Matlab下imwrite,Uint16的深度图像 1. 在Matlab命令窗口输入命令: help imwrite 会有如下解释: If the input array is of class uint16 and the format supports 16-bit data (JPEG, PNG, and TIFF), imwrite outputs the data as 16-bit values. If the format does not support 16-bit valu

Kinect v1 (Microsoft Kinect for Windows v1 )彩色和深度图像对的采集步骤 一.在ubuntu下尝试 1. 在虚拟机VWware Workstation 12.0安装ubuntu14.04按照<Ubuntu安装Kinect v1驱动(openni.NITE.Sensor)及遇到的问题>安装了Kinect v1的驱动,但是最终运行示例出现的窗口和网址提供的不一样,右侧彩色图都是重叠起来的,并且一直在跳动.原因可能是由于kinect v1在虚拟机上驱动有问题

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c

注:在阴影检测算法中经常需要将RGB格式的图像转化为HSV格式,对于阴影区域而言,它的色度和饱和度相对于原图像而言变化不大,主要是亮度信息变化较大,,将RGB格式转化为HSV格式,就可以得到H.S.V分量,从而得到色度.饱和度.亮度得值: 转换程序: void convert_ImageRGBtoHSV(const Mat& imageRGB, Mat &imageHSV){ float fR, fG, fB; float fH, fS, fV; const float FLOAT_TO_

目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等,在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于  其近邻的检索方式的不同,并且可以互相转换. (这一章是我认为非常重要的) 模块RangeImage相关概念以及算

(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像.获取方法有:激光雷达深度成像法.计算机立体视觉成像.坐标测量机法.莫尔条纹法.结构光法. 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方位.距离等信息.若将激光束按照某种轨迹进行扫描,便会边扫描边记录到反射的激光点信息,由 于扫描极为精细,则能够得到大量的激光点,因而就可形成激光点云.点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

MATLAB小函数:将列向量转化为0-1矩阵 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 将列向量转化为0-1矩阵,例如 A = 1 2 1 5 3 4 1 4 3 转换为: B = 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1. MATLAB程序 function B=trans_logic(A) % 将列

RGB-D(深度图像)   深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map   在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道.其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离.通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系.   下面可以看到两个不同的深度图,以及从中衍生的原始模型.第一个深度图显示与照相机的距离成比例的亮度.较近的表面较暗; 其他表

Halcon中Image有多种像素表示方式,这方面网上找到的资料比较少,有一张大恒图像培训的文档中提到过,感觉描述比较准确: 里面有四种类型比较类似:uint2.int1.int2.int4. 区分起来很简单,带1表示8位,带2表示16位,带4表示32位,带u表示无符号(即无“负号”这种符号) 我用Photoshop生成一张0-255黑白渐变的黑白bmp图片(尺寸256*256),如下: 下面我想探究一下,看这几种不同的图像格式各自的灰度取值范围是多少. read_image (Image, '

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中有三条:一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 另外一条为<1.2. Quality RC: The manusc

图片中存在着色版的概念,二维矩阵的每个元素的值指定了一种颜色,因此可以显示出彩色. 迁移调色板 下述python代码将VOC数据集中的某个语义分割的图片的调色板直接应用在一个二维矩阵代表的图像上 #label_im is a numpy array of 1 x height x width #return an Image object,call its' save('out.png') functioin to save as image file def palette( label_im

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

在MATLAB中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在MATLAB中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从uint8型变成double型.如果直接运行imshow(I),显示的将是一个白色的图像. 这是因为imshow()显示图像时默认double型在0~1范围内,即大于1时都显示为白色:而imshow()显示unit8型图像是在0~255范围内.解决办法: 1.利用imshow(I/256)将图像矩阵转化到0~1之间 2.利用imsho

MATLAB中,常常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 通过搜索,

Matlab和Python都有一些关于深度学习的开源的解决方案(caffe\DeepMind\TensorFlow),基于哪个开展应用研究好?

自从上次写了Hilbert图像置乱之后,就对图像置乱研究了一下,发现这里面也是有很多置乱算法的. Arnold也算一种比较主要的置乱算法,算法由以下变换公式产生: 这里a和b是参数,n是迭代次数,N是图像的高或宽. 有了正变换公式,我们还需要反变换公式,正好我最近在学Mathematica,反变换公式就是用这个软件求的. 公式如下: 两个变换矩阵正好是求逆的关系吧,手算也出来了,不过顺便熟悉一下Mathematica,何乐不为呢. 处理结果如下: 原图: 置乱后: 恢复后: matlab代码如下

动机 想象一下,如果有数十万到数百万张图像的数据集,却没有描述每张图像内容的元数据.我们如何建立一个系统,能够找到这些图像的子集来更好地回答用户的搜索查询? 我们基本上需要的是一个搜索引擎,它能够根据图像与搜索查询的对应程度对图像结果进行排序,可以用一种自然语言表示,,也可以用其他查询图像表示. 我们将在本文中解决问题的方法是训练一个深度神经模型,该模型学习任何输入图像和文本的固定长度表示形式(或嵌入形式),使得如果文本-图像或图像-图像是"相似的",则他们在欧氏空间中接近,. 数据集

1,从网络中读取到的图像流,不支持查找,不能直接转化为Mat类型 2,例子如下: string Url = "http://192.168.0.110/cgi-bin/camera?resolution=1920";                           //网络地址            Stream stream = WebRequest.Create(Url).GetResponse().GetResponseStream();   //获取到网络流        

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/lxk7280 首先,要接触一下KinectOrbit这个摄像机库,这篇文章中有这个库的下载网址和简单的介绍:http://blog.csdn.net/lxk7280/article/details/38184355.将下载得到的文件放到对应的Processing的一个子目录后,就可以使用.    KinectOrbit库下的鼠标和键盘的操作方法: 1.右键拖拽:摄像机摇拍. 2.左键拖拽:绕对象旋转. 3.滚动:缩放操作. 4.P键保存