1.国精产品W灬源码1688说明：数字化时代下的曝光产品销售与传播新途径
2.Linux黑客大曝光:Linux安全机密与解决方案内容提要
3.w灬源码1688是什么？
4.图像处理（十一）exposure fusion 图像曝光融合
国精产品W灬源码1688说明：数字化时代下的产品销售与传播新途径
国精产品W灬源码，作为数字化时代下的网源新型销售与传播途径，为消费者提供了更便捷、码曝更高效的光网购物体验。通过在平台上发布产品信息和源码，曝光国精产品W灬源码为消费者提供了更多选择，网源凯立德源码激活并且促进了产品的码曝推广和销售。国精产品W灬源码为消费者提供了更多选择。光网在平台上，曝光消费者可以轻松浏览国精产品的网源各种信息，包括产品介绍、码曝价格、光网规格等，曝光同时还可以获取到产品的网源源码信息，从而更加全面地了解产品的码曝特点和优势。这种多样化的选择，使得消费者能够更加自主地进行购物决策，满足了不同消费者的需求。
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国精产品W灬源码为消费者提供了更便捷、更高效的购物体验，促进了产品的推广和销售。相信随着数字化技术的不断发展和普及，国精产品W灬源码将会在未来发挥更加重要的作用，为产品销售和传播开辟新的渠道，推动产业的发展和升级。
Linux黑客大曝光:Linux安全机密与解决方案内容提要
本习是《黑客大曝光》畅销书系列之一，主要针对Linux操作系统。本书从攻击者和防御者的不同角度系统阐述了Linux网络的入侵手段及相应防御措施。全书采用“step-by-step”的方式详细讨论了黑客的攻击方法，包括黑客收集信息、确定目标、提升权限、获得控制、架设后门Linux和掩盖踪迹的方法。同时，书述及各个Linux发布版本的安全特点及其细节，如Redhat Linux、SUSE、Debian和slackware。本书注重案例分析，讲解了具体攻击过程，并提供了对所有讨论过的攻击手段的相应对策。因此，本书是安全漏洞的宝典，对于负责Linux安全保障工作的网络管理员和系统管理员是必读之书，也可作为信息安全管理员以及对计算机和网络安全感兴趣的django login源码人员的重要参考书。
本书第一部分“锁定Linux目标”详细介绍了Linux安全问题的概述。它解释了黑客为何想成为root用户、开放源代码运动对Linux的影响以及Linux用户的特点，如/etc/passwd文件的作用、为用户分配权限的方法和其他安全性控制策略。第二部分“由外入内”探讨了黑客的入侵方式，如社交工程、特洛伊木马、病毒和蠕虫、物理攻击和网络攻击等。第三部分“本地用户攻击”深入探讨了如何提升用户权限，包括口令存储、使用、组成员关系和SUDO的使用等。第四部分“服务器安全问题”专注于邮件和FTP安全性、Web服务和动态页面以及访问控制和防火墙的实现。最后一部分“附录”提供了关于保持程序更新、关闭不必要的服务、在线资源等的实用信息。
本书内容丰富，涵盖了从基本原理到高级技巧的各个方面，为读者提供了全面的Linux安全知识。无论是对于新手还是经验丰富的安全专家，本书都是一个不可或缺的资源，可以帮助读者更好地理解Linux安全威胁，并采取相应的防御措施。因此，本书对于任何希望在Linux环境中保护系统免受攻击的个人或组织都具有极高的价值。
w灬源码是什么？
成品网站W灬源码以其独特的优势脱颖而出。首先，其模板设计简洁易懂，用户可以轻松上手，django 源码安装并且支持个性化的定制，满足不同用户对于网站风格的独特追求。
