SMPTE 2086-2018标准全称为“Mastering Display Color Volume Metadata Supporting High Luminance and Wide Color Gamut Images”,其主要定义和规范了在高清及超高清内容制作中,如何对显示器的色彩体积进行编码和管理。为了深入理解该标准,我们需要从以下几个方面进行详细介绍。 SMPTE(美国电影电视工程师协会)是一个全球认可的标准开发组织,总部位于美国纽约州的White Plains,其成员遍布全球六大洲的80多个国家。SMPTE通过其技术委员会来准备工程文件,这些文件包括标准、推荐实践和工程指南。SMPTE与ISO、IEC和ITU等其他标准制定组织密切合作,制定的工程文件严格遵循SMPTE的标准操作手册。 SMPTE 2086-2018标准是2014年SMPTE 2086标准的修订版,修订版的目的在于更新和扩展对高亮度和宽色域图像的显示设备色彩体积元数据的支持。该标准提供了一套元数据集,用以描述和规范显示设备在显示高亮度和宽色域内容时需要遵循的色彩特性。这些特性对于确保图像在不同设备间的一致性和色彩准确性至关重要。 标准的前言部分提到,标准文档的创作工作由SMPTE的技术委员会10E负责。在标准发布时,SMPTE没有收到任何有关实施该工程文件所必需的专利权的通知,但是文档中可能包含某些部分属于专利权的范围,SMPTE并不负责识别这些专利权。 标准的介绍部分是完全提供信息性的,并不构成工程文件不可分割的部分。内容的制作过程开始于创意人才(导演/摄影师)的工作,他们在拍摄和制作过程中定义了图像的美学属性。随后,图像必须经过一系列后期制作处理,包括调色和色彩分级,最终转换为可交付给分发系统和显示系统的格式。SMPTE 2086-2018标准的目标就是为这一系列后期制作步骤提供色彩管理的规范。 标准中的主要内容包括: - 范围:定义标准的应用范围和目的。 - 符合性注释:规定如何评估符合该标准的程度。 - 规范性参考:列出该标准所依赖的其他相关标准。 - 术语和定义:对标准中使用到的专业术语进行解释。 - 元数据:说明了图像色彩管理所需的关键信息。 - 元数据集:构成图像色彩体积描述的一组参数。 - 数值范围:元数据中各个参数允许的值的范围。 - xy色度坐标:描述显示设备色彩再现的色度值。 - 显示原色:定义显示设备显示色彩时所用的基本色彩。 - 白点色度:指定了显示设备中白色点的具体色彩值。 - 最大显示主控亮度:指明显示设备能够达到的最大亮度。 - 最小显示主控亮度:指明显示设备能达到的最小亮度。 标准还包含了附件A和参考资料,其中参考资料部分提供有关如何处理超出规范值范围的使用情况。这些内容对于理解如何在实际环境中应用这些元数据来达到正确的色彩再现至关重要。 SMPTE 2086-2018标准为数字电影和电视行业提供了一个框架,用于确保在高动态范围(HDR)和宽色域内容制作中色彩的准确传递和重现。通过详细规范显示设备的色彩特性,该标准为制作高质量视觉内容提供了一个参考基础,有助于在整个行业内实现色彩的一致性和可靠性。
2025-12-05 15:42:27 155KB SMPTE Mastering Displa Metadata
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VinBigData胸部X射线DICOM元数据,每个DICOM文件都包含一个表示图像像素值的数组。但是,它也包含足智多谋的信息,可以帮助您更好地了解整体数据。该数据集是提取位于训练和测试文件夹中的每个DICOM文件中包含的所有元数据的结果。 test_dicom_metadata.csv test_dicom_metadata_cleaned.csv train_dicom_metadata.csv train_dicom_metadata_cleaned.csv
2025-05-04 16:20:56 626KB 数据集
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数据集成原理,在过去的20年,数据库的角色,特别是数据库技术的角色已经发生了巨大的变化,从一个企业拥有相对封闭的数据库,到不同的数据库和其他结构信息可以互相访问,甚至互相操作,更有可能变成一个,在外界看来是一个统一的数据库
2024-09-19 14:58:39 7.14MB metadata
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metadata公共元数据项目源码解析》 在IT领域,数据是驱动业务发展的核心要素,而元数据(Metadata)则是理解和管理数据的关键。本篇文章将深入探讨“metadata公共元数据项目”的源码,帮助读者理解元数据的重要性和其在实际项目中的应用。 “metadata公共元数据项目”是一个开源项目,其代码存储于GitHub(https://github.com/songxingkeji/metadata),旨在提供一个共享和管理元数据的平台。元数据,简单来说,是对数据的数据,它包含了关于数据的描述、属性、来源、格式等信息,对于数据治理、数据分析和数据挖掘等环节具有重要意义。 源码分析: 1. **项目结构**:在解压后的“metadata-master”文件夹中,我们通常会看到项目的整体架构,包括源代码文件、配置文件、测试用例等。这反映了项目的核心模块划分和功能实现。 2. **核心模块**:元数据项目可能包含几个关键组件,如元数据获取模块、存储模块、查询模块和接口服务。获取模块负责从各种数据源收集元数据;存储模块可能使用数据库或文件系统来保存这些信息;查询模块用于检索和过滤元数据;接口服务则为外部应用提供API调用。 3. **技术栈**:根据项目名称,我们可以推测其可能使用Java或Python等语言开发,因为这两种语言在大数据处理和后端服务开发中较为常见。