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焦圈，为摄影而生
& 教你如何判断一张照片的曝光是否完全准确
教你如何判断一张照片的曝光是否完全准确
作者：叶明
责编：苏秦
&&& 判断曝光要一步一步来。谈到曝光，我想，必须得先讲讲直方图了。
一、什么是直方图
&&& 首先，我们来了解一下直方图。
&&&&有的人可能会说：什么？直方图？我打接触相机的时候就会用了，这个有什么可讲的？好吧，等我讲完了你再讲这番话也不迟。以这幅图片为例：
&&& 先介绍一下直方图最基础的知识吧。直方图的横轴从左到右表示亮度的越高，纵轴从下到上表示像素越多。亮度从0―255，0表示黑，255表示白。如果某个地方的峰越高，表示在这个亮度下的像素越多。
&&& 拿这个直方图来说，它的分布是非常均匀的，说明各个亮度区间的像素分布是很均匀的。
&&& 弄懂了上面这几句话，你对直方图就有了一个最基本的了解了，但实际上直方图的东西还有很多很多。
二、直方图的参数如何读
&&& 我问一个问题：两个直方图完全一样的图片，两幅图片的画面就一定是一样的吗？
&&& 答案当然是NO，因为直方图它记录的是像素的亮度信息，换言之，我们把上面所有的像素都不改变，只是改变它们的相对位置，直方图一点儿都不会改变，但画面内容可能就脱胎换骨了。
&&& 理解上面这一点很重要，对于我们理解直方图的本质有很大帮助。好吧，上面的都是一些人尽皆知的知识，下面的才是我要讲的，回到刚才这幅图。这幅图右边有色阶，数量，百分比这几个参数，它们的含义是什么呢？
&&& 大家打开直方图，把你的鼠标放在直方图的某个位置，就会出现这三个参数，它们分别代表：
色阶：指针所在地方的亮度，即从0-255的某个值。
数量：在这个亮度下的像素值，比如上面这幅图的意思就是在138这个色阶下，有1915个像素。
百分比：当前色阶在整个色阶中的位置。
选取直方图
&&&&好吧，上面这个还有进阶的知识。当你按住鼠标左键往右拉的时候，你会发现它们有变化。
色阶：你选取的色阶的范围，比如上面这个就是从115到216这个范围的色阶。
数量：在这个范围下的像素总数。
百分比：这里的百分比就不是位置的百分比了，而是你选取的范围的像素在整个像素中的百分比。
&&& 等等，有人会说，这个照片的像素总数才207284，怎么这个范围下的像素就有227728呢？这不是自相矛盾吗？
&&& 非常好的观察力，因为我是选的RGB通道，像素总数是要乘以三的，后面我会专门讲到各个通道的。&&& 好吧，经过上面的学习，你又进一步了解了直方图了，但还不够，还有更复杂的。继续以这幅直方图为例，左边还有几个参数，平均值，标准偏差，中间值，像素。这几个参数的含义是什么呢？
平均值：平均值越高，照片整体就越偏亮，以128为中间值。
&&&&它的算法是：图像的亮度总值÷图像像素总数。
&&& 拿上面这幅图为例，它的平均值是117，离128很近是吧，所以曝光属于正常型的。
标准偏差：标准偏差是统计学名词。一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
&&& 标准偏差公式：样本标准偏差S = Sqrt[(∑(xi-x拔)^2) /（N-1）]，公式中∑代表总和，x拔代表所采用的样本x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。
&&& 上面这些都不重要，了解就好，我们需要知道的是标准偏差与照片画面的关系。标准偏差越大，画面对比越明显，反之亦然。
中间值：将图像所有像素的亮度值通过从从小到大排列后，位置在最中间的数值。即将数据分成两部分，一部分大于该数值，一部分小于该数值。(如果有偶数个像素，就有两个位于中间的数，取前面的一个)
&&& 中间值的意义在于从另一个侧面来反映画面的整体亮度，是否是过曝或欠曝。它与平均值互补，不过没有平均值准确，具体缘由自己体会。
像素：这个不多讲了，大家都很熟悉的。
三、通道是怎么回事
&&& 看完并理解上面这些，你对直方图应该是有一个比较全面的理解了，不过，想要真正理解直方图还需要一些知识。
&&& 通道里面分为很多种：RGB，红，绿，蓝，明度，颜色。首先，我们要明白直方图里面的数量和像素不是同一个概念。
&&& 当我们选择RGB通道的时候，最大数量值＝像素值×3。而当我们选择其他通道时，最大数量值＝像素值。举个例子：
