yCbCr<-->rgb Y’ = 0.257*R' + 0.504*G' + 0.098*B' + 16 Cb Cr R) G) - 0.392*(Cb'-128) B) 参考: https://blog.csdn.net/qq_29350001/article/details/52032540

前面两节内容已经说完了所有的三种变换.也就是说我们现在程序里面既不需要glLookAt(),也不需要gluPerspective(),这些矩阵我们都可以自己写.然后,再用glMultMatrix()来调用这些矩阵,注意一点就是OpenGL是左乘,前面给出的矩阵都是右乘矩阵,所以调用的时候需要转置,摆放的位置也要注意.当然,如果用shader的话,这些函数也就用不到了,矩阵顺序也可以自己定义.这里所有的变换都是作用在顶点(Vertex)上的,但是还有一类数据需要进行变换,那就是顶点法线.我们在计算

可以查看RGB像素数据 可以通过菜单栏打开像素数据文件,也可以通过拖拽方式打开文件.如果文件名称中包含了“{w}x{h}”这样的字符串(例如“test_320x420.yuv”),系统会自动解析为该像素数据的宽和高. 原版项目地址:https://sourceforge.net/projects/raw-yuvplayer/ 修改版源码地址:https://github.com/leixiaohua1020/YUVplayer 编译后可以直接运行的程序:http://download.csdn.

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现

1.cv2.add(dog_img, cat_img)  # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414))  # 根绝给定的维度进行变化   cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1)  使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变 参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x

一.引言 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform),主要用于将数据或图像的压缩,能够将空域的信号转换到频域上,具有良好的去相关性的性能.DCT变换本身是无损的,但是在图像编码等领域给接下来的量化.哈弗曼编码等创造了很好的条件,同时,由于DCT变换时对称的,所以,我们可以在量化编码后利用DCT反变换,在接收端恢复原始的图像信息.DCT变换在当前的图像分析已经压缩领域有着极为广大的用途,我们常见的JPEG静态图像编码以及MJPEG.MPEG动态编码等标准中

产生目标场景的过程类似于用照相机进行拍照: (1) 把照相机固定在三角架上,并让他对准场景从不同位置观察场景(视图变换) gluLookAt (2) 对场景进行安排,使各个物体在照片中的位置是我们所希望的 移动,旋转或者放大缩小场景中的物体(模型变换) glTranslate* ,glRotate* ,glScale* (3) 选择照相机镜头,并调整放大倍数(调焦) 显示物体时,可以选择物体是如何投影到屏幕上(投影变换) glFrustum , gluPerspective , glOrtho

说明: 傅里叶级数.傅里叶变换.离散傅里叶变换.短时傅里叶变换...这些理解和应用都非常难,网上的文章有两个极端:“Esay”  Or  “Boring”!如果单独看一两篇文章就弄懂傅里叶,那说明你真的是大神了. 本博文是经过查阅网上几十篇大神的博客.文章.书籍等进行的一个汇总,希望对初学者和我自己一个入门和总结,所以本博文并非原创,抄袭+汇总+修改+总结! 主要参考: 1.傅里叶变换到小波变换的风趣讲解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818 2.一篇外文的

霍夫线变换的原理 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示,有以下两种情况: ① 在笛卡尔坐标系中:可由参数斜率和截距(k,b)表示. ② 在极坐标系中:可由参数极经和极角(r,θ)表示. 对于霍夫线变换,我们将采用第二种方式极坐标系来表示直线,因此直线的表达式可为: 化简便可得到: 对于(x0,y0),我们可以将通过这一点的所有直线统一定义为: 这就意味着每一对  代表一条通过点  的直线. 对于一个给定点   ,我们可以在直角坐标系中,绘出所有通过它的直线(θ 为 x 轴,r 为 y 轴).最

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模型

一. 公式:基于BT.601-6 BT601 UV 的坐标图(量化后): (横坐标为u,纵坐标为v,左下角为原点) 通过坐标图我们可以看到UV并不会包含整个坐标系,而是呈一个旋转了一定角度的八边形,  U越大蓝色越蓝,V越大,红色越红. 名词解释: 量化后:   Y~[16,235]   U ~[16-240]   V~[16-240]     量化就是让通过线性变换让Y 或 U 或V 处于一定的范围内, 比如让Y [0,1]变到 Y' (16,235)  就这样来实行:  Y' = Y* (2

