BGR to RGB排列 2012年09月27日 13:59:48 雷电羊 阅读数:4759   https://blog.csdn.net/cjsycyl/article/details/8024703 通过V4L得到了图像数据,但是保存为ppm,jpg格式时都出现了颜色失真,蓝色变成了红色,红色变成了蓝色,而保存为bmp格式时就没有问题. 经过摄像头采集的图像的通道排列顺序为BGR,而BMP文件的排列顺序也为BGR,所以保存成BMP文件使不会出现什么问题. 但是在显示器上显示的时候的排列顺序…

因为在研究车牌识别算法(plr),遇到了算法 处理的格式问题,可分三个常用格式: 0:rgb 1:bgr 2:yuv422——需要注意的是,这里为啥选yuv422做识别,当然还可选yuv444,最坏打算可选yuv420,主要是考虑颜色识别效果 R代表红,red; G代表绿,green; B代表蓝,blue.RGB模式就是,色彩数据模式,R在高位,G在中间,B在低位.BGR正好相反. 如果色彩数据是24位,对于RGB模式,就是高8位是R,中间8位是G,低8位是B.一个色彩数据共24位,3个字节.…

先简单介绍下什么是OpenCVsharp,内容取自百度百科 OpenCvSharp是一个OpenCV的.Net wrapper,应用最新的OpenCV库开发,使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV,有详细的使用样例供参考.该库采用LGPL发行,对商业应用友好.使用OpenCvSharp,可用C#,VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法. 下面进入正题: 代码实现目的: 通过获取像素值然后进行判断,最终…

openCV 的cv2.imread()导入图片时是BGR通道顺序,这与Matplotlib的显示,或者读取图片的通道不同,如果需要可以转换为RGB模式,以下代码显示不同之处,但BGR在许多地方使用,caffe倒入数据是以BGR方式 plt.figure(figsize=(18, 10)) plt.subplot(1,3,1) plt.title('cv2-BGR') im = cv2.imread(im_file) plt.imshow(im) #plt.tight_layout() plt.…

http://www.dzsc.com/data/2016-6-2/109856.html 我们今天的重点内容为倒数第二列内容的上半部分,也就是RGB排列和Pentile排列.在介绍OLED屏幕时候我们说过三星在研发SuperAMOLED屏幕过程中发现红.绿.蓝三原色次像素寿命并不是一样长的,红色和蓝色次像素的寿命相对比较短,尤其是蓝色.摆在三星面前有两条路,要么就坚持使用传统的RGB排列方式,但是像素密度一旦突破300ppi之后屏幕的寿命很难保证,除非更换次像素发光材料.这条路对于当时三星来说…

RAW RGB格式 10bit Raw RGB, 就是说用10bit去表示一个R, G, 或者B, 通常的都是用8bit的. 所以你后面处理时要把它转换为8bit的, 比较简单的方法就是将低两位去掉, 因为低两位的信号代表范围很小(0~3), 所以可以忽略不计的. 当然, 你也可以根据转换表去转换, 那比较复杂. RAW RGB 是未经过ISP处理而直接输出的图像格式,以 BGBGBGBGBGBGBGBG GRGRGRGRGRGRGRGR 阵列的形式排列的,每个像素点只输出一种颜色,你看图片吧,…

ui 头文件 #ifndef DIALOG_H #define DIALOG_H #include <QDialog> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> using namespace cv; namespace Ui { class Dialog; } class Dialog…

之前一直在看深度学习,突然用到了对图像处理的东西,所以过来补充一下OpenCV基础. 就顺便从网上了买了一本OpenCV 3计算机视觉这本书,这本书比较薄,但是目前已经够我用了,在这里就记录一下我的学习笔记. 一 OpeCV3的安装 在前面我已经介绍过我的python运行环境,是运行在windos 7操作系统下,安装的Anaconda集成开发环境.具体安装步骤可以参考文章 第一节,windows下深度学习theano环境搭建 下面讲解下在Anaconda命令窗口下安装opencv 命令:cond…

部分 III核心操作 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 9 图像的基础操作 目标 • 获取像素值并修改 • 获取图像的属性(信息) • 图像的 ROI() • 图像通道的拆分及合并几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码.(示例将会在 Python 终端中展示,因为他们大部分都只有一行代码) 9.1 获取并修改像素值 首先我们需要读入一幅图像: import cv2 import numpy…

目录 1. 加载图像(cv::imread) 2. 显示图像(cv::nameWindows与cv::imshow) 3. 修改图像(cv::cvtColor) 4. 保存图像(cv::imwrite) 5. 读视频 6. 写视频 7. imread()RGB的转换 8. 图像的膨胀(dilate)和腐蚀(erode) 1. 加载图像(cv::imread) imread()功能是加载图像文件成为一个Mat对象,如果读取文件失败,则会返回一个空矩阵,即 Mat::data 的值是 NULL.im…