&&& 在RGB通道下，色阶为一百时，数量为3119；在R通道下，色阶为一百时，数量为945在G通道下，色阶为一百时，数量为1610；在B通道下，色阶为一百时，数量为564。
&&& 你会发现，RGB通道下的数量值为R+G+B得出来的。也就是说RGB通道实际上是把R、G、B各个通道的数值相加得到的。
&&& 而像素是什么？我们是把RGB三种颜色最后混合而成的颜色看成一个颜色，这就是我们所说的像素，相信你可以理解为什么在单R、G、B通道下最大数量值＝像素值了。同理，RGB通道和明度通道也不一样。这是RGB通道：
&&& 这是明度通道：
&&& 也许你会有疑问，直方图不就是反映亮度信息的吗？为什么RGB通道和明度通道下的直方图还不一样呢？这是计算方法导致的。明度统计的是每个像素的复合值，而像素的亮度值的计算方法为：30%×R+59%×G+11%×B。
&&& 这里又与前面的像素相对应了，像素是一个复合值。&&& 看了前面这么多，相信各位也有些晕了……坚持住，关于直方图还有最后一点儿内容。我以红色通道的直方图来讲一下。
&&& 大家看到这个直方图能想到什么？
&&& 说明红色信息主要分布在中间和暗部，亮部分布不多。单个通道的直方图信息对于我们调色和纠正色偏有很大的作用。
四、直方图的高速缓存级别
&&& 最后再讲一下直方图的高速缓存级别。这个是什么意思呢？先看一下图吧。
缓存级别为3
&&& 这是缓存级别为3。
缓存级别为1
&&& 这是缓存级别为1。
&&& 我就不去讲它的计算原理了，我就直白的讲一下：
&&& 缓存级别越高，直方图生成的越快，但越不准确（简单讲一下原理，缓存级别越高，它就不会去计算每一个像素的值，而是将几个像素合并为一个像素计算）。如果你需要讲缓存级别改为1，点击右上角的三角形就行了。&&& 直方图对于我们理解曝光有很大的帮助！比如：
不同的曝光程度
&&& 第一幅明显是过曝的照片，地儿幅明显是欠曝的照片。第三幅曝光正好，高光低光皆有，是正确的曝光。好吧，如果你信了我上面的话，说明你还是没有了解到直方图的本质。
&&& 正如我前面所讲的，直方图它记录的是像素的亮度信息，换言之，我们把上面所有的像素都不改变，只是改变它们的相对位置，直方图一点儿都不会改变，但画面内容可能就脱胎换骨了。
&&& 一定要记住这句话：直方图它记录的是像素的亮度信息，其他什么都不代表。曝光准不准确，与亮度分布是否均匀没有必然联系。上面三幅直方图对应的图片是：
直方图对应的样片
&&& 上面这点就是直方图的局限性，直方图只反映亮度信息，其他什么都不代表，与曝光正确与否也没有必然联系。 五、直方图的应用
&&& 前面提到了直方图的局限性，我之所以要先讲局限性，是要让大家不要过于迷信直方图，不要在头脑中形成什么样什么样的直方图才是曝光准确的，什么样的直方图则不是曝光准确的。
&&& 那么直方图到底该怎么用呢？
&&& 答案是结合拍摄环境用。
图片来源于网络
&&& 直方图在中的作用是显而易见的，特别是在阳光强烈看不清屏幕的情况下，你很难判断曝光是否准确，这时候结合直方图就能对曝光作一个大概的判断了。
&&& 对于结合拍摄环境使用的具体一点儿就是：比如你在拍雪景的时候，你硬要低光和中间调都有大量像素，一般情况下是不现实的。再比如，你在拍乌云的时候，你硬要高光部分有大量像素，一般情况下这也是不现实的。
&&& 你要结合你所处的拍摄环境对直方图的形态有一个大概估计，而不是盲目的追求低光，中间调和高光都有像素，当然这需要一定的摄影经验的积累。一个常用的快速提高方法就是，看一些典型环境下的照片的直方图。
&&& 直方图知识如果熟练掌握了的话，对于调色和识图（识别后期手段）是很有帮助的。
图片来源于网络
&&& 另：对于曝光这种东西本来就不适宜将其完全数据化，没有一个绝对的正确曝光值。不是说平均值一定要为多少，百分比一定为多少，直方图一定要怎样才是曝光准确，它只是一个参考，是一个工具。
&&&&曝光是否准确还要结合你的拍摄意图来判断。比如你想拍LOMO，这时候你就不能用正常的标准偏差来衡量了，因为LOMO的标准偏差普遍较高。比如你想拍日系，你也不能用正常的平均值来衡量，因为日系的平均值普遍较高，因此，曝光是否准确一定要结合你的拍摄意图来进行讨论。
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焦圈，为摄影而生如何判断url传递的参数，request.QueryString&|&未将对象引用设置到对象的实例
