这些颜色图是由 Kristen Thyng 使用 viscm 开发的。 它们在感知上是一致的，因为颜色在用作数字轴时应该是一致的。 如果这些颜色图对您有用，请考虑引用我们的论文： Thyng、KM、CA Greene、RD Hetland、HM Zimmerle 和 SF DiMarco。 2016. 海洋学的真实色彩：有效和准确的颜色图选择指南。 海洋学 29（3）：9-13。 http://dx.doi.org/10.5670/oceanog.2016.66

这是我平时最喜欢用的字体和颜色设置，看起来很舒服，而且参数和数字等都做了特殊颜色高亮处理，希望大家能喜欢，当然也可以根据自己的喜好在工具->选项->常规->字体和颜色自己设定

为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。

更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。 由于工作需要，需要计算颜色直方图来提取颜色特征，但若不将颜色空间进行量化，则直方图矢量维数过高，不便于使用。但是看了opencv API后并未发现提供了相关函数能够在计算颜色直方图的同时进行量化，因此这部分功能只能自己实现。下面分为两个部分进行介绍： 一、颜色空间量化表 由于RGB模型不够直观，不符合人类视觉习惯，因此在进行颜色特征提取前，需要将照片从RGB颜色模型转换为更符合人类视觉的HSV模型。在提取颜色特征时，最常用的方法之一为

根据人眼对蓝色最不敏感的特性，提出了通过修改文本字符的蓝色成分使其嵌入水印信息的一种文本数字水印算法。理论分析及实验结果表明，该算法具有水印容量大、鲁棒性较强的特点，可以弥补当前文本数字水印算法存在的鲁棒性较差、水印容量小的缺点。它在电子文档的版权保护等领域有广泛的应用前景。

根据人眼对蓝色最不敏感的特性,提出了通过修改文本字符的蓝色成分使其嵌入水印信息的一种文本数字水印算法。理论分析及实验结果表明,该算法具有水印容量大、易于实现的特点，它在电子文档的版权保护等领域有广泛的应用前景。

c++ 设置文本颜色和字体 API c++ 设置文本颜色和字体 API c++ 设置文本颜色和字体 API c++ 设置文本颜色和字体 API

彩色模型   数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。 HSV模型 HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 (1)色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，

可设置行高及每行颜色的ListCtrl，还可以获取指定行的颜色

从https://matplotlib.org/cmocean/复制的感知统一颜色图的集合 要设置颜色图，请使用“colormap(Colormap.[mapname])” [mapname] 与原始链接中给出的名称匹配，并且可以使用制表符完成。