>> im = imread('ny.png'); >> r = im(:,:,1); >> g = im(:,:,2); >> b = im(:,:,3); >> imshow(r), imshow(g),imshow(b); 分别显示有颜色的 >> r1 = cat(3, r, zeros(size(r)), zeros(size(r))); >> g1 = cat(3, zeros(size(g)), g, zero

杂家前文Android颜色对照表只有颜色和十六进制,有时候需要设置r g b分量的int值,如paint.setARGB(255, 127, 255, 212);就需要自己计算下分量的各个值.这里提供一个带有r g b分量的int型的颜色表.注意paint.setAlpha()及paint.setARGB()的第一个参数,即透明度.其取值范围是0---255,数值越小,越透明,颜色上表现越淡.实际上当设成10以下就会有透明的效果了. 注意:这个透明度是用来设置画笔paint的透明度,然后用pai

使用OpenCV可以提分别提取显示一张图片(或者视频)的R,G,B颜色分量.效果如下. 原图: R: G: B: 示例代码如下,貌似很久以前网上找的的,逻辑很清晰,就是把R,G,B三个分量分开,然后显示出来,就不注释了. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <cxcore.h> void main(int argc,char **argv) { IplImage *img=cvLoadImage(&

Prologue 看见一篇非常好的外国文章,Making annoying rainbows in javascript,事实上我当时非常想把它翻译下来的,可是对于一个连六级都没过的人确实有点难度,一些文段看起来是知道意思可是就不知道怎么用自己的话来表达. 越来越认为对于IT行业来说英语至少要达到能读的程度.毕竟好的东西非常多是外国的,还有哦,要会FQ.对于那篇文章我事实上还没看完,还在慢慢消化中,可是看到一个函数确实真的非常吸引我.实现的是Converting R,G,B values to

# python Image PNG getpixel R/G/B/A# # 说明: # 本文主要是记录python中如何使用Image模块进行基本的图像R.G.B.A值得获取. # 为后续的raspberry pi进行图像处理做验证. # # 2016-2-10 抚州 崇仁马鞍港上村 曾剑锋 import Image # 加载png图片 img = Image.open("vim-cmd.png") # 输出图像的基本信息 print img.format, img.size, im

题目:给定一个字符串里面只有"R" "G" "B" 三个字符,请排序,最终结果的顺序是R在前 G中 B在后. 要求:空间复杂度是O(1),且只能遍历一次字符串. 解析:本题的解法类似于快速排序partition算法,对于字符串str,利用两个下标start1,end1,start1初始时指向字符串的头部,end1初始时指向字符串的尾部,当str[start1]!='R',str[end1]!='B'时候,不能简单像原来的partition那样直接

去掉windows文件末尾的^M: %s/\r//g

//颜色转换  ##665522 - 三色值 + (UIColor *)setFontColorWithString:(NSString *)color {     NSString *cString = [[color stringByTrimmingCharactersInSet:[NSCharacterSetwhitespaceAndNewlineCharacterSet]] uppercaseString];              ) {         return [UIColo

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.

无类别,图像混合放置: clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt'; weights= './models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'; mean = load('./matlab/+caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.mat'); net

H(b > g) = 2*pi - H(b > g); %b > g 会得到一个逻辑矩阵,如b=[7,5,6] ;g=[1,2,8],那么b>g会得到[1,1,0]: b<g 会得到[0 0 1]那么你的这句的意思就是,在H矩阵的这些b>g的位置处 的新值 = 2*pi - 原来的值.

diagram = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\Compressed\fiter\lena256.jpg') %diagram = rgb2gray(diagram);%------------------------------将图片转换为灰度图 %diagram = logical(diagram)% figure,imshow(diagram),title('Original picture');%----------显示原图 %figur

直方图可以用来描述不同的参数和事物,如物体的色彩分布,物体的边缘梯度模版以及目标位置的当前假设的概率分布. 直方图就是对数据进行统计的一种方法,并且将统计值定义到一系列定义好的bin(组距)中,获得一张数据分布的统计图. 比如,现在有一个一维数组,其值从0-255,我们可以以20为组距,来分别统计数组中0-20的数据的总量,20-40的数据的总量,最后,以这个bin作为横轴,统计值作为y轴,得到一张统计图,这就是数据范围的直方图,再比如,一张灰度图像,值也是0-255,我们也可以这样做,这样也能

在很多场合需要高效率的肤色检测代码,本人常用的一个C++版本的代码如下所示: void IM_GetRoughSkinRegion(unsigned char *Src, unsigned char *Skin, int Width, int Height, int Stride) { ; Y < Height; Y++) { unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride; // 源图的第Y行像素的首地址 unsigned char *LinePD = Ski

这个算法是参考自 阿发伯 的博客,在此对 阿发伯 表示感谢, http://blog.csdn.net/maozefa 亮度调整 非线性亮度调整: 对于R,G,B三个通道,每个通道增加相同的增量. 线性亮度调整: 利用HSL颜色空间,通过只对其L(亮度)部分调整,可达到图像亮度的线性调整.但是,RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐,一般还需要浮点数的运算,不仅增加了代码的复杂度,更重要的是要逐点将RGB转换为HSL,然后确定新的L值,再将HSL转换为RGB,运行速度可想而知是很慢的.要想提高图像亮

using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Drawing.Drawing2D; using System.Drawing.Imaging; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; namespace ArcSoft_Face_Demo_X32 { public c

首先声明一点,这里的YUV其实不是YUV,严格来说是YCbCr.这里就先这样称呼YUV吧.本文是关于YUV420格式的视频转成图片序列的. 关于YUV格式的图片,存储如下图所示: 举个例子,一个640*480的420的图片,读入matlab中的数据量为460800个数据. 460800/640*480=3/2.相当于每二个像素有3个数据. 如果想要把一个YUV文件转成RGB数据,那么必须要知道这个YUV文件是怎么以文件格式存储的.举个例子,假如一张4*4的大小的图片,它的YUV420格式的存储是

什么是等角投影(isometric)? 原作者:菩提树下的杨过出处:http://yjmyzz.cnblogs.com 刚接触这个概念时,我也很茫然,百度+google了N天后,找到了一些文章: [转载]等角(斜45度)游戏与数学  ( 原文链接:http://www.javaeye.com/articles/1225) [转载]使用illustrator和正交投影原理以及基本三视图制图   (http://www.vanqy.cn/index.php/2009/03/working-with-

一个同事在github上淘到一个基于SIMD的RGB转Y(彩色转灰度或者转明度)的代码,我抽了点时间看了下,顺便学习了一些SIMD指令,这里把学习过程中的一些理解和认识共享给大家. github上相关代码见链接:https://github.com/komrad36/RGB2Y,这哥们还有其他一些SIMD的代码,也是相当不错的可以借鉴的. 我们首先说说普通的RGB2Y的代码: void RGB2Y(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Widt

基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果      白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题.白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机.数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区.它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式,本文简要的介绍