RGB有亮度吗?常用公式: Y(亮度)=(0.299*R)+(0.587*G)+(0.114*B)

关于bmp图片的格式,网上有很多文章,具体可以参考百度百科,也有例子程序.这里只提要注意的问题. (1)结构体定义问题:首先按照百度百科介绍的定义了结构体,但是编译发现重定义BITMAPFILEHEADER等.其实只要包含了Windows.h,里面的wingdi.h就已经定义了处理bmp的结构体,故不需要自己再重复定义. (2)读取文件的字节对其问题:要使用#pragma pack (1)来方便读取文件头的结构体,否则结构体的大小会由于字节对齐问题改变.不知是否头文件中已经使用了该宏,在我的代码

图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量注册的目的,但我觉得它最吸引我的地方是可以让一些书写的东西,自动识别成电脑上的文字,比如说手拟的合同,修改过的书面论文或者是文档,每月的花费发票需要在电脑上录入或者是汇总信息,日记本上的文章要转移到电脑上等等,我们现在就不用再头痛把它们在电脑上敲写一遍了. 本文介绍两种比较主流和成熟的识别方式: 方

.OpenCV创建进度条以及图像对比度,亮度调整 1.创建轨迹条createTrackbar() 函数原型C++: intcreateTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname,  int* value, int count, TrackbarCallbackonChange=0,void* userdata=0); 变量说明:依次为[进度条名称],[所添加到的窗口名称],[整形指针,表征进度条当前位置,并且在创建进度条

1 概述 多媒体技术是一门综合了多种学科的新技术,其涉及到计算机科学与技术.通信和网络技术.人工智能技术.微电子技术.数字信号处理.图形处 理技术.声像技术等诸多学科.许多新技术的不断出现和体验,带给人们工作和生活巨大的改变.其应用已经渗透到社会生活和工作的各个方面. 1.1背景 多媒体技术是20世纪80年代发展起来的一种新技术,是将文本.图形.图像.动画.声音.视频等信息通过计算机处理,形成人机交互作用的技术.多媒体技术的发展同时也改变了计算机的使用领域,由仅仅限于专业办公领域扩展到各行各业,

camera的构成 拍摄景物通过镜头,将生成的光学图像投射到传感器上,然后光学图像被转换成电信号,电信号再经过模数转换变为数字信号,数字信号经过DSP加工处理,再被送到电脑中进行处理,最终转换成手机屏幕上能够看到的图像. 数字信号DSP主要通过一系列复杂的数学运算,对数字信号参数进行优化处理,并处理后的信号通过USB等接口传到PC设备. 常见的摄像头类型主要是CCD和CMOS传感器 RGB格式:16bit数据格式5bit R+6bit G+5bit B.G多一位,是人眼对绿色比较敏感. YUV格

一.HDR简介 HDR(High Dynamic Range,高动态范围)是一种图像后处理技术,是一种表达超过了显示器所能表现的亮度范围的图像映射技术.高动态范围技术能够很好地再现现实生活中丰富的亮度级别,产生逼真的效果.HDR已成为目前游戏应用不可或缺的一部分.通常,显示器能够显示R.G.B分量在[0,255]之间的像素值.而256个不同的亮度级别显然不能表示自然界中光线的亮度情况.比如,太阳的亮度可能是一个白炽灯亮度的几千倍,是一个被白炽灯照亮的桌面的亮度的几十万倍,这远远超出了显示器的亮度

Hinton课程第二课 一.NN结构的主要类型的概述 这里的结构就是连接在一起的神经元.目前来说,在实际应用中最常见的NN就是前向NN,他是将数据传递给输入单元,通过隐藏层最后到输出层的单元:一个更有趣的结构是递归神经网络RNN,这种网络能够将信息保存很久,所以能够表现各种有趣的震荡,但是却也难训练,部分原因是因为他们太复杂了,不过最近的人们却也通过这种网络完成了很多不可思议的事情:最后要介绍的就是对称连接网络,即使在两个单元之间的两个方向上权重是一样的. 前向NN: 上图就是前向NN,最底层就

PointGreyResearch是世界领先的致力于开发高级数字相机产品的公司.PointGrey产品涉及IEEE-1394相机.立体视觉相机和360度全景数字视频相机.其中二代和三代的大黄蜂立体相机(Bumblebee2 and Bumblebee XB3) 也算其中的明星产品.大黄蜂二代相机有左右两个相机可以同时拍摄,而三代更是丧心病狂般的用了三个摄像头,模仿二郎神吗?每个摄像头的分辨率是1280x960,一身土豪金的涂装让人爱不释手,真是越看越喜欢呀. 灰点公司的硬件做的棒的没话说,但是提

