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.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.

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:

本文同步自我的知乎专栏: From Beijing with Love 机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中L是loss function,比如神经网络中分类常用的cross-entropy. CNN学到了什么? 特征(Representation).把原始图像看做一个维度是像素×通道的向量,经过各种复杂的CNN结构,其实只不过成了另一个向量.这个向量所在的空间也许有更好的线性可分性,也许

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

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

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

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

http://netkiller.github.io/www/tomcat/server.html 1. Tomcat优化其实就是对server.xml优化(开户线程池,调整http connector参数) 搜索[<Executor name="tomcatThreadPool"],开启并调整为<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-"        m

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;

一.使用css,jquery,canvas制作动画 1.Canvas 优点:性能好,强大,支持多数浏览器(除了IE6.IE7.IE8),画出来的图形可以直接保存为 .png 或者 .jpg的图形: 缺点:依赖于HTML,只能通过脚本绘制图形,没有实现动画的API(依靠事件和定时器更新):由于在 canvas 上以编程方式显示的文本其实就是位图,因此搜索爬行器将完全忽略文本.文本内容也无法被屏幕阅读器识别. 2.css3 优点:简单且与内容分离.css动画不触发layout和paint:(这些属性

~ 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

前言: 最近想看看矢量中值滤波(Vector median filter, VMF)在GRB图像上的滤波效果,意外的是找了一大圈却发现网上没有现成的code,所以通过matab亲自实现了一个,需要学习的朋友可以拿过去用.本文的核心是VMF的matlab实现,最后通过在RGB图像上应用举例说明. VMF的数学表达: 含有N个矢量的集合{C1,C2,...CN},它的VMF结果如下所示: 其中,CVM1表示距离所有其他向量的距离和最小的那个向量.而距离可以自己定义,常用的欧氏距离,曼哈顿距离等等.