如何判断url传递的参数，request.QueryString |
未将对象引用设置到对象的实例
正确的代码：
if(Request.QueryString["Page"]!=null)
response.write(Request.QueryString["Page"].ToString());
如果url里没有Page这个项
Request.QueryString["Page"] 会返回null
此时 Request.QueryString["Page"].ToString() 会报错
所以使用Request.QueryString["Page"]之前要判断一下是不是null
并且最好每次都要判断下，否则会出现
未将对象引用设置到对象的实例错误行会有
Request.QueryString
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大家帮忙看看吧，实在不会确定阶数，时间序列模型才刚刚接触，要做论文
(25.11 KB)
17:05:18 上传
如果偏自相关函数是截尾，自相关函数是拖尾，可建立AR（p）模型；如果自相关函数是截尾，偏自相关函数是拖尾，可建立MA（q）模型。从图可以看出，自相关函数和偏自相关函数都是一阶截尾，所以可以先建立ARMA（1,1）模型。如果柱子超过那个小区间的话就说明是几阶的，如果柱子缓慢缩减说明是拖尾的。用图形识别模型不是很准确，如果不行的话，可以再尝试建立其他模型。我也正在做时间序列方面的模型，好多也都不会，也是正在学。[lo ...
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如果偏自相关函数是截尾，自相关函数是拖尾，可建立AR（p）模型；如果自相关函数是截尾，偏自相关函数是拖尾，可建立MA（q）模型。从图可以看出，自相关函数和偏自相关函数都是一阶截尾，所以可以先建立ARMA（1,1）模型。如果柱子超过那个小区间的话就说明是几阶的，如果柱子缓慢缩减说明是拖尾的。用图形识别模型不是很准确，如果不行的话，可以再尝试建立其他模型。我也正在做时间序列方面的模型，好多也都不会，也是正在学。
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如果偏自相关函数是截尾，自相关函数是拖尾，可建立AR（p）模型；如果自相关函数是截尾，偏自相关函数是拖尾 ...我问了其他人，他们说Eviews里面有个自动建立ARIMA的选项，但是他们用的是9.5版，我想下下来试一下，谢谢你啦
除了观察自相关函数和偏自相关函数拖尾和截尾的情况，还要看AIC和SC值来判断P和Q的值。并且数据量太小的话做出的结果不明显，结果不会太好。
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wuxianbobo 发表于
除了观察自相关函数和偏自相关函数拖尾和截尾的情况，还要看AIC和SC值来判断P和Q的值。并且数据量太小的话做 ...你好，我想问下我用软件自动建模出来的时间序列模型R方很小，是怎么回事呢
漠漠123 发表于
你好，我想问下我用软件自动建模出来的时间序列模型R方很小，是怎么回事呢你好，请问你的数据量是多少啊，如果数据量小的话，个别异常值对模型的拟合判别的影响就很大，就会造成R方不高。
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你好，请问你的数据量是多少啊，如果数据量小的话，个别异常值对模型的拟合判别的影响就很大，就会造成R方 ...38个，因为找不到QAQ，那要怎么办啊？
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38个，因为找不到QAQ，那要怎么办啊？38个数据有点太少了吧，做时间序列可以用每小时的数据或者每分钟的数据
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38个数据有点太少了吧，做时间序列可以用每小时的数据或者每分钟的数据好的~谢谢你
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