今天由于程序需要,需要将真彩色转换成增强色进行颜色匹配,上网搜了一下没搜到相应函数,于是研究了一下RGB16位的增强色,写了这个函数: public static int RGB16(int argb)        {            uint t = (uint)argb;//转uint便于移位            //argb共32位,AARRGGBB,RGB24只有后24位            //int r = t << 8 >> 24; //000000RR 

源:基于FPGA的OLED真彩色动态图像显示的实现 作为第3代显示器,有机电致发光器件(Organic Light Emitting Diode,OLED)由于其主动发光.响应快.高亮度.全视角.直流低压驱动.全固态以及不易受环境影响等优异特性,具有LCD无法比拟的优点,在手机.个人电子助理(PDA).数码相机.车载显示.笔记本电脑.壁挂电视以及军事领域都具有广阔的应用前景,因而得到了业界广泛的关注.OLED发展至今,已经由最初的单色发展到现在的全彩,与此同时对驱动电路也提出了更高的要求,由最初

目录 前言 实现过程 总结 一.前言        上一篇文章介绍了如何使用Geotrellis渲染单波段的栅格数据,已然很是头疼,这几天不懈努力之后工作又进了一步,整清楚了如何使用Geotrellis将多个(3个)波段的栅格数据渲染成真彩色,废话不多说,进入正题. 二.实现过程        其实基本延续上一篇文章的思路,多波段真彩色就是要将三个波段数据分别作为rgb组合起来得到rgb值进行真彩色渲染.所以与单波段不同的是需要提前获取三个波段的整体信息,以及对波段进行rgb合并. 2.1 获取

规定的,规定BMP文件的像素数据是按行存储的,而且每行的字节数必须为4的倍数,如果实际的像素数据不是4的倍数咋办?这就需要字节对齐,对齐是在一行的末尾添0以补足一行的字节数为4的倍数, ( biWidth*biBitCount+31)/32*4*biHeight//其中 biWidth是图像的宽度以像素为单位,biBitCount是每个像素的位数,如黑白图像(不是灰阶的,要么黑色要么白色)为1个像素1位,16色是4位,真彩色是24位......biHeight是指图像的高度( biWidth*b

在网页开发的时候,经常需要进行颜色设置,因而经常需要遇到进行颜色进制转换的问题,例如:RGB转16进制:16进制转RGB),前几天在测试的时候,发现网站的颜色进制转换某类16进制颜色(例如:#000080,#FA08FA)转换时总是提示颜色非法,看了一下 js 源码,发现其进制转换的方法是错误的.找了一下度娘和谷大爷,最终写了一个颜色转换的小方法,源码如下所示: String.prototype.colorHex2Rgb = function(){ var reg = /^#([0-9a-fA-

研究zlib库,想实现一个类似winrar功能的小东东,打开winrar界面看它的工具栏比较好看于是动手想做一个,当然资源也使用的是winrar附带的.下面是截图:真彩色(32位)32*32大图标工具栏 我得工具栏风格 smile风格 代码下载 感触:软件功能重要,软件的形象也重要.好的UI界面给优美的感觉,小软件要花哨,大软件要庄重. from:http://www.cppblog.com/wlwlxj/archive/2006/11/09/14897.html

SAP标准的REST adapter有着XML/JSON转换的功能,它很有用,因为一方面SAP PI/PO内部以XML格式处理数据,而另一方面,在处理REST架构风格的时候,JSON才是事实上的格式. 然而,观察下网上有关REST Adapter的相关问题,可以得出一个结论:XML消息处理后生成的JSON输出并非总是正确的,有时候它会把人引入歧途.SAP积极地增强了REST Adapter的各方面功能——定制化和特性丰富的JSON处理就是其中一个重点领域.许多这样的特性已经在记录在SAP Hel

############################################################################################# ############################图片预处理以及图片裁剪########################################### #########################################################################

SAP标准的REST adapter有着XML/JSON转换的功能,它很有用,因为一方面SAP PI/PO内部以XML格式处理数据,而另一方面,在处理REST架构风格的时候,JSON才是事实上的格式. 然而,观察下网上有关REST Adapter的相关问题,可以得出一个结论:XML消息处理后生成的JSON输出并非总是正确的,有时候它会把人引入歧途.SAP积极地增强了REST Adapter的各方面功能——定制化和特性丰富的JSON处理就是其中一个重点领域.许多相关特性已经在记录在SAP Help

