饱和度

索引 escape(@string); // 通过 URL-encoding 编码字符串 e(@string); // 对字符串转义 %(@string, values...); // 格式化字符串 unit(@dimension, [@unit: ""]); // 移除或替换属性值的单位 color(@string); // 将字符串解析为颜色值 data-uri([mimetype,] url); // * 将资源内嵌到css中，可能回退到url() ceil(@number); // 向上取整 floor(@number); // 向下取整 percentage(@number); // 将数字转换为百分比，例如 0.5 -> 50% round(number, [places: 0]); // 四舍五入取整 sqrt(number); // * 计算数字的平方根 abs(number); // * 数字的绝对值 sin(number); // * sin函数 asin(number); // * arcsin函数 cos(number); // * cos函数 acos(number); // * arccos函数 tan(number); // * tan函数 atan(number); // * arctan函数 pi(); // * 返回PI pow(@base,

音频 带宽：声音的音波频率的范围。 人耳 人耳能听到的范围20Hz~20kHz的范围。 超出人耳的 低于20Hz的为次声波。 高于20kHz的为超声波。 人说话的范围为300~3400Hz，唱歌的高音低音和这个有关系。 乐器的范围和人耳是一样的。 采样 声音信号为模拟信号，计算机能处理的信号为数字信号，所以要采样便于计算机处理，采样就是采点。 采样频率，就是波形X轴的采样间隔。 采样精度，就是波形Y轴的采样间隔。 尼奎斯特定理：采样频率应为声音最高频率的2被。所以固定电话的采样频率为8K(3400hz*2)。 CD音质：乐器最高频率的2倍40kHz（20kHz * 2）。 图像 亮度 画面的明亮程度。 色调 色调是指图像的相对明暗程度，在彩色图像上表现为颜色。整个画面的差异（偏红偏绿）。 饱和度 饱和度是指色彩的鲜艳程度，也称色彩的纯度。饱和度取决于该色中含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大，饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小。 纯的颜色都是高度饱和的，如鲜红，鲜绿。混杂上白色，灰色或其他色调的颜色，是不饱和的颜色，如绛紫，粉红，黄褐等。完全不饱和的颜色根本没有色调，如黑白之间的各种灰色。 对比度 一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，一般来说对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽。 色阶 色阶是表示图像亮度强弱的指数标准

一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在 HSV 空间进行的，然后对于基本色中对应的 HSV 分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。 H: 0 — 180 S: 0 — 255 V: 0 — 255 此处把部分红色归为紫色范围： 目前在计算机视觉领域存在着较多类型的颜色空间(color space)。HSL和HSV是两种最常见的圆柱坐标表示的颜色模型，它重新影射了RGB模型，从而能够视觉上比RGB模型更具有视觉直观性。 HSV颜色空间 HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三个面，所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ，绿色对应于角度120°，蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180° 。 饱和度S取值从0到1，所以圆锥顶面的半径为１。HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集，这个 模型中饱和度为百分之百的颜色，其纯度一般小于百分之百。在圆锥的顶点(即原点)处，V=0,H和S无定义， 代表黑色。圆锥的顶面中心处S=0，V=1,H无定义，代表白色。从该点到原点代表亮度渐暗的灰色，即具有不同 灰度的灰色。对于这些点，S=0

　　现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像。对其主要通过HSI转换、分量色差等技术来提出目标。 RGB分量灰度化： 　　RGB可以分为R、G、B三分量。当R=G=B即为灰度图像，很多时候为了方便，会直接利用某个分量来进行灰度化，如下图所示： 　　　　上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白；同样地G分量草地较淡，B分量天空较淡。其他部分如灰黑色马路则相差不多。实际中，我们可以根据 　　需求有选择地选择分量。 RGB分量差灰度化： 　　 有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域，那么最简单的方法就是采用RGB色差。 　　例如在花束中提取红色的花瓣，就可以采用R-G分量差（目标为红色，干扰为G分量），或者，在土壤表面提取绿色秧苗，可以采用G-R-B分量差（G占2份，土壤可能 　　存在R,B分量干扰），下图为提取结果： 　　 　　如果遇到更复杂的情况，可以根据目标颜色与干扰颜色设计合适的分量差。 　　 HSI分量灰度化： 　　　　H、S、I分别表示色调、饱和度、明度。色调指日常所说的颜色（红，白，黑等），饱和度则表示颜色的鲜艳程度，值越大越鲜艳，明度则是颜色的明亮 　　程度。这三种属性可以用两个椎体表示，其中明度是竖直中心轴，在竖直方向上，明度不同；每个明度对应一个横截面，用极坐标表示H,S，H为角度，S为模长。 　　HSI模型如图所示： 　　 　　我们可以将RGB转为HSI

