# enhance_raw.py # transform from single frame into multi-frame enhanced single raw from __future__ import division import os, time, scipy.io import tensorflow as tf import numpy as np import rawpy import glob from model_sid_latest import network_enh
首先看一下教程: http://wiki.ros.org/openni_launch/Tutorials/BagRecordingPlayback 知道了rosbag如何进行使用记录深度数据 但是按照以上教程记录下来的bag file还是很大 于是看了别人写的launch file 摘抄自spencer_people_tracking <!-- Launch file for playing bagfiles recorded with the SPENCER robot platform --
在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma