gamma

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如果这是我创建的纹理，我只是简单地使其内部格式为GL_SRGB。但我将Qt Quick Itemfoo加入到我的自定义QQuickFramebufferObject GL代码中，其中我采用foo->textureProvider()->texture()并使用该纹理进行渲染。所以我可以做纹理过滤（当双线性取样时）伽马校正？注意：我知道我可以实现手动双线性过滤4纹理水龙头和lerping，但这会

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使用optim，ML

将Gamma分布拟合到R中的数据我有一个数据集，它也包括家庭收入数据，我必须使用最大似然估计来拟合这个数据的Gamma分布。具体来说，我们需要使用包优化，而不是fitdistr。所以这是我的代码： t1 <- sum(log(newdata$faminc)) t2 <- sum(newdata$faminc) obs <- nrow(newdata) lh.gamma <- function

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伽玛校正公式

在伽马校正的讨论中，大多数人写式 y = 255 (x/255)^gamma 我想这被应用于每个信道：R，G和B.我quesion被以下不该我宁愿分析图像（我假设每个颜色通道8bit），找到所有通道中的最大强度像素，然后写出所有通道中的最大强度像素，然后写出y = x_max（x/x_max）^ gamma ？如果第1部分的答案是“是”，那么第二个问题如下：我应该为每个颜色通道使用x_ma

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NetLogo：如何在没有任何错误的情况下对同样的计算公式使用随机伽马和除法？

我使用NetLogo的随机伽马。当我将除法添加到random-gamma语法时，NetLogo会得到一个错误。以下是使用随机伽马的计算语法的示例。（另外，这些变量“number-dead，S，T”被注册在全局变量中。）在我的模拟中，需要在随机伽马计算结果之后添加除法。我该怎么办？请给一些建议。我们感谢您的合作。 set sim precision((number-dead * random-ga

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输出在ImageMagick的 - 自动GAMME选项计算的伽马

我需要知道的伽玛校正，当我们使用以下命令ImageMagick的自动计算的水平转换in.jpg -auto-γout.jpg 这可能吗？谢谢

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Direct2D - 如何用位图做伽马校正透明（alpha）

我在Direct2D中绘制位图。位图使用透明度（alpha通道）。混合看起来不对。作为一项测试，我加载了50％透明度的纯黑色PNG图像，并将其绘制在白色背景上。结果是红色，绿色和蓝色值为127（0x7F7F7F）的像素。这表明Direct2D的融合忽略了伽玛，并将色彩值视为线性。（位图使用常规sRGB色彩空间，每像素32位，红色，绿色，蓝色和Alpha各8位）。它们以GUID_WICPixe

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使用Gamma分布运行GLM，但数据包括零

我试图在R中运行生物量数据（还原生物量和生殖生物量与营养生物量的比率）作为生境类型（“hab” ），收集年份数据（“年份”）和数据收集站点（“站点”）。我的数据看起来好像适合Gamma分布，但是我有8个观测值，生物量为零（约800个观测值），所以模型不会运行。处理这个问题的最好方法是什么？什么是另一个错误分布使用？或者，将一个非常小的值（例如.0000001）添加到我的零观察值是否可行？我的模式

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如何将滚动条位置转换为gamma校正？

我想构建一个单一数字的常量数组（1..200），以创建一个'查找表'，将具有值1 - 200的滚动条位置转换为用于将伽马校正应用于图像的值。第一阵列值将具有值某处anound 7.0 - 9.9（Photoshop使用9.9）。中间一个，数组值100，需要精确到1.0。数组值200将约为0.01。谁能告诉我要使用哪种算法？我一直在试图让使用基于周围的功能电源（I，2.2）在一些测试代码“试错

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检查iOS上的CGColorSpace ICC颜色配置文件数据

我正在寻找一种方法来检查所提供的IC卡颜色配置文件数据CGColorSpace的copyICCData()方法。具体而言，我在iOS上将PNG图像加载到UIImage s，并试图找到一种方法来使用let iccData:CFData? = aUIImage.cgImage!.colorSpace!.copyICCData()来确定图像文件的灰度系数。这是针对使用3D渲染的游戏 - 如果源图像具有

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在Matlab中使用randg伽玛定律创建噪声图像和消除噪声？

我想在Matlab中使用“randg”函数将乘法伽玛噪声添加到图像中，并去除该噪声。我们必须记住，噪声应该有平均值1和4级。它应该遵循Gamma律（使用Gamma概率分布函数）。加入噪音后的图像变成 f = u * v; 其中f =噪声图像，u =原始图像，v =噪声图像。伽马法是： GV（V）= L^L /（Γ（L））V ^（L-1）EXP（-Lv）1_（v≥0），其中L是噪音水平和v是噪