H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置.该参数用一角度量来表示,红.绿.蓝分别相隔120度.互补色分别相差180度.纯度S为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率.S=0时,只有灰度.V表示色彩的明亮程度,范围从0到1.有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系.RGB转化到HSV的算法:max=max(R,G,B) min=min(R,G,B) if R = max, H = (G-B)/(max-min) if G = max, H = 2 + (B

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

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

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

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);

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

思路用strtotime转换时间的字符串 $t='2017-03-09 02:30'; echo(date('Y-m-d H-i', strtotime($t)));

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

YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV

本文主要介绍如何优化您自己的CODE,实现软件的加速.我们一个图象模式识别的项目,需要将RGB格式的彩色图像先转换成黑白图像.图像转换的公式如下: Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 图像尺寸640*480*24bit,RGB图像已经按照RGBRGB顺序排列的格式,放在内存里面了.以下是输入和输出的定义: #define XSIZE 640 #define YSIZE 480 #define IMGSIZE XSIZE * YSIZE typedef st

GPU 实现 RGB -- YUV 转换 前言 RGB --> YUV 转换的公式是现成的,直接在 CPU 端转换的话,只需要遍历每个像素,得到新的 YUV 值,根据其内存分布规律,合理安排分布即可.然而在 CPU 端进行转换,存在的问题运行效率太低,无法满足高效转换的需求.我们将目光投向拥有流水线体系的支持高速浮点数计算的硬件--GPU. 转换公式如下: GPU 上面的实现 考虑在 GPU 上执行 RGB --> YUV 转换.GPU 的流水线操作: vertices ----> Pi

YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV

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

[视频处理]YUV与RGB格式转换 YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

[视频处理]YUV与RGB格式转换 YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

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