因为我的STVxxx USB camera输出格式是bayer格式,手头上只有YUVTOOLS这个查看工具,没法验证STVxxx在开发板上是否正常工作. 网上找了很久也没找到格式转换工具,最后放弃了,觉得还是写个转换工具比较快.抄写了部分libv4lconvert的代码, 我只验证了 V4L2_PIX_FMT_SGBRG8到V4L2_PIX_FMT_YUV420的转换. bayer.c #######################################################

YUV格式解析1(播放器——project2) 根据板卡api设计实现yuv420格式的视频播放器 打开*.mp4;*.264类型的文件,实现其播放. 使用的视频格式是YUV420格式   YUV格式通常有两大类:打包(packed)格式和平面(planar)格式.前者将YUV分量存放在同一个数组中,通常是几个相邻的像素组 成一个宏像素(macro-pixel):而后者使用三个数组分开存放YUV三个分量,就像是一个三维平面一样.表2.3中的YUY2到Y211都是打包 格式,而IF09到YVU9都

1 图像bayer格式介绍 bayer格式是伊士曼·柯达公司科学家Bryce Bayer发明的,Bryce Bayer所发明的拜耳阵列被广泛运用数字图像.Bayer格式是相机内部的原始数据, 一般后缀名为.raw. 对于彩色图像,一般是三原色数据,rgb格式.但是摄像头一个像素点只有rgb中一种数据(下图为bayer色彩滤波阵列).但是有很多摄像头直接输出rgb和yuv格式,如ov5640.ov7725等等,这是因为在Sensor模组的内部会有一个ISP模块,会将 Sensor采集到的数据进行插

因为我的STVxxx USB camera输出格式是bayer格式,手头上只有YUVTOOLS这个查看工具,没法验证STVxxx在开发板上是否正常工作. 网上找了很久也没找到格式转换工具,最后放弃了,觉得还是写个转换工具比较快.抄写了部分libv4lconvert的代码, 我只验证了 V4L2_PIX_FMT_SGBRG8到V4L2_PIX_FMT_YUV420的转换.   bayer.c #####################################################

日常开发和交流时,我们习惯将图片的颜色通道按照RGB(red, green, blue)进行排列.闲来无聊,在把玩卷积神经网络模型时发现OpenCV并没有按照这个顺序读入图片.好奇地搜索一下OpenCV为什么使用BGR而非RGB.看到这篇博文:Why does OpenCV use BGR color format. 仔细阅读这篇博文,作者在使用matplotlib显式OpenCV读入的图片,发现图片显示很怪异. 原图如下: 使用OpenCV读取在matplotlib上显示的结果 文中作者在一个

手工实现灰度及RGB直方图 !库 1. 灰度图像直方图 算法 1. 图片灰度化: 2. 遍历Mat,统计各灰度级的像素个数: 3. 根据opencv画点线函数,绘制坐标轴及像素分布图 源码(编译环境:VS2017+OpenCV) 补充:三通道直方图(即RGB彩色图象直方图在后面) #include <iostream> #include <string> #include <algorithm> #include <opencv2/opencv.hpp> #

前言 项目中需要将imx185出来的raw数据转成dng格式,一开始认为很简单的事情,后面才发现还是挺复杂的!!!首先考虑的是不写任何代码,直接用adobe提供的转换工具来转,结果发现,不仅是adobe的工具,网上能够找到的工具(所谓的raw转dng)都是针对各大厂商的raw,而不能支持最原始的bayer raw.于是又考虑了两种解决方式,第一种就是将bayer raw随便转换成某一个厂商的raw(CR2, CRW, DNG, MRW, NEF, ORF, RAF, DCR, ARW中的一种),

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_80ce3a550102w26x.html Convert between Python tuple and list a = (1, 2) # a is a tuple b = list(a) # b is a list c = tuple(b) # c is a tuple Convert between Python tuple, list and NumPy 1D array a = (1, 2) # a is a tu

最近在学习过程中发现opencv有了很多变动, OpenCV 官方的 Python tutorial目前好像还没有改过来,导致大家在学习上面都出现了一些问题,现在做一个小小的罗列,希望对大家有用 做的是关于全景图像的拼接,关于sift和surf的语法之后有需要会另开文章具体阐述,此篇主要是解决大家困惑许久的问题. 笔者python3.x 首先是安装上,必须先后安装pip install opencv_python和pip install opencv-contrib-python==3.3.0.