第一次写博客，有些紧张。如写的不好，尽请谅解! 2019-10-28 09:33:48 第一:透明度滤镜 该滤镜的效果其实跟调整透明度差不多。它总共有7个参数!语法如下! （摈弃那些花里胡哨，我们只需要第一个参数就行了!） filter:alpha(opacity=不透明度,finishopacity=结束时不透明度,style=形状特征,startX=开始横坐标,startY=开始纵坐标,finish=X=结束横坐标,finishY=结束纵坐标)； 在这里解释一下:style有4个参数:数值为0时表示匀速渐进,数值为1时表示线性渐进,为2时表示放射渐进,为3时表示直角渐进。 案例:filter:alpha(opacity=0.4) 第二:模糊滤镜 该滤镜的效果就是对照片进行模糊。它总共有1个参数!语法如下! filter:blur(模糊程度)；参数为像素，在0-10px之间,大于10px就没效果,0px和10px时模糊程度为0,在1-9px数值越大模糊程度越大! 案例:filter:blur(3px); 第三:灰度滤镜 该滤镜的效果就是对照片进行灰度调整,使其看起来像回忆照的效果。它总共有1个参数!语法如下! filter:grayscale(灰度大小)；参数为0-1或者0%-100%之间.参数值越大,灰度值越大! 案例:filter:grayscale(0.4); 第四

第一次写博客，有些紧张。如写的不好，尽请谅解! 2019-10-28 09:33:48 第一:透明度滤镜 该滤镜的效果其实跟调整透明度差不多。它总共有7个参数!语法如下! （摈弃那些花里胡哨，我们只需要第一个参数就行了!） filter:alpha(opacity=不透明度,finishopacity=结束时不透明度,style=形状特征,startX=开始横坐标,startY=开始纵坐标,finish=X=结束横坐标,finishY=结束纵坐标)； 在这里解释一下:style有4个参数:数值为0时表示匀速渐进,数值为1时表示线性渐进,为2时表示放射渐进,为3时表示直角渐进。 案例:filter:alpha(opacity=0.4) 第二:模糊滤镜 该滤镜的效果就是对照片进行模糊。它总共有1个参数!语法如下! filter:blur(模糊程度)；参数为像素，在0-10px之间,大于10px就没效果,0px和10px时模糊程度为0,在1-9px数值越大模糊程度越大! 案例:filter:blur(3px); 第三:灰度滤镜 该滤镜的效果就是对照片进行灰度调整,使其看起来像回忆照的效果。它总共有1个参数!语法如下! filter:grayscale(灰度大小)；参数为0-1或者0%-100%之间.参数值越大,灰度值越大! 案例:filter:grayscale(0.4); 第四

一、基本概念 1.RGB: 红色,绿色,蓝色(三原色光) ,数值：0:不发光 255:发光最亮 ： RGB发光圆谱图。 2.HSB色彩：色相(H)、饱和度(S)、明度(B);饱和度(S):相当于家庭电视机的色彩浓度;饱和度高色彩较艳丽,饱和度低色彩就接近灰色;明度也称为亮度，等同于彩色电视机的亮度，亮度高色彩明亮，亮度低色彩暗淡，亮度最高得到纯白，最低得到纯黑。HSB色谱图： 1.图片分辨率： 单位dpi,像素/英寸(现在：电视机或者显示器的寸数也就是英寸),网上的图片分辨率一般都为72dpi 　　 三、了解软件界面，知道怎新建图像及画笔的使用。 3.1：画笔的使用：【B】：(上次使用的画笔);【shift+B】: 切换画笔 ;【D】: 颜色设置为默认的前景黑色、背景白色;【X】: 颜色设置为默认的前景白色、背景黑色 2.2: 设置图像变成一片空白，就如同新建一样：1.使用菜单栏填充 ;2.快捷键直接可以用前景色填充，它是【ALT DELETE】或【ALT BackSpace】; 3：背景色填 【CTRL DELETE】 来源： https://www.cnblogs.com/pingqlin341/p/11690342.html

