Bayer是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw. 很多软件都可以查看, 比如PS. 我们相机拍照下来存储在存储卡上的.jpeg或其它格式的图片, 都是从.raw格式转化 过来的. .raw格式内部的存储方式有多种, 但不管如何, 都是前两行的排列不同. 其 格式可能如下: G R G R G R G R B G B G B G B G G R G R G R G R B G B G B G B G 横为2的倍数, 竖为4的倍数, 它们构成了分辨率. 如, 上面则代表了 8 * 4 分辨率

现在数码照片的存储格式,以及在网络上应用的最普遍的图片格式就是JPEG格式了(Joint Photographic Expert Group).但是作为一种有损的图像压缩格式(现在也有少数数码相机提供无损压缩的JPEG存储格式),其缺点是显而易见的,就算是极其轻微的压缩比例,也会使图像质量发生不可逆转的损失.更重要的是如果图像在相机内就经过了比较大的颜色.曝光.去噪和锐化处理的话,就会减小后期在电脑上做进一步处理的余地.对于不需要进行后期处理,或者不允许后期处理的情况下,JPEG是最好的相片存储

python3 raw 数据转换为jpg 我们大家都知道,sensor 直接出来的裸数据为raw 数据,没有经过编解码,压缩. 我们需要将raw数据转换为其他格式比如jpg,png,bmp 人眼才能看到.好了,废话不多说,直接上代码. import numpy as np import imageio rawfile = np.fromfile('C:/Users/awssome/Desktop/3.raw', dtype='uint16') # 以int16读图片 print(rawfile.

艰苦的RAW格式数据恢复之旅 1.RAW 格式形成原因 2.RAW 格式的解决的方法 经验之谈: 1.RAW 格式形成原因 关于形成的原因,在网上搜索了下,千奇百怪的都有,就不一一诉说了,可是有果必有因. 在网上搜索到正确的说法是硬盘的DBR损坏导致的,个人不懂硬件,就引用前辈的解释了. 2.RAW 格式的解决的方法 写在前面的话,我差点儿能够是说没有一丁点关于硬盘数据恢复方面的经历,所以这次纯粹是摸着石头过河,摸出来的经验,终于给自己摸着攻克了,算是牛年中不幸中的大幸.因为变成RAW格式的硬盘

17.1.1.6 Creating a Data Snapshot Using Raw Data Files 创建一个数据快照使用 Raw Data Files 如果数据库是大的, 复制raw 数据文件可以变的更加有效相比使用mysqldump 和导入文件在每个slave上. 这个即使跳过更新索引的负载 使用这种方法 表在存储引擎具有复杂的caching和logging 算法需要额外的步骤来产生一个完全的时间点快照. 初始的copy命令需要留下cache信息和记录更新,即使你需要的一个全局的读锁

前言 项目中需要将imx185出来的raw数据转成dng格式,一开始认为很简单的事情,后面才发现还是挺复杂的!!!首先考虑的是不写任何代码,直接用adobe提供的转换工具来转,结果发现,不仅是adobe的工具,网上能够找到的工具(所谓的raw转dng)都是针对各大厂商的raw,而不能支持最原始的bayer raw.于是又考虑了两种解决方式,第一种就是将bayer raw随便转换成某一个厂商的raw(CR2, CRW, DNG, MRW, NEF, ORF, RAF, DCR, ARW中的一种),

本文转载自:http://blog.csdn.net/southcamel/article/details/8305873 简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片

一.什么是RAW文件?RAW文件主要是一种记录了数码相机传感器的原始信息,同时伴随着一些由相机所产生的一些元数据(metadata,诸如IS0的设置.快门速度.光圈值.白平衡等)的文件.不同的相机制造商会采用各种不同的编码方式来记录raw数据,进行不同方式的压缩,个别还甚至对raw数据进行加密.所以,不同的制造商对各自的raw文件采用不同的文件扩展名,如Canon的.CRW.Minolta的.MRW,Nikon的.NEF,Olympus的.ORF等,不过其原理和所提供的作用功能都是大同小异的.

