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  • Chart.js不依赖任何外部工具库,轻量级(压缩之后仅有4.5k),并且提供了加载外部参数方法;...每类型图表都有动画效果,并且看上去非常棒,即便是在retina屏幕上。2.快速上手起步 引入Chart.js文件首先我们需要

    1. 介绍

    Chart.js基于HTML5 canvas技术,支持所有现代浏览器,并且针对IE7/8提供了降级替代方案;Chart.js不依赖任何外部工具库,轻量级(压缩之后仅有4.5k),并且提供了加载外部参数的方法;Chart.js帮你用不同的方式让你的数据变得可视化。每种类型的图表都有动画效果,并且看上去非常棒,即便是在retina屏幕上。

    2.快速上手

    起步
    引入Chart.js文件

    首先我们需要在页面中引入Chart.js文件。此工具库在全局命名空间中定义了Chart变量。

    创建图表

    为了创建图表,我们要实例化一个Chart对象。为了完成前面的步骤,首先需要需要传入一个绘制图表的2d context。以下是案例。

    <canvas id="myChart" width="400" height="400"></canvas>
    //Get the context of the canvas element we want to select
    var ctx = document.getElementById("myChart").getContext("2d");
    var myNewChart = new Chart(ctx).PolarArea(data);

    我们还可以用jQuery获取canvas的context。首先从jQuery集合中获取我们需要的DOM节点,然后在这个DOM节点上调用 getContext(“2d”) 方法。

    //Get context with jQuery - using jQuery's .get() method.
    var ctx = $("#myChart").get(0).getContext("2d");
    //This will get the first returned node in the jQuery collection.
    var myNewChart = new Chart(ctx);

    当我们完成了在指定的canvas上实例化Chart对象之后,Chart.js会自动针对retina屏幕做缩放。
    Chart对象设置完成后,我们就可以继续创建Chart.js中提供的具体类型的图表了。下面这个案例中,我将展示如何与Django template 结合画图。

    2.1 基于Javascript 的方法

    <script type="text/javascript">
        var cage_list = new Array;
        var mask_data = new Array;
        var unmask_data = new Array;
        {% for cage in cage_list %}
            cage_list.push('{{ cage.cagename }}');
            mask_data.push('{{ each_cage_mask_dcit|get_item:cage}}');
            unmask_data.push('{{ each_cage_unmask_dcit|get_item:cage}}');
        {% endfor %}
    
        var barChartData = {
        labels :cage_list,
        datasets : [
            {
                fillColor : "rgba(220,220,220,0.5)",
                strokeColor : "rgba(220,220,220,0.8)",
                highlightFill: "rgba(220,220,220,0.75)",
                highlightStroke: "rgba(220,220,220,1)",
                data : mask_data
            },
            {
                fillColor : "rgba(151,187,205,0.5)",
                strokeColor : "rgba(151,187,205,0.8)",
                highlightFill : "rgba(151,187,205,0.75)",
                highlightStroke : "rgba(151,187,205,1)",
                data : unmask_data
            }
        ]
    }
    window.onload = function(){
        var ctx = document.getElementById("myChart").getContext("2d");
        window.myBar = new Chart(ctx).Bar(barChartData, 
            {responsive : true,
            scaleShowLabels : true,});
    }
    
    
    其中 get_item是一个django template custom tag 如下:
    
    from django.template.defaulttags import register
    @register.filter
    def get_item(dictionary, key):
        return dictionary.get(key)

    2.2 基于jQuery画图

    {% for cage in cage_list %}
                    cage_list.push('{{ cage.cagename }}');
                    mask_data.push('{{ each_cage_mask_dcit|get_item:cage}}');
                    unmask_data.push('{{ each_cage_unmask_dcit|get_item:cage}}');
             {% endfor %}
    
            var data = {
                        labels : cage_list,
                        datasets : [
                            {
                                fillColor : "rgba(220,220,220,0.5)",
                                strokeColor : "rgba(220,220,220,1)",
                                data : mask_data
                            },
                            {
                                fillColor : "rgba(151,187,205,0.5)",
                                strokeColor : "rgba(151,187,205,1)",
                                data : unmask_data
                            }
                        ]
                    }
            $(document).ready(function(){
                var ctx = $("#myChart").get(0).getContext("2d");
                new Chart(ctx).Bar(data,{
                    responsive : true
                });
            })

    3 两种随机颜色javascript方法

    'rgba(' + (Math.floor(Math.random() * 256)) + ',' + (Math.floor(Math.random() * 256)) + ',' + (Math.floor(Math.random() * 256)) +', 0.4'+ ')',
    '#'+Math.random().toString(16).substr(-6),
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  • 2数组去重方法 推荐 结合对象和数组特点 function noRepeat(arr){ var obj = {}; //把数组元素看成是对象属性,如果属性值为undefined,证明不含属性名,可以赋值为1 //如果下次再次出现属性,...

