applyColorMap 输出的BGR还是RGB

applyColorMap()研究（如果我对现有的colormap不满意，那么如何具体来做）

cv::applyColorMap()能够实现预定义的伪彩色,这个是众所周知的事情. 并且和matlab提供的很相近除了这些预置的变换,如果我想实现新的变换,需要做LUT变换 cv::Mat image_gray_3c; //单通道的灰度图,转换成R.G.B三通道值均相等的三通道图 cv::cvtColor(image_gray, image_gray_3c, cv::COLOR_GRAY2RGB); //opencv默认的颜色排列顺序是BGR,而这里自定义的colo

BGR to RGB排列

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

bgr to rgb

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.

通过RGB灯输出七色

本文由博主原创,如有不对之处请指明,转载请说明出处. /********************************* 代码功能:输出模拟信号,控制RGB灯的颜色使用函数: pinMode(引脚号,模式); analogWrite(引脚号,电压参数); //输出模拟电压 = 5/256*电压参数 constrain(输入参数,区间下界,区间上界); //区间函数 random(随机种子); //产生一个随机数具体函数用法请参考博主的另一篇文档:<arduino api手册> 网址:ht

Sensor信号输出YUV、RGB、RAW DATA、JPEG【转】

本文转载自:http://blog.csdn.net/southcamel/article/details/8305873 简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片

JS 处理十六进制颜色渐变算法-输入颜色，输出渐变rgb数组

html颜色有几种表示方式: 英文单词颜色值:background-color:Blue:十六进制颜色值:background-color:#FFFFFF: RGB颜色值三元数字:background-color:rgb(255,255,255)RGB颜色值三元百分比:background-color:rgb(100%,100%,100%) 本文讲述输入两个十六进制颜色,输出rgb渐变数组的算法. html部分: <body> <form id="form1" ru

进阶之路（基础篇） - 014 通过RGB灯输出七色

本文由博主原创,如有不对之处请指明,转载请说明出处. /********************************* 代码功能:输出模拟信号,控制RGB灯的颜色使用函数: pinMode(引脚号,模式); analogWrite(引脚号,电压参数); //输出模拟电压 = 5/256*电压参数 constrain(输入参数,区间下界,区间上界); //区间函数 random(随机种子); //产生一个随机数具体函数用法请参考博主的另一篇文档:<arduino api基础手册> 创作时

Sensor信号输出YUV、RGB、RAW DATA、JPEG 4种方式区别

简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片,滤光片按Bayer pattern分布.将每一个像素的数据直接输出,即RAW RGB dataJPEG: 有些sensor

嵌入式开发之davinci--- 8148/8168/8127 中的图像采集格式Sensor信号输出YUV、RGB、RAW DATA、JPEG 4种方式区别

简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片,滤光片按Bayer pattern分布.将每一个像素的数据直接输出,即RAW RGB dataJPEG: 有些sensor

IPC网络高清摄像机基础知识4(Sensor信号输出YUV、RGB、RAW DATA、JPEG 4种方式区别) 【转】

转自:http://blog.csdn.net/times_poem/article/details/51682785 [-] 一概念介绍二两个疑问三 RAW和JPEG的区别 1 概念说明 32 为何要拍摄RAW 33 JPEG格式有什么优点 34 我该拍摄RAW还是JPEG 四摄像头数据格式五 sensor输出的数据格式六数字视频CCIR 601编码标准 1 采样频率 2 分辨率 3 数据量七 CCIR601和CCIR656标准的区别需求说明:IPC高清摄像机知识储备来自

[OpenCVsharp]利用指针实现高速访问像素RGB值

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

cv2.imread BGR模式

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.

【CNN】--- 卷积过程中RGB与灰度的区别

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hacker_Dem_br/article/details/88786661 RGB image 输入的图像有RGB3个channel,假设有100个filter,输出的就有100个feature map,而不是300个.因为输出的个数依然是卷积核的个数100,只不过输出时是对RGB三个通道的加和操作 Grayscale(灰度) image

opencv 61篇

(一)--安装配置.第一个程序标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读评论(50) 收藏举报分类: OpenCV(60) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

利用COM组件IPicture读取jpg、gif、bmp图片文件数据和显示图片

1.读取图片数据函数原型:bool LoadImage(const char *pName, unsigned char *pBitData); 函数功能,读取pName指向的图片文件的位图数据 bool LoadImage(const char *pName, unsigned char *pBitData) { HDC hdcTemp; // DC用来保存位图 HBITMAP hbmpTemp; // 保存临时位图 IPicture *pPic

深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2]) # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

第一节,初识OpenCV3-图像的读、写、显、格式转化等

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

ili9325--LCD寄存器配置研究

2011-06-22 22:18:12 自己根据ili9325的规格书编写驱动.发现LCD屏没显示.于是怀疑是某些寄存器设置错误.要调试的话最好还是先熟悉寄存器的作用,调试的时候只要看到现象就能分析了.否则真是摸不到头脑.于是乎,对ili9325做了如下寄存器研究学习.视频太大了,就不上传了. 1,Driver Output Control (R01h) 1)相关理论: LCD显示器采用按行按列的有源矩阵驱动方式,行线都是接在像素NMOS管的栅极(gate),列线接在NMOS管的源极(sourc

皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程

目标检测通俗的来说是为了找到图像或者视频里的所有目标物体.在下面这张图中,两狗一猫的位置,包括它们所属的类(狗/猫),需要被正确的检测到. 所以和图像分类不同的地方在于,目标检测需要找到尽量多的目标物体,而且要准确的定位物体的位置,一般用矩形框来表示. 在接下来的章节里,我们先介绍一个流行的目标检测算法,SSD (Single-Shot MultiBox Object Detection). 友情提示:本章节特别长,千万不要在蹲坑的时候点开.本文中涉及MXNet 0.11最新的发布的gluon接

机器学习进阶-目标追踪-SSD多进程执行 1.cv2.dnn.readnetFromCaffe(用于读取已经训练好的caffe模型) 2.delib.correlation_tracker(生成追踪器) 5.cv2.writer(将图片写入视频中) 6.cv2.dnn.blobFromImage(图片归一化) 10.multiprocessing.process(生成进程)

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model) 用于进行SSD网络的caffe框架的加载参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st

OpenCV-图像通道转换问题

OpenCV-MAT对象中使用plt.imshow(img[:,:,::-1])如何实现将第二轴反向? 系统平台:win10 x64 一.明确几个概念: 1.OpenCV内部每个通道并没有固定对应某种颜色,只是在用imshow().imread().imwrite()等函数时,才将通道按照蓝.绿.红的顺序进行输入和输出: 2.我们也可以使用matplotlib的imshow()绘制图像,但是它要求图像的三个通道的存储顺序为RGB: 即OpenCV读进来的图像,通道顺序为BGR, 而matplot

applyColorMap 输出的BGR还是RGB

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