前面博客已经分析过了 just贴个代码 public class LongestCommonSubsequence{public static void main(String[] args){//保留空字符串是为了getLength()方法的完整性也可以不保留//但是在getLength()方法里面必须额外的初始化c[][]第一个行第一列String[] x = {"", "x",

跟随B站食鱼者的视频学习的笔记。 LSC概述  LSC：lens shading correction，镜头阴影矫正。 Lens Shading一般被称为暗角或渐晕效应，可细分为Luma Shading（亮度均匀性，中间图）和Color Shading（色彩均匀性，左图）两种。右图是经过矫正后的效果。 Luma shading产生原因 Luma Shading是由镜头的光学特

应用于LSC pattern:RGGB Raw mipi10 像素:3072x4096 LSC_Table: R_Table:13x17  13行x17列的table，需要把它从txt转换成动态数组，再做特殊处理，应用到R通道上，相当于是乘一个gain值，完成ISP pipeline 的raw域LSC。 难点1: 转换txt为动态数组 如图为整张图的 R_LSC_Tabl

超像素 超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类，形成一个更具有代表性的大“像素”。这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位，可以减低图像的维度和异常像素点。目前常用的超像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。下面来说说这些算法基于Opencv的Python实现。 简单线性迭代聚类（SLIC） 同时显示三种算法处理结果 # coding=utf-8#############

由于相机在成像距离较远时，随着视场角慢慢增大，能够通过照相机镜头的斜光束将慢慢减少，从而使得获得的图像中间比较亮，边缘比较暗，这个现象就是光学系统中的渐晕。由于渐晕现象带来的图像亮度不均会影响后续处理的准确性。因此从图像传感器输出的数字信号必须先经过镜头矫正功能块来消除渐晕给图像带来的影响。同时由于对于不同波长的光线透镜的折射率并不相同，因此在图像边缘的地方，其R、G、B的值也会出现偏差，导致CA