    2种数组去重的方法

    推荐 结合对象和数组的特点

    1.  	function noRepeat(arr){ 
      

    var obj = {}; //把数组的元素看成是对象的属性,如果属性值为undefined,证明不含属性名,可以赋值为1
    //如果下次再次出现属性,证明是重复的值,可以扔掉
    var newArr = [];
    for(var i = 0; i < arr.length; i++){
    if(obj[arr[i]]===undefined){
    obj[arr[i]] = 1;
    newArr.push(arr[i]);
    }
    }
    return newArr;
    }
    console.log(noRepeat([1,1,1,2,2,1,2,3]));
    2. .ES6方法
    let arr = [1,1,1,2,2,1,2,3,3];

            let s = new Set(arr);
            let newArr = [...s];
            
            console.log(newArr);
    

    3.原生js随机颜色简写
    oDiv.style.backgroundColor = “rgb(”+Math.floor(Math.random()*256)+","+Math.floor(Math.random()*256)+","+Math.floor(Math.random()*256)+")";//随机颜色

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  • ps 颜色理论

    2019-09-18 09:09:53
    间色:又称“二次色”,指的是原色基础上任意两种颜色的结合 复色:又称“三次色”,指的是除原色和间色之外的所有颜色,也就是原色和间色在混合得到的颜色 色彩三属性 色彩的三属性分别是色相,饱和度,明度 HSB, ...

    色彩原则

    太阳光是由赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种颜色的光组成,颜色概括为:原色、间色和复色三大类。

    原色:色彩的来源被称为三原色,三原色分别是红色、黄色、蓝色
    间色:又称“二次色”,指的是原色基础上任意两种颜色的结合
    复色:又称“三次色”,指的是除原色和间色之外的所有颜色,也就是原色和间色在混合得到的颜色

    色彩三属性

    色彩的三属性分别是色相,饱和度,明度

    HSB, H表示色相,S表示饱和度,B表示亮度。
    色相:是纯色,即组成可见光谱的单色,红色在0度,绿色在120度,蓝色在240度,度数是来自于色相环如下图。
    饱和度(0-100):表示色彩的纯度, 为0时即为白色, 白、黑和其他灰色色彩都没有饱和度,在最大饱和度时,每一色相具有最纯的色光。 亮度(0-100):是色彩的明亮度,为0时即为黑色,最大亮度是色彩最鲜明的状态。

    在这里插入图片描述
    拾取器上面都可以进行相应的配置
    在这里插入图片描述

    色彩模式

    色彩模式由 RGB,CMYK,LAB三种模式组成

    RGB是加色色彩模式。R代表红色,G代表绿色,B代表蓝色,三种色彩叠加形成了其它的色彩,因三种颜色都有0~255种选择,所以三种色彩叠加就形成1670万种颜色。主要应用于显示器、投影设备以及电视机。创建文件分辨率主要设置72,大小一般选择像素厘米毫米都可以

    CMYK是减色色彩模式,C代表青色,M代表洋红色,Y代表黄色,K代表黑色,主要应用于印刷,打印,喷绘。创建文件分辨率主要设置300,如果是喷绘的话,30到150,大小一般选择厘米毫米

    LAB是既不依赖光线,也不依赖于颜料,它是CIE组织确定的一个理论上包括了人眼可以看见的所有色彩的色彩模式。LAB是RGB+CMYK,支持的颜色更多,主要应用于调色

    绘制3个圆形,图层模式选择滤色,则可以看到如下图,RGB滤色以后就出现了CMYK的颜色,注意RGB三个颜色一起滤色是白色

    在这里插入图片描述

    最佳避免色彩损失的方法是:应用LAB模式编辑图象,再转换为CMYK模式打印输出。 当你将RGB模式转换成CMYK模式时, ps将自动将RGB模式转换为Lab模式,再转换为CMYK模式。 在表达色彩范围上,处于第一位的是Lab模式,第二位的是RGB模式,第三位是CMYK模式

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  • 上两篇博文给大家分别介绍了在火焰检测中常用的两种颜色判据——RGB判据和HSI判据,这一篇博文给大家展示一下它们两个单纯结合的效 果,然后介绍一个更强大的结合算法,能够很好地分割出火焰区域。在下篇博文将会在...
        上两篇博文给大家分别介绍了在火焰检测中常用的两种颜色判据——RGB判据和HSI判据,这一篇博文给大家展示一下它们两个单纯结合的效
    果,然后介绍一个更强大的结合算法,能够很好地分割出火焰区域。在下篇博文将会在RGB判据以及HSI判据的基础上分别添加更加严格的约束条件,
    使得不合理的区域进一步缩小。
    
        首先,我们尝试一下简单地用上两篇介绍的判据分别提取出来的区域进行与运算,看看效果有没有改善。
    
        这是我们的测试原图:
    

    这里写图片描述

        这是仅用RGB判据后得出的火焰区域:
    

