了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径"C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP"(v后面的数字依据版本号的不同会变更)中. 该演示样例将图片数据进行了解码和再编码,因为解码

GPU 实现 RGB -- YUV 转换 前言 RGB --> YUV 转换的公式是现成的,直接在 CPU 端转换的话,只需要遍历每个像素,得到新的 YUV 值,根据其内存分布规律,合理安排分布即可.然而在 CPU 端进行转换,存在的问题运行效率太低,无法满足高效转换的需求.我们将目光投向拥有流水线体系的支持高速浮点数计算的硬件--GPU. 转换公式如下: GPU 上面的实现 考虑在 GPU 上执行 RGB --> YUV 转换.GPU 的流水线操作: vertices ----> Pi

jackyhwei 发布于 2010-01-01 12:02 点击:3218次  来自:CSDN.NET 一些非常有用的图像格式转换及使用的源代码,包括RGB图像数据字符叠加,图像压缩(ijl库),YUV转RGB等等. TAG: YUV  YUV转RGB  RGB  BMP转JPG  文字叠加   /**************************************File: yuvrgb24.hDescription: header file for yuvrgb24.cDate:

vc/mfc获取rgb图像数据后动态显示及保存图片的方法 该情况可用于视频通信中获取的位图数据回放显示或显示摄像头捕获的本地图像 第一种方法 #include<vfw.h> 加载 vfw32.lib  链接库 //------------------------------设置位图头结构信息---------------------------------------------------------------------- // Setup bmpinfo structure yours

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张 灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对 应的就是CV_8 2--S|U|F--S--代表---sig

我正尝试使用matplotlib读取RGB图像并将其转换为灰度.在matlab中,我使用这个: 1 img = rgb2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它.他们只是在图像中阅读 1 2 import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') 然后他们切片数组,但是这不是从我所了解的将RGB转换为灰度. 1 lum_img = img[:,:,0]

< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir): try: image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image image_file = image_f

一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2020-02-29 10:38:40 二.RGB图像转灰度图像算法原理 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等.输出后便可以得到灰度图像,另一种是转换为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图 像的亮度和浓度,所以只输出Y分量,得到图像就是灰度图像.

GPU上的图像和信号处理 NVIDIA Performance Primitives(NPP)库提供GPU加速的图像,视频和信号处理功能,其执行速度比仅CPU实施快30倍.拥有5000多个用于图像和信号处理的原语,可以轻松执行诸如颜色转换,图像压缩,过滤,阈值处理和图像处理之类的任务. NPP库优化了可用计算资源的使用,因此您的应用程序可在数据中心,工作站和嵌入式平台上实现最佳性能.如今,NPP已被从事自动驾驶汽车,医学成像,机器人技术和HPC的图像处理,信号处理和计算机视觉应用的工程师,科学家

本文设计思想采用明德扬至简设计法.在做摄像头数据采集处理之前,需要配置OV5640传感器内部寄存器使其按要求正常工作,详细内容请参见<OV5640自动对焦照相模组应用指南>.首先要关注OV5640的上电时序: 主控制器控制RESET PWDN两个信号按上电时序要求变化,之后允许ov_config模块配置内部寄存器.这里始终将PWDN拉低.实验中将摄像头分辨率设置为720p,即1280*720 ,帧率为30fps,图像输出格式是RGB565.此时摄像头输入时钟XCLK频率24MHz,输出像素时钟

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

和单层图像的卷积类似,只需要对每一个filter构成的三层立方体上的每一个数字与原图像对应位置的数字相乘相加求和即可. 在这个时候可以分别设置filter的R.G.B三层,可以同时检测纵向或横向边缘,也可以只检测某一通道的,只需要对其他通道的filter置为0即可. 那么如果要使用filter同时对纵向.横向或者其他角度的边缘进行检测该怎么办呢? Multiple filter: 对于同时采用多个filter来检测不同特征的时候,只需要将多个filter的结果堆叠起来输出即可,如上图所示. 神经

该情况可用于视频通信中获取的位图数据回放显示或显示摄像头捕获的本地图像 第一种方法 #include<vfw.h> 加载 vfw32.lib  链接库 //------------------------------设置位图头结构信息---------------------------------------------------------------------- // Setup bmpinfo structure yourself m_bmpinfo=new BITMAPINFO;

~ 软件下载地址 openni https://structure.io/openni https://github.com/OpenNI/OpenNI2 其他软件建议直接下载或通过某宝购买配套的 ~ 按照顺序安装openni, sensor, nite,之后可以到文件夹(openni默认) C:\Program Files\OpenNI2\Samples\Bin 中进行测试 ~ rgb图和深度图联合标定可参考如下网址 http://www.360doc.com/content/15/1220/

python写法: import cv2 img = cv2.imread(img_dir, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite(dis_dir, img) imread的flag为-1的时候要返回原图同时带alpha通道,这个通道用来记录图像中的透明度信息 https://blog.csdn.net/tiankongtiankong01/article/details/80043214 stixel-world读入图片就需要读入透明度信息

>> im = imread('trees.jpg');>> imshow(im)>> ycrcb_trees = rgb2ycbcr(im);>> figure(2)>> imshow(ycrcb_trees)

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { const char* inputImage = "33.jpg"; Mat img; img = imread(inputImage, ); if (img.empty()) { cout << "Could not read inp

本文主要介绍如何优化您自己的CODE,实现软件的加速.我们一个图象模式识别的项目,需要将RGB格式的彩色图像先转换成黑白图像.图像转换的公式如下: Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 图像尺寸640*480*24bit,RGB图像已经按照RGBRGB顺序排列的格式,放在内存里面了.以下是输入和输出的定义: #define XSIZE 640 #define YSIZE 480 #define IMGSIZE XSIZE * YSIZE typedef st

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 计时函数 void PrintMs(const char *text = &