OpenCV入门学习笔记 参照OpenCV中文论坛相关文档(http://www.opencv.org.cn/) 一.简介 OpenCV(Open Source Computer Vision),开源计算机视觉库 提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖 学习OpenCV所需要的基本知识 C/C++编程基础(编程能力) 了解算法原理(理论基础知识) 提升理论基础知识,所要了解的课程 数字图像处理 计算机视觉 模式识别 OpenCV知识一个算法库,我们并

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AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识

在游戏引擎渲染管线中,我们对于R.G.B通道颜色信息的数值范围通常设置在[0,1]之间(或者是[0,255]).其中,0代表没有光亮度,1代表显示器能够显示的最大光亮度.这个表示方式虽然直接易懂,但它并不能反映真实世界中光亮度的情况.在真实世界的光照环境中,光亮强度有时候会超过显示器能够显示的最大亮度.而且,人眼在观察真实世界的物体时,会根据光照强度进行自我调节.因此,更加真实的渲染方式是让颜色值超过1.这种光照计算方式或环境光照图就是我们常常在游戏引擎中看到的HDR(High Dynamic

1. 移动页面开发基础 1.1 像素——什么是像素 像素是 Web 页面布局的基础,那么到底什么才是一个像素呢? 像素:一个像素就是计算机屏幕所能显示一种特定颜色的最小区域.这是像素的概念,实际上,Web 前端开发领域,像素有以下两层含义: (1) 设备像素:设备屏幕的物理像素,对于任何设备来讲物理像素的数量是固定的. (2) CSS像素:这是一个抽象的概念,它是为 Web 开发者创建的. 如下图,是在缩放比例为1,即 scale = 1 的情况下,设备像素和CSS像素示意图: 我们再来考虑这样

在图书馆发现一本<网络多人游戏架构与编程>-- Joshua Glazer, Sanjay Madhav 著.书挺新的,17年出版的,内容很有趣,翻一翻可以学到不少在<计算机网络>上不会讲到的内容,故做此纪录. 前几章,第一章简单介绍了网络游戏的历史和发展,第二章讲了how Internet works, 第三章讲的是 Berkeley Socket,就略过了. 对象序列化 序列化:是指把内存中的内容转化为比特流的形式.比特流是通过网络传输的形式,在主机和服务器上还可以恢复为原始格

摘要:最近要做一个和图像处理有联系的项目,从此走上了学习opencv的道路. 灰度图:2维矩阵 彩色图:3维矩阵 ps:目前大部分设备都是用无符号 8 位整数(类型为 CV_8U)表示像素亮度 Mat类定义: class CV_EXPORTS Mat { public: //一系列函数 ... /* flag 参数中包含许多关于矩阵的信息,如: -Mat 的标识 -数据是否连续 -深度 -通道数目 */ int flags; //矩阵的维数,取值应该大于或等于 2 int dims; //矩阵的

https://www.cnblogs.com/dawnWind/archive/2013/02/17/3D_06.html 0. Background 很久很久以前记录了一下使用WPF进行三维重建的一些探索,后来了解到了VTK这个开发包, 觉得功能很强大,因此后续都在基于VTK进行三维重建,在前文中对于VTK的一些相关网站进行了介绍 http://www.cnblogs.com/dawnWind/archive/2013/01/14/3D_04.html 这里就不再累赘了,感兴趣的Google

程序如下 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { Mat file1 = imread("girl.jpg",CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); Mat file2 = imread("girl.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); namedWindow("Color", CV_WINDOW_FRE

http://www.52rd.com/S_TXT/2016_6/TXT85047.HTM?WebShieldDRSessionVerify=Wz3h6srvu76qRI4MFxK8 前面介绍了双camera能实现的功能中其中很大的一类都是依赖于景深的计算.现在这类功能在手机上的应用也是相对成熟的.在这类功能中景深的计算是很重要的,如何计算景深,计算的准确性和性能都是决定最后能够实现什么样功能的关键. 很多人都会说其实我们从一张照片中也能看出哪个物体在前,哪个物体在后.这其实这是建立在我们大脑的

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也