网站提供了丰富多样的首页和内页模板，经过SEO优化，有助于提升搜索引擎排名，对于想要在互联网上获得更好曝光的商家来说，这是一个重要的特点。此外，它内置了接口，使得构建一个完整的B2B电商平台变得简单快捷，大大节省了开发时间和成本。
功能方面，W灬源码具备全面的管理工具，包括商品管理、订单处理和客户服务，使得商家能够高效地运营网站。同时，它支持多种支付方式，如支付宝和微信支付，确保了交易的便捷性。
对于技术门槛，W灬源码提供了完整源码，即使没有编程知识的用户也能根据自身需求进行定制开发，极大地降低了使用难度。其设计注重用户体验，用户可以根据个人喜好轻松定制网站的外观和功能布局。
无论是商业网站、在线教育平台还是电商网站，W灬源码都内置了多种功能模块，能适应不同行业的用户需求。而且，其背后强大的dotnet core 源码技术支持和售后服务体系，确保用户在使用过程中遇到问题能得到及时的解答和帮助。
综上所述，W灬源码是一款功能全面、易用性强、具有高度灵活性和适应性的网站构建工具，是创业者和中小商家的理想选择。无论你是初次接触网站建设，还是寻求提升现有平台，它都能提供有力的支持。
图像处理（十一）exposure fusion 图像曝光融合
本意是为了学习HDR，高动态范围成像，但HDR概念对我来说太复杂了，涉及到硬件和软件。我的目标是跳过硬件和tone mapping，只做最简单的多曝光融合，如下列图像
融合成一张
搜索曝光融合，出现的是《exposure fusion》这篇文章，像素级别的融合，再加上多尺度的平滑处理，从现在的眼光来看，是非常简单的，OpenCV也实现了这个算法，在lightroom中也有应用。
尽管原理简单，但实现上有坑，C++写了好几遍过不了，换成Python也错误，看了官方的matlab源码才知道坑。
论文提出了三种计算每个像素融合权重的的方法
对比度
在过曝图像或严重低曝光的区域，图像都基本是或0，因此这些区域是很平滑的，梯度信息几乎为0，这些也是曝光融合中要舍弃的区域——过曝部分缺乏细节，低曝光区域缺乏细节和亮度。因此，论文提出用laplace算子提取图像的梯度信息，梯度信息越小的像素在融合时占据的比重就越小，相反梯度信息越大的像素的比重就越大。对输入的第[公式]张图像[公式]
[公式]
饱和度
同样针对过曝或严重低曝光，二者的饱和度是接近于0的，而那些饱和度高的区域常常是需要保留的区域，因此论文通过三通道的标准差来衡量饱和度大小，以此得到不同的比重
[公式]
亮度
亮度越接近0或者的，很可能就是处在过曝或严重低曝光区域，而亮度在附近的常常可以认为是曝光良好的区域，这些区域的信息在融合过程中要尽量保留，比重尽量大，如下
[公式]
[公式]是方差，论文中取0.2。以上公式是我具体实现时使用的，三通道的比重相乘，为了简单，也可以提取出YCrCb通道，用Y通道算也可以。良好曝光不一定取0.5。
上面是人为提出的一些先验知识，接下来验证下是否有效
可以看出，对于严重低曝光的图像，响应值比较高的就是光源附近的细节，这些细节得以保留，而过曝图像往往在这些地方是没有细节的
同上，以亮度为例，该图在天空区域的曝光是良好的，而且具有一定的细节，得以保留
对于这一类局部过曝的图像，背光区域反而得到了较好的曝光，所以图中气球的细节和亮度响应值比较高，得以保留，而天空和光源部分的灰度值偏离、梯度也较小，因此这些过曝的区域的响应值（比重）很小，在融合时被舍弃。
上面根据对比度、饱和度、曝光三方面可以得到每个像素点在融合时的比重，三者合在一起
[公式]
为了防止多张图像融合，出现过高或者过低的值，要对[公式]进行归一化
[公式]
