颜色 构造颜色 在 LVGL 中,颜色以结构 lv_color_t 表示.在最开始移植整个工程时,曾经在 lv_conf.h 中修改过颜色深度: /*Color depth: 1 (1 byte per pixel), 8 (RGB332), 16 (RGB565), 32 (ARGB8888)*/ #define LV_COLOR_DEPTH 32 LVGL 会自动根据所选的颜色深度创建合适的颜色结构.在接下来几处位置还有几个与颜色有关的配置选项,可以参照注释修改. 例如,16 位 big-e

Base64图片编码原理,base64图片工具介绍,图片在线转换Base64 DataURI 允许在HTML文档中嵌入小文件,可以使用 img 标签或 CSS 嵌入转换后的 Base64 编码,减少 HTTP 请求,加快小图像的加载时间. 经过Base64 编码后的文件体积一般比源文件大 30% 左右. // Base64 在CSS中的使用 .box{ background-image: url("data:image/jpg;base64,/9j/4QMZR..."); } // B

// Unicode编码解码在线转换工具 Unicode 是基于通用字符集(Universal Character Set)的标准来发展,并且同时也以书本的形式(The Unicode Standard,目前第五版由Addison-Wesley Professional出版,ISBN-10: 0321480910)对外发表. 2006年7月的最新版本的 Unicode 是5.0版本. 2005年3月31日推出的Unicode 4.1.0 .另外,5.0 Beta于2005年12月12日推出,5.

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目录 cv2.cvtColor() 1. RGB to GRAY 2. RGB to CIE XYZ 3. RGB to YCrCb JPEG 4. RGB to HSV 5. RGB to HLS 6. RGB to CIE L*a*b 7. RGB to CIE L*u*v   本文主要记录Python-OpenCV中cv2.cvtColor()的使用: cv2.cvtColor()   转换图像的颜色空间:官方文档 def cvtColor(src, code, dst=None, dst

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀.他们的变化构成了开运算,闭运算,梯度等.下面以这张图为例 1.腐蚀 这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/Test/j.png',0) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('r

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