clc; clear; close all; [filename,pathname]=uigetfile({'*.*','All Files (*.*)'},'Pick a file'); file = strcat(pathname,filename); % raw图的尺寸 row = 30; col = 72; % 读图 所读raw图为8位 fid=fopen(file, 'r'); Bayer=fread(fid,[row,col],'uint8'); fclose(fid); % 转换到

RAW RGB格式 10bit Raw RGB, 就是说用10bit去表示一个R, G, 或者B, 通常的都是用8bit的. 所以你后面处理时要把它转换为8bit的, 比较简单的方法就是将低两位去掉, 因为低两位的信号代表范围很小(0~3), 所以可以忽略不计的. 当然, 你也可以根据转换表去转换, 那比较复杂. RAW RGB 是未经过ISP处理而直接输出的图像格式,以 BGBGBGBGBGBGBGBG GRGRGRGRGRGRGRGR 阵列的形式排列的,每个像素点只输出一种颜色,你看图片吧,

https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope

最近在Android手机上使用相机识别条形码工作取得了比较理想的进展,自动识别功能基本完成,然而在手动识别指定条形码图片时遇到困难,由于Zxing开源Jar包识别图片的颜色编码式为YUV,而普通的图片使用RGB颜色分量来保存颜色信息.非压缩的24位的BMP图像就采用RGB空间来保存图像.一个像素24位,每8位保存一种颜色强度(0-255),例如红色保存为 0xFF0000.经过两天的探索与查阅相关YUV与RGB资料后,尝试编写了RGB转换为YUV代码,几番调试后终于转换成功.下面就作一些简单介绍

上一篇中,我是用一个RGB格式的纹理来存储每一帧的画面,其中纹理为m_FrameWidth * m_FrameHeight大小,这样,在内存中,就必须要先对YUV的数据进行排序,然后才能当做RGB的数据格式传给纹理内存.我们发现对一个很大帧的图片进行数据重新排序会花费很多时间,为了减少这个时间,当然可以用汇编语言来进行这个排序的操作.然而,有一种更好的方法. 我们发现在上一次所用到的YUV420数据格式是一种平面格式,他的数据排列十分有规律,这里,考虑用3重纹理来实现他的转换. 先定义3个纹理,

作为前端开发而言,不可避免的会遇到颜色取值,字符串和数字直接的转换,博主为此写了一个小工具,实现色值之间的在线转换. 前置知识点: parseInt, toString parseInt(value ,decidal)  value为传值   decidal为进制数   parseInt(110, 2)  =>  6 parseInt(110, 8)  =>  72 parseInt(110, 10)  =>  110 parseInt(110, 16)  =>  272   to

众所周知,Proteowizard MSconvert用于质谱原始数据的格式转换,但主要平台是windows,要想在Linux上运行需要打Docker或Wine,对于普通用户来说还是很困难的,想想质谱的数据动辄上百Gb要进行转换相当麻烦. 比利时根特大学Dr. Lennart Martens领衔的CompOmics group(这个团队在蛋白质组领域很牛)也开发了专门针对Thermo的raw格式转化的开源软件,使用简单,最主要的是对Linux用户友好.可转换的格式包括 mzML(默认),MGF,

clear all; close all; clc; img=imread('colorbar.jpg');%('ngc6543a.jpg'); %img=mat2gray(img); %[0,1]; [m n dim]=size(img); imshow(img); %picture RGB img=double(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); %%RGB2YCbCr Y=zeros(m,n); % Cb=zeros(m,n);

qemu-img convert -f raw redhat6.7-kvm-postgresql9.2.3-8disk-pulsar2.2 -O qcow2 redhat6.7-kvm-postgresql9.2.3-8disk-pulsar2.2.qcow2

def rgb2hsv(r, g, b):     r, g, b = r/255.0, g/255.0, b/255.0     mx = max(r, g, b)     mn = min(r, g, b)     m = mx-mn     if mx == mn:         h = 0     elif mx == r:         if g >= b:             h = ((g-b)/m)*60         else:             h = ((g

本文转载自:http://blog.csdn.net/southcamel/article/details/8305873 简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片

简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片,滤光片按Bayer pattern分布.将每一个像素的数据直接输出,即RAW RGB dataJPEG: 有些sensor

简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片,滤光片按Bayer pattern分布.将每一个像素的数据直接输出,即RAW RGB dataJPEG: 有些sensor

转自:http://blog.csdn.net/times_poem/article/details/51682785 [-] 一 概念介绍 二 两个疑问 三 RAW和JPEG的区别 1 概念说明 32 为何要拍摄RAW 33 JPEG格式有什么优点 34 我该拍摄RAW还是JPEG 四 摄像头数据格式 五 sensor输出的数据格式 六 数字视频CCIR 601编码标准 1 采样频率 2 分辨率 3 数据量 七 CCIR601和CCIR656标准的区别 需求说明:IPC高清摄像机知识储备 来自

源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d80055a01000atu.html import java.lang.Math; import java.awt.*; public class ColorConverter{ public ColorConverter(){ } //RGB转换CMYk public int[] rgb2cmyk(int R,int G,int B){ int cmyk []= new int[4]; cmyk[3]=(int)(Math

1.一般情况下HSV模型各分量的取值范围为:H为0到360°,S为0到100%,V为0到255.但是在OpenCV中在由RGB转换到HSV的过程中,发现HSV中H为0到180°,S为0到255,V为0到255.代码如下: IplImage* src = cvLoadImage("1.jpg",1); IplImage* imghsv = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3); cvCvtColor(src ,imghsv,CV_BGR2HSV);//BGR

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

第一个公式是RGB转YUV(范围0-255)时用的,第二个公式是用在YUV转换RGB(范围0-255)时用的.1. Y = ; U = -; V = ; 黑色:Y=16 ,U= V =128 红色:Y=82 ,U=90,V=240 绿色:Y=145,U=54,V=34 蓝色:Y=41 ,U=240,V=110 黄色:Y=210,U=16, V=146 暗红:Y=58,  U=104,V=192

一.什么是RAW文件?RAW文件主要是一种记录了数码相机传感器的原始信息,同时伴随着一些由相机所产生的一些元数据(metadata,诸如IS0的设置.快门速度.光圈值.白平衡等)的文件.不同的相机制造商会采用各种不同的编码方式来记录raw数据,进行不同方式的压缩,个别还甚至对raw数据进行加密.所以,不同的制造商对各自的raw文件采用不同的文件扩展名,如Canon的.CRW.Minolta的.MRW,Nikon的.NEF,Olympus的.ORF等,不过其原理和所提供的作用功能都是大同小异的.

引自:http://blog.csdn.net/lavenderss/article/details/51495648 [pYUV]如何打开YUV/RGB图片 pYUV工具本身使用起来比较简单,但如果选项设置错误,会导致图像显示失真或错误,让人误以为是图片本身的问题,这里介绍两个比较典型类型的图片打开方式,其他类型图片打开方式触类旁通即可. 1.   打开YUV422图片 将图片拖入pYUV窗口,弹出选项设置对话框,进行如下设置(黄色高亮处): 高亮处的设置分别为(从上到下.从左到右):分辨率类

RGB域处理模块的详细介绍: RGB域的处理主要是demosaic,color_correction,tone_curve(类似于gamma曲线).   Demosaic:此模块将bayer Pattern 的图像做插值,把图像从raw域转换到rgb域Demosaic模块中,一些可调节参数及其作用: Grad_noise_thresh 对全局噪声的去噪等级,值越大,去噪能力越强. Grad_clip_thresh 对局部噪声的去噪等级,值越大,去噪能力越强. Alias_interpolatio