    这里写图片描述

    很明显,得出来的是一个实心的区域,说明RGB判据用来提取完整区域是挺有效果的。
    
        再来看看仅用HSI判据后得出的火焰区域:
    

    这里写图片描述

    这次得出来的就不是一个区域了,而是一个火焰的轮廓,上一篇博文也曾经说过,如果想要得出一个区域,就要适当修改输入的三组阈值参数值,现在
    假设我们需要的是火焰的轮廓而不是实心区域,所以仍保留这个效果。
    
        最后看看两者的与运算,看看有没有什么变化:
    

    这里写图片描述

    我们仔细观察一下,可以发现火焰区域变得更细了,比仅用HSI判据实现的效果更加柔和,看上去更加舒服。
    
        现在我们不再单纯地结合两个颜色判据,而是在原有的RGB判据中添加HSI判据的变种,形成一个强大的颜色判据。该结合判据的算法如下:
        保留RGB判据:
                            R > R_avg              AND
                            R >= G >= B
        添加新的HSI约束条件:
                            S > 0.2                AND
                            S > (255 - R) / 20     AND
                            S >= ((255 - R)*ST / RT
        其中,ST为饱和度阈值,参考范围是55~65;RT为红色分量阈值,参考范围是115~135。
    
        很明显,我们可以看出结合判据既基本上保留了RGB判据,又保留了HSI判据的可互动修改参数的特点,理论上会比单独使用或单纯结合的效
    果要好。
    
        下面给出结合判据的函数代码:
    
     int ProcessColorModel(IplImage *RGBimg,IplImage*dst){
        if(RGBimg == NULL || dst == NULL){
            printf("func ProcessColorModel() Error:\n");
            printf("RGBimg == NULL || dst == NULL\n");
            return -1;
        }
    
        if(RGBimg->nChannels != 3 || dst->nChannels != 1){
            printf("func ProcessColorModel() Error:\n");
            printf("RGBimg->nChannels != 3 || dst->nChannels != 1\n");
            return -1;
        }
    
        CvSize size = cvGetSize(RGBimg);
        IplImage * pImgFire = cvCreateImage(size, 8, 3);
    
        cvSet(pImgFire, cvScalar(0, 0, 0));
    
        int RedThreshold = 115;  //115~135 
        int SaturationThreshold = 55;  //55~65
    
        for (int j = 0; j < RGBimg->height; j++){
            for (int i = 0; i < RGBimg->widthStep; i += 3){
                uchar B = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 0];
                uchar G = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 1];
                uchar R = (uchar)RGBimg->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 2];
                uchar maxv = max(max(R, G), B);
                uchar minv = min(min(R, G), B);
                double S = (1 - 3.0*minv / (R + G + B));
    
                //生成二值图
                if (R > RedThreshold && R >= G && G >= B && S > 0.20 && S > (255 - R) / 20 && S >= ((255 - R)*SaturationThreshold / RedThreshold)){
                    pImgFire->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 0] = 255;
                    pImgFire->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 1] = 255;
                    pImgFire->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 2] = 255;
                }
                else{
                    pImgFire->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 0] = 0;
                    pImgFire->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 1] = 0;
                    pImgFire->imageData[j*RGBimg->widthStep + i + 2] = 0;
                }
            }
        }
    
        cvCvtColor(pImgFire, dst, CV_BGR2GRAY);
        cvReleaseImage(&pImgFire);
    
        return 0;
    }
        由于只需要使用S分量,不需要使用H和I分量,所以在此并不需要单独写颜色模型转换函数,而只需要在函数里面计算S分量即可。
    
        最后我们看看效果如何:
        (为了证实算法的强大性,我们来验证两组有干扰物的图片,读者有兴趣可自行验证以前我们使用的那幅图片,在这就不演示了)
        ①:原图
    

    这里写图片描述

        这是一幅有建筑物干扰的图片,建筑物有一点偏向火焰颜色的趋势,那么我们的算法能不能正确提取火焰区域而不提取建筑物呢?下面来检验一下:
    

    这里写图片描述

        显然,基本上没有圈出建筑物,但仍存在一点噪声干扰,读者可以使用我们最开始介绍的图像预处理里面的方法来去除孤立点。
    
        ②:原图
    

    这里写图片描述

        这是一幅有其他光源干扰的图片,并且火焰的区域很多,那么提取效果如何呢?
    

    这里写图片描述

        显然,我们担心的光源并没有被提取出来,几乎可以完整地提取出全部火焰区域,效果还算不错。
    
        最后想要说明一点的是,仅仅只有一个判据是不可能达到最优效果的,大家应该尝试结合不同的判据,或许会达到意想不到的效果~
    
        今天就分享到这里~欢迎大家多来评论,来找出博主可能存在的错误,希望能和各位图像爱好者共同成长~
        那么我们下次见~
    
    下文预告:基于OpenCV的火焰检测(五)——两个颜色模型的主分量判据
    
    展开全文
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空空如也

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两种颜色的结合