1 YUV域介绍 根据三基色原理,任意一种色光F都可以用不同分量的R.G.B三色相加混合而成,即F = r [ R ] + g [ G ] + b [ B ],其中r.g.b分别为三基色参与混合的系数.当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光:而当三基色分量都为k(最强)时混合为白色光.调整r.g.b三个系数的值,可以混合出介于黑色光和白色光之间的各种各样的色光.       在现代彩色电视系统中,通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD摄像机进行摄像,然后把摄得的彩色图像信号经分色.分别放大校正后得

转自:http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html PIL 下载: http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 安装 PIL $ tar xvfz Imaging-1.1.7.tar.gz        $ cd Imaging-1.1.7        $ python setup.py install 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱v2 霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). Hough变换原理 霍夫变换的应用是很广泛的,比如我们要做一个支票识别的任务,假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章,我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位,在配合其它手段进行其它处理.霍夫变

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱 图像处理知识点 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 基本知识图像金字塔op膨胀叠加混合变暗识别与检测分类肤色检测other验证码生成 基本知识卷积扫描op高斯模糊叠加混合颜色简单识别与检测分类ocr文字检测other动态按钮背景 基本知识扫描线扫描op灰度化叠加混合普通叠加识别与检测分类人脸检测other字体扣除 基本知识像素扫描op截取叠加混合识别与检测分类胸部检测other字体合成 基本知识去除alpha通道op相似度判断叠加混合

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9

http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html Python 之 使用 PIL 库做图像处理 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴.PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的

在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

https://blog.csdn.net/qq_29333911/article/details/79400617 black_level_lock黑电平补偿是否锁定当前值,或者可以自由更改.color_correction_aberration_mode色差校正算法的运算方式.color_correction_gains适用于拜尔原料色通道的白平衡.color_correction_mode模式控制选择图像数据从传感器的原始颜色为线性sRGB色彩转换.color_correction_tra

大概介绍下相关模块的概念: Python-tesseract 是光学字符识别Tesseract OCR引擎的Python封装类.能够读取任何常规的图片文件(JPG, GIF ,PNG , TIFF等)并解码成可读的语言.在OCR处理期间不会创建任何临文件 PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图

算法中常常会到浮点数运算,而浮点数的处理常常是Verilog初学中常常遇到的问题.以下将就一个简单的例子说明Verilog中浮点数运算处理. 在JPEG图像压缩时遇到色彩空间变换的问题,将YCbCr转换到RGB会遇到浮点数的运算,这个实现复杂,以摄氏温度转换为华氏温度为例  : F = C x 1.8  + 32 R = 1.164(Y-16) + 1.596(Cr-128)  G = 1.164(Y-16) - 0.391(Cb-128) - 0.813(Cr-128)  B = 1.164(

Python 之 使用 PIL 库做图像处理 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴.PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法. 2. 使用. 导入 Image

作为一个基本的图像压缩方式,JPEG 已经得到了广泛的运用,但 JPEG 相关的基本原理,却经常被忽视,或解释得很不确切.这里我们详细讨论一下 JPEG 的编码原理,并结合实例来给出一个更加感性的认识.JPEG 编码的详细过程有着诸多的信息可以给我们巨大的启发,我们在这里讨论的就是要对这些信息做一个具体细致的分析,通过我们的讨论,大家会对 JPEG 编码过程中出现的内容有一个确切的了解,并且能了解到这些内容的来龙去脉. 一.系统架构 本文以一个实际的产品为例,来说明 JPEG 在其中的应用.  

HSL 和 HSV(也叫做 HSB)是对RGB 色彩空间中点的两种有关系的表示,它们尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色联系,并仍保持在计算上简单.HSL 表示 hue(色相).saturation(饱和度).lightness(亮度),HSV 表示 hue. saturation.value 而 HSB 表示 hue.saturation.brightness(明度). HSV 的图形描述 HSL 和 HSV 二者都把颜色描述在圆柱体内的点,这个圆柱的中心轴取值为自底部的黑色到顶部的白色而在它

Color Space Converter II(CSC)   不同的色彩空间用于不同的设备.如RGB一般用于电脑显示器,YCbCr一般用于数字电视,IP还支持最小和最大的保护带[个人理解,这里的保护带似乎是说把数据限制在一定的范围] 进行色彩空间转换需要9个系数(coefficients)和三个被加数(summands) 九个系数[A0, A1, A2, B0, B1, B2, C0, C1, C2] 三个被加数 [S0, S1, S2] 转换公式: dout_0 = (A0 × din_0)

1 CSC基本实现 根据前一篇CSC转换的文档了解到,RGB与YUV的变换公式如下: YCbCr(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算,计算公式如下: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B Cb = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 Cr = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV (256级别) 计算: R = Y + 1.402 (Cr-128) G = Y

原文: 色彩空间基础 好一个NB的知乎专栏:色彩空间基础 第一章:色彩空间基础 关于色彩分析,引出了专门的数学基础.整个过程给出了完备的数学阐述,虽然没有试验数据,论述的相当精彩. 摘抄出一段:  上述色品图摘抄于原文 自然界本身是没有「颜色」这个属性的,只有对不同波长光线的反射率/透过率,到达人眼中的,显然是一个连续的光谱分布函数.数学上,这是一个无穷维的函数空间(巴拿赫空间).而人眼内的三种视锥细胞,它们的感光特性曲线相当于是在这个无穷维的函数空间中建立了三个基底.任何一个光谱分布进来,三种

学习DIP第62天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 开篇废话 心情烦躁,换了一个特别吵的办公室,看来是时候离开了..本想写完所有冈萨雷斯的学习笔记后去找工作,但时不我待,边找遍边学吧,学习是没有尽头的. CIERGB CIE RGB 具体信息已经在Day8中介绍,详情点击以下链接: CIE XYZ C

之前做个设计,现在从事IT,脑子里面关于RGB,RGBA,CMY,CMYK,YUV,但是具体理论还是不扎实.若干年前之前写过<水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙><三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理> 光学三原色与印刷三间色 光学的三原色: 红(Red).绿(Green).蓝(Blue) (RGB). 印刷的三原色: 青(Cyan).品红(Magenta).黄(Yellow) (CMYK) 印刷色是光照射在印刷物上, 然后折射到人眼的光的合成,所以印刷