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; 其他表面较轻。第二深度图示出了与标称焦平面的距离相关的亮度。靠近焦平面的表面较暗; 远离焦平面的表面更轻((更接近并且远离视点)。

立方体结构深度图:更近更深深度图:近距离焦距更深

  RGB-D Dataset:RGB-D Object Dataset

  RGB-D Demo:Demo

图像深度

  图像深度 是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率。

  图像深度 确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级。比如一幅单色图像,若每个像素有8位,则最大灰度数目为2的8次方,即256。一幅彩色图像RGB三通道的像素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方,即1024,就是说像素的深度为10位,每个像素可以是1024种颜色中的一种。

  例如:

  一幅画的尺寸是1024*768,深度为16,则它的数据量为1.5M。

  计算如下:

  1024×768×16 bit = (1024×768×16)/8 Byte = [(1024×768×16)/8]/1024 KB = 1536 KB = {[(1024×768×16)/8]/1024}/1024 MB = 1.5 MB

RGB-D(深度图像) & 图像深度的更多相关文章

  1. python有关于图像的深度和通道

    目录: (一)图像的深度和图像的通道  (1)图像的深度  (2)图像的通道 (二)自定义一张多通道的图片 (1)zeros 函数 (2)ones  函数 (三)自定义一张单通道的图片 (四)像素操作 ...

  2. C#图片灰度处理(位深度24→位深度8),用灰度数组byte[]新建一个8位灰度图像Bitmap 。

    原文:C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> ...

  3. C#图片灰度处理(位深度24→位深度8)

    #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name=&qu ...

  4. C#图片灰度处理(位深度24→位深度8)、C#图片二值化处理(位深度8→位深度1)

    C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> / ...

  5. js对象详解(JavaScript对象深度剖析,深度理解js对象)

    js对象详解(JavaScript对象深度剖析,深度理解js对象) 这算是酝酿很久的一篇文章了. JavaScript作为一个基于对象(没有类的概念)的语言,从入门到精通到放弃一直会被对象这个问题围绕 ...

  6. QTreeView 限制特定的深度、特定深度下的列 是否可以编辑

    QTreeView 限制特定的深度.特定深度下的列 是否可以编辑 # # C_TreeView # 在QTreeView基础上增加限制特定深度.特定列是否可以编辑 # class C_TreeView ...

  7. OpenCV——图像的深度与通道数讲解

    矩阵数据类型: – CV_(S|U|F)C S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双 ...

  8. 深度学习图像标注工具VGG Image Annotator (VIA)使用教程

    VGG Image Annotator (VIA)是一款开源的图像标注工具,由Visual Geometry Group开发. 可以在线和离线使用,可标注矩形.圆.椭圆.多边形.点和线.标注完成后,可 ...

  9. 为训练深度OCR 图像,生成文本图像

    https://github.com/Sanster/text_renderer Generate text images for training deep learning ocr model 在 ...

  10. 单幅图像的深度学习,对NYU数据集进行划分

    针对分割问题,官方已经划分好了:http://cs.nyu.edu/~silberman/projects/indoor_scene_seg_sup.html import numpy as np i ...

随机推荐

  1. linux内核信号量

    用户态的信号量: System V 信号量 Posix 信号量 信号量是用于保护临界区的一种常用方法.它的使用和自旋锁类似.相同的是,只有得到信号量的进程才能执行临界区代码:不同的是,当获取不到信号量 ...

  2. 2019 GIAC-全球互联网架构大会课件

    百度云:https://pan.baidu.com/s/1Lt40UTP3hCIVS7LhPl2bKw密码:ovrh

  3. ffmpeg转MP4文件为m3u8格式

    第一种转换命令 #转mp4为ts ffmpeg -y -i D:\videos\BgFCWkn00qPBmWVzIEf0eQjaekx0oRjlk9VY2PcR.mp4 -vcodec copy -a ...

  4. 2018年长沙理工大学第十三届程序设计竞赛 I 连续区间的最大公约数

    连续区间的最大公约数 思路:参照BZOJ 4488: [Jsoi2015]最大公约数脑补出的一个\(map\)套\(vector\)的写法,写起来比线段树短,运行时间比线段树快. 代码: #pragm ...

  5. Mysql读写分离 及高可用高性能负载均衡实现

    什么是读写分离,说白了就是mysql服务器读的操作和写的操作是分开的,当然这个需要两台服务器,master负责写,slave负责读,当然我们可以使用多个slave,这样我们也实现了简单意义上的高可用和 ...

  6. Python多线程应用于自动化测试

    Python多线程应用于自动化测试 将多线程在测试巧妙地应用,确实会带来很多好处,并且这是充分利用机器资源执行高效率测试很好的方式 # -*- coding: utf-8 -*- import thr ...

  7. Java 基础 线程的Runnable接口 /线程的同步方法 /同步代码块

    笔记: /**通过 Runnable接口来实现多线程 * 1. 创建一个实现runnable 接口的类 * 2. 在类中实现接口的run() 抽象方法 * 3. 创建一个runnable 接口实现类的 ...

  8. Java基础 IO流的文件和目录的五类主要操作

    笔记: /** IO流的 文件和目录的操作 * 1.路径需要 需要两个反斜杠 或者一个单斜杠! * 绝对路径:包括盘符在内的完整的路径名! * 相对路径:在当前目录文件下的路径! * 2.File 是 ...

  9. 【H5】 经纬度位置获取navigator.geolocation.getCurrentPosition

    navigator.geolocation.getCurrentPosition(function(){})经度 : coords.longitude 纬度 : coords.latitude 准确度 ...

  10. 快速排序Quick_Sort

    快排——排序中的明星算法,也几乎是必须掌握的算法,这次我们来领略以下快排为何魅力如此之大. 快排主要有两种思路,分别是挖坑法和交换法,这里我们以挖坑法为例来进行介绍,交换法可以参考这篇博文.值得一提的 ...