RGB-D(深度图像)   深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map   在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道.其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离.通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系.   下面可以看到两个不同的深度图,以及从中衍生的原始模型.第一个深度图显示与照相机的距离成比例的亮度.较近的表面较暗; 其他表

       RGB 与 (RGB转 YCbCr再转为 RGB)的图像   不可逆,能够从 矩阵的逆运算看出来. 附上 matlab 代码:         clc,clear; Source=imread('1.jpg');%读入原始RGB图像 figure(1); subplot(1,2,1); imshow(Source):title('original image');%显示图像 [r c d]=size(Source);%计算图像大小 %------计算红色分量并显示分解图------

注:在阴影检测算法中经常需要将RGB格式的图像转化为HSV格式,对于阴影区域而言,它的色度和饱和度相对于原图像而言变化不大,主要是亮度信息变化较大,,将RGB格式转化为HSV格式,就可以得到H.S.V分量,从而得到色度.饱和度.亮度得值: 转换程序: void convert_ImageRGBtoHSV(const Mat& imageRGB, Mat &imageHSV){ float fR, fG, fB; float fH, fS, fV; const float FLOAT_TO_

雷霄骅分类专栏: FFMPEG FFmpeg 本文链接:https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/14215391 FFMPEG中的swscale提供了视频原始数据(YUV420,YUV422,YUV444,RGB24...)之间的转换,分辨率变换等操作,使用起来十分方便,在这里记录一下它的用法. swscale主要用于在2个AVFrame之间进行转换. 下面来看一个视频解码的简单例子,这个程序完成了对"北京移动开发者大会茶歇视频2

FFMPEG中的swscale提供了视频原始数据(YUV420,YUV422,YUV444,RGB24...)之间的转换,分辨率变换等操作,使用起来十分方便,在这里记录一下它的用法. swscale主要用于在2个AVFrame之间进行转换. 下面来看一个视频解码的简单例子,这个程序完成了对"北京移动开发者大会茶歇视频2.flv"(其实就是优酷上的一个普通视频)的解码工作,并将解码后的数据保存为原始数据文件(例如YUV420,YUV422,RGB24等等).其中略去了很多的代码. 解码H

jackyhwei 发布于 2010-01-01 12:02 点击:3218次  来自:CSDN.NET 一些非常有用的图像格式转换及使用的源代码,包括RGB图像数据字符叠加,图像压缩(ijl库),YUV转RGB等等. TAG: YUV  YUV转RGB  RGB  BMP转JPG  文字叠加   /**************************************File: yuvrgb24.hDescription: header file for yuvrgb24.cDate:

搞过计算机图像的人都知道,图像中的每一个像素通常为一个整型数,它可以分成4个无符号的char类型,以表示其RGBA四个分量.一幅图像可以看做是一个二维整型数组.这里我会生成一个float数组,其数组大小为1000000,刚好1000*1000,数组内的浮点数的数值范围在0到1000.0之间,呈等差数组排列,相邻两数的差为0.001.然后将其每一个浮点数强制转化成一个整型数或三个unsigned char型,以决定像素的RGB三个通道分量,看看其生成的图像是什么样子. 前几天写了一篇文章是在C语言

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

/// <summary> /// 将一桢 YUV 格式的图像转换为一桢 RGB 格式图像. /// </summary> /// <param name="yuvFrame">YUV 格式图像数据.</param> /// <param name="rgbFrame">RGB 格式图像数据.</param> /// <param name="width">图像宽

转载自:  http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常 见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给 出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30

只要开始初始化一次,结束后释放就好,中间可以循环转码 AVFrame *m_pFrameRGB,*m_pFrameYUV; uint8_t *m_rgbBuffer,*m_yuvBuffer; struct SwsContext *m_img_convert_ctx; void init() //分配两个Frame,两段buff,一个转换上下文 { //为每帧图像分配内存 m_pFrameYUV = av_frame_alloc(); m_pFrameRGB = av_frame_alloc()

本文作者系医科大学青年教师,关注公众号"计算机视觉life"菜单栏回复"医学" 进群交流 如何得到CT断层图像? 相信小伙伴体检的时候都拍过胸片,假如哪个不幸的小伙伴胸片有点"小问题"的话呢,还要再拍个CT图像让医生仔细看一下,那么这些图像有什么区别呢?又是如何得到的呢?今天我给大家简单介绍一下. 首先,胸片和CT图像长什么样子呢? 左图是我们平常所说的胸片,右边就是CT的断层图像.左边只有一张图片,相当于把人变成透明的,可以看到身体的内部,所以

http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915754 最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计,本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常见的算法,尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题.本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出实现的C代码. 在进行视频流目标识别与跟踪时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是

一.本节知识预览 1.  怎样遍历图像的每一个像素点? 2.  opencv图像矩阵怎么被存储的? 3.  怎样衡量我们算法的性能? 4.  什么是查表,为什么要使用它们? 二.什么是查表,为什么要使用它们? 假设一张三通道RGB图像,每个像素通道有256种不同颜色取值,那么一个像素点可能有256*256*256(1600多万)种可能颜色取值,这对于实际计算来说,开销是相当大的.而实际计算中,只需要少量的颜色值就能达到相同的效果.常用的一种方法是进行颜色空间缩减.用如下方法,我们可以将颜色空间取

本文用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当增量等于-255时,是图像对比度的下端极限,此时,图像RGB各分量都等于阈值,图像呈全灰色,灰

1.直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率. 不过通常会将纵坐标归一化到[0,1][0,1]区间内,也就是将灰度级出现的频率(像素个数)除以图像中像素的总数.灰度直方图的计算公式如下: 其中 rk是像素的灰度级 nk是具有灰度rk的像素个数 M

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153

从现在起我们开始正式地接触Photoshop,为了保证大家的快捷键设置与教程内容一致.请确认Photoshop的快捷键设置是默认值.可从菜单[编辑 键盘快捷键]打开快捷键设置,在组选项里面选择“Photoshop默认值”. 打开Photoshop后是一片空白,我们需要新建图像用来绘图.0308新建图像的方式可以使用菜单[文件 新建],快捷键[CTRL N].也可以按住CTRL双击Photoshop的空白区.所谓空白区就是既没有图像也没有调板的地方.将会出现如左下图的对话框.现在对其中的内容一个一

自己的实现 unsigned int component(png_const_bytep row, png_uint_32 x, unsigned int c, unsigned int bit_depth, unsigned int channels) { png_uint_32 bit_offset_hi = bit_depth * ((x >> ) * channels); png_uint_32 bit_offset_lo = bit_depth * ((x & 0x3f) *