1.参数设置分析 (1)open: soc_pcm_open 依次调用cpu_dai, dma, codec_dai, machine的open或startup函数 只在dma的open函数里添加参数相关的代码 (2)SNDRV_PCM_IOCTL_HW_PARAMS: soc_pcm_hw_params 依次调用machine,codec_dai,cpu_dai,platform(dma)的hw_params函数      在uda1341.c, s3c2440-iis.c里实现hw_para

矩阵数据类型: – CV_(S|U|F)C S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1 CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2 CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3 CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4 CV_32SC1

1.使用show xmlstatus可以获取网关实时负载. 无session 有session

alext.h:  #define AL_FORMAT_QUAD8 0x1204 101 #define AL_FORMAT_QUAD16 0x1205 102 #define AL_FORMAT_QUAD32 0x1206 103 #define AL_FORMAT_REAR8 0x1207 104 #define AL_FORMAT_REAR16 0x1208 105 #define AL_FORMAT_REAR32 0x1209 106 #define AL_FORMAT_51CHN8 0

转载请标明处: 作者:微微苏荷 本文地址:关于QImage提取单色通道方法(vector) 近日,用QT和mxnet结合做一个图像识别的demo.遇到需要把图片从QImage转为vector单色分离的格式的要求,用来识别时输入. 经实践,找到3种方法,分享给大家:需要注意的是,QImage的存储顺序是 BGRA(opencv也是这样反着的),不是正常口述RGBA. 另:mx_float  == float一. int image_size = width * height * channels;

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依然是 卷积核的个数. 可以查看常用模型,比如lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的,我们可以添加

一.获取和修改像素点的值 import cv2img = cv2.imread('lena.jpg') # 100, 90表示行列坐标 px = img[100, 90] print(px) # 获取一个坐标单通道的值 # 0:蓝色(B) # 1:绿色(G) # 2:红色(R) px_blue = img[100, 90, 0] px_green = img[100, 90, 1] px_red = img[100, 90, 2] print(px_blue) print(px_green) p

近来研究图片的剪切拼接,用到PIL,在打开PNG格式保存为JPEG格式的图片发现报错: import os from PIL import Image im = Image.open(r'E:\work\testcrop\test\hn1.png') img_size = im.size w = img_size[0] / 2.0 h = img_size[1] x = 0 y = 0 print("图片宽度和高度分别是{}".format(img_size)) region = im

1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])))) 对于bytes类型: tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.F

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

#include <cufft.h> #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> #include <helper_cuda.h> #include <stdio.h> using namespace std; #define CHANNEL_NUM  31 //通道数.FFT次数 const int dataH = 32; //图像高度 const int dataW = 8;  //图像宽度 c

Ⅰ.概述 上一篇文章讲述的内容是:三通道逐次转换(单次.单通道软件触发),也就是说3条通道要三次软件触发才能完成转换,而且是通过软件读取转换数值. 本文讲述三通道DMA连续转换(3通道.软件单次触发),也就是说3条通道只需要一次软件触发就能完成转换,使用DMA保存在数值. 上一篇文章实例是使用间断模式单次触发单条通道采集,本文是使用DMA模式单次触发三条通道采集.使用DMA传输的好处就是效率很高,我们直接读取转换的结果就是了,比如想做的示波器实例就是要求效率很高. 实例实验效果: 本文的实验效果

Ⅰ.概述 本文讲述关于STM32功能比较强大的ADC模块.ADC(Analog to Digital Converter)也就是模拟量转化为数字量,而STM32的ADC模块功能比较多,本文主要讲述“三条通道逐次转换(单次.单通道软件触发)”. 根据笔者的经验,STM32所有系列芯片的ADC模块功能及配置都差不多.因此,本文虽是以F1为例,其实其他系列(F0.F2.F4等)都适用. 本文提供实例代码:三条通道,配置为逐次转换(间隔模式),适用软件触发转换(每触发一次转换一条通道),一个循环也就是需

最近在折腾HI3518C的芯片,应用到IPCamera上,最终获取多路不同分辨率的视频流供不同需求的预览切换.此处简单记录一下视频前处理元VPSS(Video Process Sub-System)的多通道间的关系以及使用心得. HI3518C的视频子系统包括:视频系统初始化模块(MPP_SYS_CONF_S).视频输入模块(VI).视频前处理模块(VPSS).视频编码模块(VENC)和视频输出模块(VO)组成. HI3518C的VPSS是视频数据编码前的预处理单元,主要完成对一幅输入图像的统一

黑白摄像机会返回每个像素所对应的能量采用结果,这些结果组成了一幅单通道灰度值图像,而对于RGB彩色摄像机,它将返回每个像素所对应的三个采样结果,也就是一幅三通道图像.下面这些是与图像通道有关的函数: 1.access_channel ( MultiChannelImage : Image : Channel : ) 获取多通道图像MultiChannelImage的Channel通道的图像Image. 2.append_channel ( MultiChannelImage, Image : I

本文详细介绍了opencv中涉及通道的知识,包括图像类型转换,通道合成分解,图像的显示. 来源:http://blog.csdn.net/GDFSG/article/details/50927257 1. 知识点 tips1:  一个图像的通道数是N,就表明每个像素点处有N个数,一个a×b的N通道图像,其图像矩阵实际上是b行N×a列的数字矩阵. OpenCV中图像的通道可以是1.2.3和4.其中常见的是1通道和3通道,2通道和4通道不常见. 1通道的是灰度图. 3通道的是彩色图像,比如RGB图像

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M

转自:图像类型   与  opencv中图像基础(大小,深度,通道) 一.图像基本类型 在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型. 1. 二值图像 2. 灰度图像 3. 索引图像 4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0.1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色.由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0.1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位.二值图像通常用于文字.线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储. 2. 灰度图像

http://lib.csdn.net/article/opencv/33264 http://blog.csdn.net/laohu_tiger/article/details/17359777 http://blog.csdn.net/qq_29540745/article/details/52487832 图像通道 1.一个图像的通道数是N,就表明每个像素点处有N个数,一个a×b的N通道图像,本质上是三维数组,N表示第三个维度的个数,其图像矩阵实际上是N行a*b的数字矩阵. OpenCV中