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文档简介
质2获取同一位置的所述伪色图的像素点和所述基准伪色根据所述照度差值确定所述伪色图和所述基准伪色图将所述照度差值小于预设照度阈值的像素点作计算所述目标像素点的数量在所述伪色图的像素点根据所述渲染数据,将场景图像经过至少一个拟合算法渲染,以生渲染模块,用于根据所述基准伪色图和预设渲染引擎信息,获取所39.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述456括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPicture[0037]需要说明的是,本申请实施例所提供的渲染质量评估方法由服务器/终端设备执业内属于顶尖水平,且其生成伪色图的方法、技术别人无法复制。本申请实施例中采用DIALux将场景图像进行渲染,例如,通过对场景图像的设定位置添加一种或几种IES引擎信息包括当前选取的渲染引擎版本,不同的渲染引擎版本对场景图像的渲染效果不7个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终渲染图像,能够更好地反映出真实环境[0056]在本申请实施例中,通过HDR文件和渲染引擎信息转换成生成的渲染图像包括采渲染引擎信息对应的渲染图像的伪色图与基准伪色图在同一位置的像素值的差距的精准[0057]在一些实施方式中,根据所述照度文件和预设拟合算法对所述场景图像进行渲8图像中的照度值,通过多项式的拟合算法和照度值来修改场景图像中的每个像素点的RGB渲染效果的渲染图像,即得到不同版本的渲染引擎信息生成的不同渲染效果的渲染图像,提高渲染图像的生成效率,以便于后续比对同一位置像素点的不同渲染引擎信息的伪色[0066]在一些实施方式中,将通道数量转成单个通道的方式可以调用pythonopencv[0069]计算相似度值也就是统计伪色图中照度值满足基准条件的像素点个数占伪色图置的基准伪色图的像素点的照度值之差小于或等于预设9[0088]进一步地,后台数据库还包括上传和记录的各个渲染版以及对应的配置信息代入多项式拟合算法和至少一个渲染版本中,以生成至少一个伪色[0094]基准伪色图中包括每个基准像素点显示的颜色以及基准像素点中照度值所表示AccuracySceneText,EAST)提取基准伪色图的文本区域,并根据文本识别算法[0097]在本申请实施中,识别每个基准像素点对应的照度值还可以根据OCR识别算法或者结合CNN(卷积神经网络)与LSTM(长短期记忆)深度网络的CTPN算法,此处对照度值的识步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一[0117]像素获取单元541,用于获取同一位置的伪色图的像素点和基准伪色图的基准像[0123]占比子单元5433,用于计算目标像素点的数量在伪色图和/或信息处理的设备,其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、可编程门阵列(Field-ProgrammableGate[0131]所述存储器61至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类[0132]所述处理器62在一些实施例中可以是中央处理器(CentralProcessingUnit,所述计算机设备6与其他电子设备之间建立可读存储介质存储有渲染质量评估程序,所述渲染质量评估程序可被至少一个处理器执出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质
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