同时,数据库可能选择MySQL、MongoDB等支持大规模数据存储的系统。 4. **数据模型**:在源码中,我们会找到定义元数据的数据模型,比如实体类(Entity)、字段(Field)、关系(Relationship)等。这些模型是元数据项目的基础,用于描述数据的结构和相互联系。 5. **接口设计**:项目的API设计是连接前端和后端的关键。通过查看`/api`目录下的文件,可以了解如何对外提供增删改查等操作,以及如何处理元数据的导入导出。 6. **测试与部署**:源码中可能包含测试用例和部署脚本,这对于保证代码质量、快速部署和持续集成至关重要。 7. **版本控制**:项目使用Git进行版本控制,这意味着可以通过查看提交历史了解项目的发展历程,学习开发者如何解决遇到的问题。 8. **文档**:虽然未明确提及,但优秀的开源项目通常会提供README文件,解释项目的目的、安装和使用方法。此外,可能还有开发者指南、API文档等,帮助用户和贡献者更好地理解和参与项目。 通过深入研究“metadata公共元数据项目”的源码,开发者不仅可以学习到元数据管理的最佳实践,还能掌握相关技术的运用,提升自己的编程技能。同时,参与开源项目也是提升自身影响力和行业认知度的良好途径。对元数据的理解和应用,对于任何处理大量数据的IT专业人士来说,都是不可或缺的知识点。
2024-09-02 09:13:20 133KB 公共元数据 metadata
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dom4j-2.1.1.jar,itextpdf-5.5.5.jar,metadata-extractor.jar,poi-3.9-20121203.jar,xercesImpl-2.12.0.jar,pdfbox-2.0.11.jar,xmlbeans-5.1.3.jar
2024-08-04 16:15:39 16.26MB dom4j poi xml metadata-ext
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Calibre-web DB Location is not Valid, Please Enter Correct Path
2023-11-11 23:12:55 388KB
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带有元数据的文本的最小监督分类 该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。 安装 为了进行培训,强烈建议您使用GPU。 凯拉斯 该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。 相依性 该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们: pip3 install -r requirements.txt 快速开始 要在我们的论文中再现结果,您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是,由于我们对数据提供者的承诺,因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后,您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。 数据集 文件夹名称 #文件 #班 类名(该类中的#Repository) bio/ 876 10 序列分析(210),基因组分析(176),基因表达(6
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MetacatUI:DataONE数据存储库的客户端Web界面 作者:Matthew B. Jones,Chris Jones,Ben Leinfelder,Lauren Walker,Bryce Mecum,Peter Slaughter,Rushiraj Nenuji,Robyn Thiessen-Bock( ) 许可: 联系我们: MetacatUI是一个客户端Web界面,用于查询Metacat服务器和其他实现DataONE REST API的服务器。 当前,它用作, , 和其他存储库的基础。 MetacatUI是一个开源社区项目。 我们以多种形式提供的意见,包括代码,图形,文档,错误报告,测试等。请使用与我们讨论这些意见。 屏幕截图 主搜索视图 数据集登录页面 文献资料 可以在上找到文档。 执照 Copyright [2013] [Regents of the Univ
2023-04-13 22:01:24 36.49MB metadata metadata-editor data-repository metacat
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metadata-extractor-2.7.0.jar,用于处理图片
2023-02-10 10:59:01 302KB 图片
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"DB Location is not Valid, Please Enter Correct Path",问题用这个。 Calibre-web选择数据库目录报错,用这个就可以。 1. NAS的docker中配置了/config对应的挂载目录,传到对应的nas目录进去就行了。 2. 在页面选择数据库时,一般是容器中的/config
2022-11-14 21:02:51 396KB calibre
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