https://www.cnblogs.com/wang726zq/p/3660581.html RGB三原色是基于人肉眼对光线的生理作用。人眼内有三种椎状体“对这三种光线频率所能感受的带宽最大，也能独立刺激这三种颜色的受光体”，因此RGB称为三原色。比如，黄色波长的光对人眼的刺激效果，和红色与绿色同时刺激人眼相同，所以，对人来说R+G=yellow，即（255,255,0）. 相对于RGB，HSB（也叫HSV）模式更便于描述人眼对与颜色的感觉。如图的HSB椎形坐标，横截面从下往上亮度值从0%到100%递增；横截面的中心点是灰色的，随着半径增大，饱和度从0增大到100%；色相取值0°~360°，代表截面上红、黄、绿、青、蓝、粉红的颜色变化。 HSB坐标系最顶部的截面最外圈，饱和度和亮度都是100%，随着色相从0°到360°变化，RGB值的变化如上图，红色、绿色、蓝色分别位于0°、120°、240°；0°到60°之间绿色分量均匀增加，60°到120°之间红色分量均匀减少，以此类推。将 这个演示 中的S和B调到100%，调整H的值观察RGB的变换就能发现这个规律。这时RGB中最大值一定是255（因为亮度为100%），最小值一定是0（如果不是，比如RGB=（10,20,255），可以看成在（0,10,255）分量的基础上加上一个灰色分量（10,10,10），加灰色后饱和度就不是100%了

原创转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11524971.html 使用率 使用率，是指磁盘处理I/O的时间百分比。过高的使用率（比如超过80%），通常意味着磁盘 I/O 存在性能瓶颈。 饱和度 饱和度，是指磁盘处理 I/O 的繁忙程度。过高的饱和度，意味着磁盘存在严重的性能瓶颈。当饱和度为 100% 时，磁盘无法接受新的 I/O请求。 IOPS IOPS（Input/Output Per Second），是指每秒的 I/O 请求数。 吞吐量 吞吐量，是指每秒的 I/O 请求大小。 响应时间 响应时间，是指 I/O 请求从发出到收到响应的间隔时间。 来源： https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11524971.html

亮度是指图片的明暗程度，对比度是指图片明暗的差异，饱和度则是图片颜色的饱满程度。 图片文件一般是RGB格式，当然也有的是YCBR格式。前者主要用于显示，后者则主要用于印刷。当然世上没有绝对的事情，也有人喜欢在电脑或手机上看YCBR格式的，至于印刷嘛，如果用RGB格式则可能会偏色。 RGB是三种颜色的缩写，其中R是指红色（Red）、G是指绿色（Green），B是指蓝色（Blue）。现代的时候颜色理论认为所有颜色都是红、绿和蓝三种颜色的组合。 YCBR则是四种颜色的缩写，其中Y是指黄色（Yellow），C是指青色（Cyan），B是指蓝色（Blue），R是指红色（Red）。现代的彩色印刷，最好的都是用黄色、青色、蓝色和红色的四色胶片来完成的。 在计算机中，每一种颜色都是用一个字节（Byte）来记录，RGB图片文件中就用三个字节来分别记录红绿蓝三种颜色，所以比较好的图片文件都是24位的。有的图片文件还支持透明度，透明度也可以用一个字节来记录，因此支持透明度的图片文件就是32位的。 在 用一个字节记录颜色 时，字节可以看成数字，一个字节有8位（bit），每位可代表一个数值为0或1的二进制数，这样一个8位的二进制数转换成十进制数就可以表示从0到255的范围。 颜色值就可以用从0到255的数值来表示颜色的明暗 。当数值为0时颜色最暗，而当数值为255时颜色最亮。当红绿蓝三个的颜色值都是0的时候