    AWB-视频.txt
    
    Reference
    Reference
    
    材料
  - 09.Demosaic
    
    09.Demosaic
    
    1.Demosaic系列一.docx
    
    2.Demosaic系列二.docx
    
    3.Demosaic系列三.docx
    
    4.Demosaic系列四.docx
    
    5.Demosaic系列五.docx
    
    Reference
    Reference
    
    papers
  - 10.LDC
    10.LDC
    
    1.相机畸变矫正的通俗理解
    
    2.相机畸变校正的正式理解
    
    3.使用OpenCV进行畸变校正
    
    实际进行畸变校正的注意点
  - 11.RGBDenoise
    
    11.RGBDenoise
  - 12.CCM
    
    12.CCM
    
    CCM-1.htm
    
    CCM-2.pptx
    
    CCM-3.docx
    
    CCM-OpenCV.md
  - 13.Gamma
    
    13.Gamma
  - 14.PostProcess
    
    14.PostProcess
  - 整体流程
    整体流程
    
    整体流程-1
    
    整体流程-2
    
    整体流程-3
    
    整体流程-hdrplus
    
    整体流程-效果
- 相机和镜头
  相机和镜头
- 经验总结
  经验总结
  - 图片发白处理
  - 尽量不要用jpg
- Reference
  Reference
  - asset
IP地理定位
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