1.Xen.KVM.VMware.hyper-v等虚拟化技术的比较,xen和kvm,是开源免费的虚拟化软件. vmware是付费的虚拟化软件. hyper-v比较特别,是微软windows 2008 R2附带的虚拟化组件,如果你买了足够的授权,hyper-v(包括hyper-v 2008 core)都可以免费使用. 如果是vmware或hyper-v虚拟windows系统,不管是虚拟化软件本身,还是其中的子系统,都要支付许可费用. 如果是vmware或hyper-v虚拟linux,虚拟化软件本身

kudu中的flume sink代码路径: https://github.com/apache/kudu/tree/master/java/kudu-flume-sink kudu-flume-sink默认使用的producer是 org.apache.kudu.flume.sink.SimpleKuduOperationsProducer public List<Operation> getOperations(Event event) throws FlumeException { try

引自:http://blog.csdn.net/lavenderss/article/details/51495648 [pYUV]如何打开YUV/RGB图片 pYUV工具本身使用起来比较简单,但如果选项设置错误,会导致图像显示失真或错误,让人误以为是图片本身的问题,这里介绍两个比较典型类型的图片打开方式,其他类型图片打开方式触类旁通即可. 1.   打开YUV422图片 将图片拖入pYUV窗口,弹出选项设置对话框,进行如下设置(黄色高亮处): 高亮处的设置分别为(从上到下.从左到右):分辨率类

简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片,滤光片按Bayer pattern分布.将每一个像素的数据直接输出,即RAW RGB dataJPEG: 有些sensor

简单来说,YUV: luma (Y) + chroma (UV) 格式, 一般情况下sensor支持YUV422格式,即数据格式是按Y-U-Y-V次序输出的RGB: 传统的红绿蓝格式,比如RGB565,其16-bit数据格式为5-bit R + 6-bit G + 5-bit B.G多一位,原因是人眼对绿色比较敏感.RAW RGB: sensor的每一像素对应一个彩色滤光片,滤光片按Bayer pattern分布.将每一个像素的数据直接输出,即RAW RGB dataJPEG: 有些sensor

转自:http://blog.csdn.net/times_poem/article/details/51682785 [-] 一 概念介绍 二 两个疑问 三 RAW和JPEG的区别 1 概念说明 32 为何要拍摄RAW 33 JPEG格式有什么优点 34 我该拍摄RAW还是JPEG 四 摄像头数据格式 五 sensor输出的数据格式 六 数字视频CCIR 601编码标准 1 采样频率 2 分辨率 3 数据量 七 CCIR601和CCIR656标准的区别 需求说明:IPC高清摄像机知识储备 来自

上篇小弟分享了几个“即席查询与分析”的典型案例,引起了不少共鸣,好多小伙伴迫不及待地追问我们:说好的“手把手教你搭建即席查询与分析Demo”啥时候能出?说到就得做到,差啥不能差人品,本篇只分享技术干货,目的只有一个,就是让每一个伙伴都能根据本篇向导搭建出一个“即席查询与分析Demo”. 为了让各位伙伴能够尽快上手体验,所选案例就以上一篇中的“机动车缉查布控即席查询与分析”为例,上篇我们已经比较详尽的分析了用户需求,没好好听课的小伙伴赶紧把“大数据即席查询与分析(中篇)”再好好复习一下,这里不再赘

摘 要:为解决C64X系列数字信号处理器(DSP)视频驱动不能应用于原始数据格式(RAW)采集格式的问题,设计了DM642和电耦合元件(CCD)高清传感器的数据传输接口,并分析.修改用于标准格式的视频驱动,使其优化后适用于RAW采集格式,在此基础上开发了基于多级缓存管理机制的应用程序,最终达到采集速率至少每秒15帧的要求.    �关键词:视频驱动:DM642:CCD高清传感器:RAW采集格式:缓存管理机制  �中图分类号: TP311.11 文献标志码:A  �  Abstract: To s

程序下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/LeftInnerNotExist20191222.rar 原理:Oracle的Insert all语法,说明文献: 代码: 1.DBParam package com.hy; /** * 数据库连接参数,按你的实际情况修改 * @author 逆火 * * 2019年11月16日 上午8:09:24 */ public final class DBParam { public final st

本作代码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/LeftInnerNotExist20191222.rar 人们总是喜欢给出或是得到一个简单明了甚至有些粗暴的结论,但现实之复杂往往不是几句简单的话语所能描述.(版权所有) 下结论前,先让我们看一个对比实验. 有一张表delivery_history,表结构如下: CREATE TABLE delivery_history ( id ,) not null primary key, name

源码下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/OracleAccessComparison20191117.rar 做这个比较工程初衷是:我在单位试验一个单线程删21张表和多线程删21张表比较方案,发现单线程从八百五十万数据需要5分钟上下,多线程(一张表一个线程,为此还把MaxActive调大了)却需要9分钟左右,尤其是删其中两张两百万级别的大表的两个线程总不结束.这个结果是和我以往的多线程比单线程快的观念是违背的,我想了想,这个有违常识的

测试机Oracle版本: SQL> select * from v$version; BANNER -------------------------------------------------------------------------------- Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production PL/SQL Release 11.2.0.1.0 - Production COR