多张图像[公式]，各自对应一张归一化的比重图[公式]，融合
[公式]
上面的方法非常简单，但会得到十分粗糙的结果。我在具体实现时，得到的结果会出现很多黑色和纯白色的斑点（灰度值为0），而且存在一些光晕，如下：
经过我追本溯源，发现这是由于多张图像之间的灰度跳变太大导致的——假设现在有图像序列[公式]，在点[公式]处，比重值分别是[公式]，因此在融合时，[公式]点的灰度值主要取决于[公式]；在旁边一个点，[公式]的比重值却是[公式]，融合时就主要取决于[公式]，而从[公式]的灰度值跳变太大，因此最后看起来有很多噪声。相邻点的比重相差会这么大，个人看法是比重由对比度、饱和度、亮度相乘得到，实际上，很多区域都是接近于0，差不多1e-4的值，三个相乘量级就到了1e-，任意一个指标突然变大变小，权重就一边倒了，基本集中在某一张图像上。理想情况是一系列对比度、饱和度、亮度平滑变化的图像，就不会出现这种问题，但实际也不可能拍这么多精细的图像。
如何解决？一个很直观的想法就是对每张图的权重图做平滑处理，缓解灰度跳变，重新归一化后，再融合，效果如下：
看得出来，有所改善，但还是不够平滑，存在一定程度的光晕，继续加大力度
又好一点了，但天空还是很明显
好像又好一点了！但还是存在一些光晕（后面怎么解决的还不清楚）。
但是每次都对原始分辨率做这么大的计算吗？
这又回到了上次总结的拉普拉斯金字塔融合，构造金字塔解决分辨率过大和滤波核过大的问题，这也是论文提出的方法
使用laplace金字塔，对每张图像分解出laplace金字塔，对应的比重图分解出高斯金字塔，根据比重对laplace金字塔做融合，从低分辨率开始上采样叠加同尺度的融合后laplace细节，即可得到结果，如下：
效果有点惊艳，不仅融合了多张图像中的细节，还保持了良好的曝光，和之前的对比还是很明显的，如过曝这个区域的细节还是很不错的！但为什么和之前直径的高斯模糊相比，解决了光晕，这一点是我暂时无法理解的。
算法十分简单，只要按部就班算出每个点的对比度、饱和度、曝光，结合起来，再加一个laplace金字塔分解，问题貌似就解决了。但我在实际写的时候，得到的结果却是这样的：
饱和度太高了，而且细节也没有得到保留。。。。。。一开始还以为是C++，我索引写错了之类的，重写了几遍都过不了，换成python也是一样的，也是错的，后面还是参考了官方的matlab代码，才发现不同：
即下面两张图的对比
当我把上采样的对象改成了官方的形式，就正常了。
至于为什么会这么差，我想可能是因为一路上采样，丢失的信息太多了，所以采用之前的高斯金字塔的次一级分辨率上采样可以减少信息损失。
代码见我的github
Python 3
鬼影
本篇讨论的多曝光图像融合，默认都是对齐的，但实际上不同时间拍的图像，会因相机抖动和环境的风吹草动，而导致内容有差别，使得最后的融合结果可能出现鬼影，而鬼影(ghost effect)也是HDR融合要解决的主要问题之一。
移动
考虑下面这个例子
可以看到画面中的三个人物都存在较明显的移动，经过上面的exposure fusion像素级融合，就会得到下面的结果
这一类情况下，不保证像素级的对齐，就会出现鬼影。
模糊
和多曝光融合类似的是多焦点融合，不同图像存在不同的局部模糊
保留对比度、饱和度，不计算曝光，得到的融合结果如下:
效果感觉还行，但又不很行 ! 如IMAGE块区域，第一张图有点类似于运动模糊的效果了，在曝光融合这里就近似于"没对齐"，因此融合的结果有一些虚影、鬼影 !
虽然存在如上问题，但这个方法还是给后续的一些研究提供了思路，融合不断频段的信息做图像融合，不仅仅是曝光融合，多焦点融合等。
参考资料