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

#include <stdlib.h> #include <string.h> #include <getopt.h> #include <stdint.h> #include <stdio.h> #include <limits.h> #include <unistd.h> #include <sys/types.h> typedef enum { DC1394_BAYER_METHOD_NEAREST=,

http://www.cnblogs.com/firege/p/5806121.html  (驱动大神) http://blog.csdn.net/yanbixing123/article/details/52299519 ov5640作为外接摄像头设备,通过i2c与主板通信 先介绍一下摄像头相关的术语 : 黑电平校正 : 去除暗电流导致的噪声: 镜头校正    : 校正镜头导致的光强畸变 : 坏点校正   : 掩盖静态和动态坏点 降噪          : 去除各种采集过程导致噪声 颜色校正 

安装opencv功能包: $ sudo apt-get install ros-indigo-version-opencv libopencv-dev python-opencv  检测指示线: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import rospy from sensor_msgs.msg import Image import cv2, cv_bridge import numpy from geometry_msgs.msg import Twi

转自https://blog.csdn.net/pingushen2100/article/details/80513043 一.Mask-RCNN数据集 1.1 训练Mask-RCNN用的到的文件有三种:原图像(jpg),mask(png),info.yaml 也就是训练的训练图像,掩模(mask),info.yaml里存放的是label的名字:分为背景,物体1,物体2.......的名字 1.2  图像的重命名: 1.3这里我们先创建一个叫train的文件夹,在文件里存放训练的文件图像(之后

. 过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含“伪代码”.这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告. 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机,就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学.医学以及其他领域一样.最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码. 可验证的知识是科学的基础,它事关理解.随着人工智能领域的发展,打破不可复现性将是必要的. Learning Feature Py

31全志r58平台Android4.4.2下打开USB摄像头 2018/10/26 16:00 版本:V1.0 开发板:SC5806 1.系统编译:(略) 2.需要修改的文件: W:\r58_android_v4.4\android\device\softwinner\octopus-common\hardware\camera\V4L2CameraDevice2.cpp (这里不修改,你的USB摄像头是肯定打不开的!) /************************************

基于YoloV3的实时摄像头记牌器 github:https://github.com/aoru45/cards_recognition_recorder_pytorch 最终效果 数据准备 数据获取 从摄像头拍摄各种牌型的视频各20秒,不采用人工打标签,而是通过识别出牌的边缘,将牌经过仿射变换矫正,根据牌的实际宽高以及标注位置的实际宽高得到标注位置.通过随机生成背景图片,并且将牌在背景中随机旋转和平移,去掉标注部分被遮挡的生成图片,同时将label也做同样的变换,完成数据集的获取. 先定义好将

全志R58平台调通s5k5eya(RAW+MIPI) 2017/5/31 10:30 版本:V1.1 1.前期使用的是s5k5eyx的ISP的固件/tuning 文件 Y:\s5k5eya_r58_debug\android\device\softwinner\octopus-common\hawkview\5M\s5k5e2yx\bin\gamma_tbl.bin Y:\s5k5eya_r58_debug\android\device\softwinner\octopus-common\haw

MIPI(移动行业处理器接口)是Mobile Industry Processor Interface的缩写,是MIPI联盟发起的为移动应⽤处理器制定的开放标准.MIPI采⽤高速串行接口传输数据,满⾜高分辨率摄像头的传输需求,采用串行接口方便PCB布局布线,提高信号完整性,也有利于减小PCB面积.MIPI接口的摄像头一般体积较小,适合于小型的嵌入式设备,比如手机和行车记录仪等,同时也广泛应用到AI端上推理设备.本文以百度的端上推理设备EdgeBoard作为原型来介绍MIPI相关技术的开发.如果用