UI资源量对资源包大小和内存的影响 UI资源具有以下特点: (1)UI资源几乎都是图片,而图片是最占资源量的资源类型之一. (2)Unity不支持外部压缩,即使在外部将一个10MB的图片压缩到只剩1MB,导入引擎之后它也会被解压出来变成10MB,然后转换为各平台特有的格式. (3)UI资源一般都贴着相机视窗显示在最上层,也是游戏中人机交互的重要部分,一般需要保证高质量,所以一般都使用RGB32位色(真彩色),这会让资源量更大. (4)UI资源一般涉及大量图标.背景框等,如果要保证高分辨率,它们将

前言 最近有好几个朋友都在问我找图找色的问题,奇怪?于是乎写了一个专门用于找图找色的单元文件“BitmapData.pas”.在这个单元文件中我实现了从文件中导入位图.屏幕截图.鼠标指针截图.在图片上查找子图.在图片上查找颜色等功能.在查找过程中可以设定颜色变化范围.可以从左到右从上到下查找.也可以从指定点向四周查找.关于这个文件的下载和使用,可以参考本文的第四节.下面详细说说这些功能的实现. 一.数据提取 位图其实可以看成是一个由象素组成的矩阵,找图找色可以看成是象素值的比对.很多新手在设计这

最近由于在项目中用到了Opencv库,但是为了更好的显示图像还是使用了Cximage库,它可以快捷地存取.显示.转换各种图像.Opencv库用于高级图像处理与识别.为了使Cximage图像与Opencv图像交互,写了个Cximage转换到IplImage的类. OpenCV2CXimage.h #pragma once /* * 类说明:OpenCV图像与CXimage图像互转 * 用于OpenCV的图像与CXimage图像格式互转进行封装. OpenCV的图像位数必须是大等于8的整数倍,支持B

CRT监视器利用能发射不同颜色光的荧光层的组合来显示彩色图形.不同荧光层的发射光组合起来,可以生成一种按其比例而定的可见颜色. 显示彩色图形的一种方法是在屏幕上涂上多层不同的荧光粉.发射颜色由电子束在英冠曾钟的穿透深度决定.这种方法称为电子束穿头发(beam-penetration),它常用语红.绿两层结构.速度慢的电子束只激活外面的红色层,速度快的电子束能穿过红色层病激活里面的绿色层.而中速的电子束通过发射红.绿光的组合来生成灵位的颜色:橙色和黄色.电子的速度,也就是屏幕上任意一点的颜色,受电

颜色模式中8位,16位,24位,32位色彩是什么意思?会有什么区别简单地说这里说的位数和windows系统显示器设置中的颜色位数是一样的.表示的是能够显示出来的颜色的多少. 8位的意思是说,能够显示出来的颜色的数量有8位数.16.24都是一样的.24位的颜色数量已经很多了,叫做“真彩色”,其实32位和24位颜色数量是一样多的.32位多出来的8位数是用来表示透明度信息的,所以更加真实. 如果一有一张真彩色的照片,放到一个只有8位的显示器上的话,显示出来的效果就会很差.所以当需要的时候你就需要在低位

1.传统的lplImage * -------> Mat格式 IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1); Mat mtx(img); //  IplImage* ->Mat 共享数据 2.Mat  -----> IplImage: (1)将Mat类型转换到 IplImage *类型 Mat   image1; IplImage  *image2 = (&(IplImage)image1);  //同样只是创

BMP TO HEX 首先介绍Github上一个简单的Bmp转成16进制的py: https://github.com/robertgallup/bmp2hex 网上这种例子很多.思路也简单:将bmp文件一个个二进制进行分析,这里的1-2表示2个字节,16个二进制数据,0xXXXX四位16进制数据~:———————————————— )-:(这里的数字代表的是字节,下同)图像文件头.0x4d42=’BM’,表示是Windows支持的BMP格式.(注意:查ascii表B 0x42,M0x4d,bf

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

ffmpeg -i 32_mkv_h264_718x480_ac3.mkv  -codec copy -bsf:v h264_mp4toannexb  -f mpegts xx.ts ./ffmpeg -i 01_mp4con_mpeg4_320x240_aac.mp4  -vcodec copy -an  -f mpegts xx.ts ./ffmpeg -i xx.mkv  -vcodec copy -acodec copy -f mov xx.mp4 ./ffmpeg -i 01_mp4c

不废话,先上例子:定义一个参数类型为String的函数: scala> def sayHello(name:String) = println("hello " + name)sayHello: (name: String)Unit 然后调用此函数,但传入参数为1,可想而知一定会报错: scala> sayHello(1)<console>:13: error: type mismatch; found : Int(1) required: String say

//真数组转换伪数组 var arr = [1,3,5,7,9]; var obj = {}; [].push.apply(obj,arr); console.log(obj) //伪数组转真数组 var obj2 = {0:"张三",1:"李四",length:2}; var arr = []; [].push.apply(arr,obj2); console.log(arr);