转载自缘佳荟的博客. 颜色通常用三个相对独立的属性来描述,三个独立变量综合作用,自然就构成一个空间坐标,这就是颜色空间.而颜色可以由不同的角度,用三个一组的不同属性加以描述,就产生了不同的颜色空间.但被描述的颜色对象本身是客观的,不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象. 颜色空间按照基本结构可以分两大类:基色颜色空间和色.亮分离颜色空间.前者的典型是 RGB,还包括 CMY.CMYK.CIE XYZ 等:后者包括 YCC/YUV.Lab.以及一批“色相类颜色空间”.CIE XYZ 是定义一

学习DIP第62天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 开篇废话 心情烦躁,换了一个特别吵的办公室,看来是时候离开了..本想写完所有冈萨雷斯的学习笔记后去找工作,但时不我待,边找遍边学吧,学习是没有尽头的. CIERGB CIE RGB 具体信息已经在Day8中介绍,详情点击以下链接: CIE XYZ C

RGB三原色是基于人肉眼对光线的生理作用.人眼内有三种椎状体“对这三种光线频率所能感受的带宽最大,也能独立刺激这三种颜色的受光体”,因此RGB称为三原色.比如,黄色波长的光对人眼的刺激效果,和红色与绿色同时刺激人眼相同,所以,对人来说R+G=yellow,即(255,255,0).   相对于RGB,HSB(也叫HSV)模式更便于描述人眼对与颜色的感觉.如图的HSB椎形坐标,横截面从下往上亮度值从0%到100%递增:横截面的中心点是灰色的,随着半径增大,饱和度从0增大到100%:色相取值0°~3

在人脸检测中会用到YCbCr颜色空间,因此就要进行RGB与YCbCr颜色空间的转换.在下面的公式中RGB和YCbCr各分量的值的范围均为0-255. RGB转到YCbCr: float y= (color.r * 0.256789 + color.g * 0.504129 + color.b * 0.097906)+ 16.0; float cb= (color.r *-0.148223 + color.g * -0.290992 + color.b * 0.439215)+ 128.0; fl

本文记录OpenGL播放视频的技术.OpenGL是一个和Direct3D同一层面的技术.相比于Direct3D,OpenGL具有跨平台的优势.尽管在游戏领域,DirectX的影响力已渐渐超越OpenGL并被大多数PC游戏开发商所采用,但在专业高端绘图领域,OpenGL因为色彩准确,仍然是不能被取代的主角. OpenGL简介 从网上搜集了一些有关OpenGL简介方面的知识,在这里列出来.开放图形库(英语:Open Graphics Library,缩写为OpenGL)是个定义了一个跨编程语言.跨平

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用 的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模

===================================================== 最简单的视音频播放演示样例系列文章列表: 最简单的视音频播放演示样例1:总述 最简单的视音频播放演示样例2:GDI播放YUV, RGB 最简单的视音频播放演示样例3:Direct3D播放YUV,RGB(通过Surface) 最简单的视音频播放演示样例4:Direct3D播放RGB(通过Texture) 最简单的视音频播放演示样例5:OpenGL播放RGB/YUV 最简单的视音频播放演示样例

https://blog.csdn.net/cool1949/article/details/6649429 方法一:    对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 方法二: 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法.     注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位

转自:http://blog.csdn.net/Times_poem/article/details/51471438 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 需求说明:视频处理算法基本知识       第一部分:有参考出处的RGB与Ycbcr相互转换       第二部分:简单直接的RGB与Ycbcr相互转换       第三部分:优化乘法的RGB与Ycbcr相互转换        第一部分 来自:http://blog.chinaunix.NET/uid-215617-id-2

这里我用的摄像头是OV2640,这款摄像头的像素是200万.通过对摄像头拍摄图像的进行图像的转化,先把图像的格式转化为RGB565,然后在进行灰度的转化,最后进行二值化处理,设定阈值,进行二值化的处理,通过设置二值化的位数可以提高二值化的精度,使二值化的效果更加清晰,我用的OV2640可以对焦距进行调节,这样的话,可以使拍摄的图像的效果更加完善.大家可以根据自己的摄像头进行设置.我看了飞思卡尔的K60带的摄像头山外鹰眼OV7725,他带的摄像头可以通过硬件进行二值化(硬性二值化)的处理,效果非常