背景灯光

该工具可以一键为图像或视频添加背景灯光效果，并支持将灯光色温调节至2700c。

光源的色温决定了其散发出的光色，进而影响环境的氛围。 暖色调（低于 3300K）： 营造温暖舒适、沉稳放松的氛围。 中间色温（3000K - 5000K）： 带来清爽明快、充满活力的感觉。 冷色调（高于 5000K）： 呈现冷峻、清凉的氛围。 选择合适的色温，可以打造理想的环境氛围，例如： | 色温 | 光色 | 氛围效果 || ----------- | ----------- | ----------- || >5000K | 清凉的白色 | 冷峻、清爽 || 3300-5000K | 中间色（白色） | 爽快、明快 ||

2012年中国各地的夜间灯光强度观测数据集，通过卫星遥感技术获取，反映了各地的经济发展、人口密度和电力消耗情况。这些数据被视为大数据资源，具有高价值潜力，可通过统计分析和空间建模揭示城市化进程的特征和规律。灯光亮度的变化可用于推断城市扩展速度、夜间经济活力和能源消耗情况，对城市规划、经济评估和环境研究具有重要意义。数据文件可能以“dmps2012”命名，格式为CSV或TIFF，适合使用GIS软件或Python中的Pandas进行处理。

电光源的种类多样，根据工作原理可划分为固体发光光源和气体放电光源两大类。

6500K、5000K、4000K、3500K、3000K和2700K等标准色容差图形在灯光设计中的重要性。

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

利用背景差分技术从图像中提取目标，并对经过中值滤波处理的图像进行像素高度测量。背景差分是一种有效的方法，用于分离目标与其周围环境，进而精确测量目标的垂直尺寸。

单高斯背景建模是一种用于提取背景图像的图像处理方法，特别适用于背景单一且稳定的场景。该模型简单易用，通过参数迭代的方式实现，无需每次重新建模。在模型中，设定时间t，图像点的当前颜色度量为xt，若其超过概率阈值Tp，则将该点判定为前景点；反之则为背景点。

过去十年中，利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资，并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度，并促进有益技术和产品的开发。然而，从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。

本方法在均值法的基础上进行了优化，提高了计算精度同时保持了较快的执行速度。试验结果表明优化后的方法效果显著，欢迎大家一起交流，探讨更多实现方法，如中值法、直方图、聚类、帧差法等。