Let us first see how a color constant descriptor may be computed by the brain. Ebner (2004) introduced a parallel algorithm for color constancy based on local space average color. This algorithm can also be mapped to what is known about the human visual system (Ebner, 2007c). Local space average color is assumed to be computed within visual area V4 of the brain using resistively coupled neurons. These neurons form a resistive grid. Once local space average color has been computed, a color constant descriptor can be computed by subtracting local space average color from the color measured by the retinal receptors. This algorithm and its mapping to the visual system is illustrated in Figure 2.

Ebner（2004）引入了一种基于局部空间平均颜色的颜色不变算法。该算法也可以映射到人类视觉系统已知的知识（Ebner，2007c）。局部空间平均颜色被认为是在视觉区域V4中使用电阻耦合神经元计算的。这些神经元形成一个电阻网格。一旦计算出局部空间平均颜色，就可以通过将局部空间平均颜色从视网膜感受器测量的颜色中减去来计算颜色常数描述符。该算法及其在视觉系统中的映射如图2所示。

相关问题

TypeError: descriptor 'strftime' for 'datetime.date' objects doesn't apply to a 'str' object怎么解决

这个错误提示表明您正在尝试在字符串对象上调用`strftime`方法，而该方法实际上是用于`datetime.date`对象的。要解决这个问题，您需要将字符串转换为`datetime.date`对象，然后再调用`strftime`方法。

下面是一个示例，演示如何将字符串转换为`datetime.date`对象并使用`strftime`方法格式化日期：

from datetime import datetime

date_str = "2022-01-01"
date_obj = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d").date()

formatted_date = date_obj.strftime("%Y-%m-%d")
print(formatted_date)

在上面的示例中，我们首先使用`datetime.strptime()`函数将字符串`"2022-01-01"`解析为日期时间对象，并通过`.date()`方法获取日期部分，得到了`datetime.date`对象。

然后，我们使用`.strftime()`方法将日期对象格式化为字符串。在这里，我们使用了`"%Y-%m-%d"`作为格式化字符串来表示年、月和日的格式。

最后，我们将格式化后的日期打印出来。

请注意，在进行日期格式化之前，确保通过`datetime.strptime()`将字符串解析为正确的日期时间对象。否则，在调用`.strftime()`方法时可能会出现类似的错误。

希望这可以解决您的问题！如果您还有其他疑问，请随时提问。

descriptor 'timestamp' for 'datetime.datetime' objects doesn't apply to a 'Series' object

这个错误通常是因为代码中在使用 Pandas 的 DataFrame 或 Series 对象时，对时间戳列（一般是 datetime 类型）进行操作时出现的。Pandas 中的时间戳与 Python 内置的 datetime 模块中的时间戳有些不同，因此不能直接使用 datetime 的方法和属性对 Pandas 中的时间戳列进行操作。

要解决这个问题，可以通过 Pandas 提供的一些方法来对时间戳列进行操作，例如：

1. 使用 `pd.to_datetime` 方法将时间戳列转换为 Pandas 中的 DatetimeIndex 对象，可以方便地使用其提供的方法和属性进行操作；
2. 使用 Pandas 的 `dt` 属性来访问 DatetimeIndex 对象的各种属性，例如 `df['timestamp'].dt.day` 可以获取时间戳列中的日期部分；
3. 如果需要对时间戳列进行比较或排序，可以使用 Pandas 的 `pd.Timestamp` 方法将时间戳转换为 Pandas 中的 Timestamp 对象，然后进行比较或排序。

需要根据具体的代码和数据情况来选择合适的解决方法。