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

目录: (一)调用转换函数实现图像色彩空间转换------ cv2.cvtColor函数 (二)色彩空间转换,利用inrange函数过滤视频中的颜色,实现跟踪某一颜色 正文: (一)调用转换函数实现图像色彩空间转换------ cv2.cvtColor函数 cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None),作用:将一幅图像从一个色彩空间转换到另一个色彩,空间参数:code,转换的色彩空间. BGR--->GRAY,BGR--->HSV,BGR--->YUV,B

使用MATLAB进行图片的处理十分方便,看它的名字就知道了,矩阵实验室(matrix laboratory).一副图片的像素数据可以看成是一个二维数组一个大矩阵,MTABLAB就是为矩阵运算而生. MATLAB对于图像处理中有丰富的函数,最简单的RGB转Gray只需要一个函数rgb2gray()即可完成.但是如果光是这样学习图像处理,是没有多大意义的,所以博主决定自己根据原理用MATLAB实现一些图像处理的基础算法.作为使用FPGA实现各种图像处理算法的前期仿真,以便后期进行结果对比.顺便记录一

在图像处理过程中通常需要会对图像类型进行互相转换,在此给出两种转换的工程代码. 1.在将ycbCr422转rgb时,通常先将ycbcr422转换成ycbcr444再讲ycbcr444转成rgb 1.1 ycbcr422转换成ycbcr444 `timescale 1ns/1nsmodule ZYP_YCbCr422_YCbCr444( //global clock input clk, //cmos video pixel clock input rst_n, //global reset //

原文链接:https://blog.csdn.net/lsg19920625/article/details/78416649

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)

一.色彩空间的转换 代码如下: #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY #这里的生成的gray图是单通道的 cv.imshow("gray", gray) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV cv.imshow("hsv", h

以前对这个问题一直很困惑.... 下面采用问答形式.A:相机中的SRGB和ADOBE RGB有什么区别 ADOBE貌似颜色淡.什么时候有用处呢? B:不是这样的,ADOBE RGB的色域要比SRGB要广很多 ,也就是说ADOBE RGB所能容纳的颜色密度比SRGB要大 A:为什么看起来淡呢.不是效果差了么.什么时候用比较好? B:由在相机硬件只支持SRGB,而WINDOWS系统的原始设置是SRGB,所以,无论你用相机来看图片还是用WINDOW自带的来看图片,都是用SRGB色彩空间 ,由于ADOB

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def color_space( img ): gray_img = cv.cvtColor(img , cv.COLOR_BGR2GRAY) #色彩空间转换 hsv_img = cv.cvtColor(img , cv.COLOR_BGR2HSV) hls_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HLS) ycrcb_img = cv.cvtC

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

色彩空间: 颜色空间按照基本结构可以分两大类:基色颜色空间 和 色.亮分离颜色空间.前者的典型是 RGB,还包括 CMY.CMYK.CIE XYZ 等:后者包括 YCC/YUV.Lab.以及一批“色相类颜色空间”.CIE XYZ 是定义一切颜色空间的基准,很奇妙的是,它即属于基色颜色空间,也属于色.亮分离颜色空间,是贯穿两者的枢纽.色.亮分离颜色空间中的子类型“色相类颜色空间”,是把颜色分成一个表亮属性,和两个表色属性,其中有一个表色属性是色相,而色相以外的两个属性可以选用不同的变量来定义,而色

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第三章 色彩空间. 3  色彩空间 之前的介绍,大多是基于BGR色彩空间进行的,但针对不同的实际情况,研究人员提出了许多色彩空间,它们都有各自擅长处理的领域.所以,我们需要学习如何对不同色彩空间的图像进行转换映射. 3.1  色彩空间及类型转换函数 (一)色彩空间 常见的色彩空间有GRAY色彩空间.HSV色彩空间.YCrCb色彩空间.CMYK色彩空间.XYZ色彩空间.YUV色彩空间等(颜色模型). 我们只展示出GRAY灰度模型转换为RGB颜色模型的方式:

python常常用opencv模块来处理图像. import cv2 as cv 读取图片:imread() 默认按照彩色三通道读取: img = cv2.imread(path) 读取灰度图: img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 色彩空间转换:cvtColor() #彩色图转灰度图 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #彩色图转HSV [255,255,128] img2 = cv.cvtC

BLEND:Alpha blends input with the graphics.将输入的视频与图形做Alpha融合. CPROC:Color Processing.颜色处理.如动态对比度增强.饱和度增强.色彩空间转换等. CEC:Consumer Electronics Control.消费者电子控制 CHR_US/CHR_DS:Chroma downSampler(CHR_DS), Chroma_upSampler(CHR_US), Used for converting YUV420<

摄像头ISP系统原理(下) l  WDR(Wide Dynamic Range)------宽动态 动态范围(Dynamic Range)是指摄像机支持的最大输出信号和最小输出信号的比值,或者说图像最亮部分与最暗部分的灰度比值.普通摄像机的动态范围一般在1:1000(60db)左右,而宽动态(Wide Dynamic Range,WDR)摄像机的动态范围能达到1:1800-1:5600(65-75db). 宽动态技术主要用来解决摄像机在宽动态场景中采集的图像出现亮区域过曝而暗区域曝光不够的现象.

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本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/582939577ef9c5b708556b0d 1.背景 目前网络中图片仍然是占用流量较大的一部分,对于移动端更是如此,因此,如何在保证图片视觉不失真前提下缩小体积,对于节省带宽和电池电量十分重要. 然而目前对于JPEG.PNG.GIF等常用图片格式的优化已几乎达到极致,因此Google于2010年提出了一种新的图片压缩格式 -- WebP,给图片的优化提供了新的可能. Web

函数 Description 说明 cvAdd Elementwise addition of two arrays 两个数组对应元素的和 cvAddS Elementwise addition of an array and a scalar 一个数组和一个标量对应元素的和 cvAddWeighted Elementwise weighted addition of two arrays (alpha blending) 两个数组对元素的加权求和(alpha混合) cvSub Elementw

Canny是常用的边缘检测方法,其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓. John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法. John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: 1.好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低: 2.高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心: 3. 对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率

操作Mat元素时:I.at<double>(1,1) = CV_PI; /* * * cvout_sample just demonstrates the serial out capabilities of cv::Mat * That is, cv::Mat M(...); cout << M; Now works. * */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <iostream> using n

YUV格式有两大类:planar和packed.planar的YUV格式,先连续存储所有像素点的Y,紧接着存储所有像素点的U,随后是所有像素点的V,这里所讲述的就是这中存储格式的:packed的YUV格式,每个像素点的Y,U,V是连续交叉存储的. 色彩空间转换主要有三种方法,1.整点运算,即通过公式对每个点进行计算,速度超慢,基本只有在PC下才能够运行:2.查表法,即由由YUV直接查表得到对应的RGB值:3.通过汇编指令,可参考http://blog.csdn.net/alien75/artic