转自:https://blog.csdn.net/vivid117/article/details/100747939 数字电路基础知识--组合逻辑电路(数据选择器MUX.也即多路复用器)本次介绍数据选择器的相关知识,数据选择器在电路设计中尤为重要,尤其是对于在Verilog中的if-else的语法即 o = a?b :c 都可以看到有数据选择器的使用.介绍数据选择器的设计原则以及实例:用Verilog描述一个多路复用器,输入的通道数目N,每一路的位宽为M.求log以2为低的整数的算法(使用移位

首先理解一个什么是三通道图像: 三通道图像就是彩色图像,我们之前黑白相机或黑白电视机都是彩用的灰阶图像,即单通道图像,一般是2的8次方个灰阶,即256个灰阶.彩色图像采用RGB,红绿蓝三个通道来合成彩色图像.所以称之为三通道图像.或称为8位通道色. 我们可以把RGB三原色想像成油盐酱醋一样,任何美味都是通过这些调味品做出来的.任何颜色也是RGB三原色按一定的比例显示出来的.三个通道就像三个控制器,去调整三个颜色的比重. Halcon有生成图像和合成图像的算子,例程如下. gen_image_co

Ⅰ.概述 上一篇文章讲述的内容是:三通道逐次转换(单次.单通道软件触发),也就是说3条通道要三次软件触发才能完成转换,而且是通过软件读取转换数值. 本文讲述三通道DMA连续转换(3通道.软件单次触发),也就是说3条通道只需要一次软件触发就能完成转换,使用DMA保存在数值. 上一篇文章实例是使用间断模式单次触发单条通道采集,本文是使用DMA模式单次触发三条通道采集.使用DMA传输的好处就是效率很高,我们直接读取转换的结果就是了,比如想做的示波器实例就是要求效率很高. 实例实验效果: 本文的实验效果

Ⅰ.概述 本文讲述关于STM32功能比较强大的ADC模块.ADC(Analog to Digital Converter)也就是模拟量转化为数字量,而STM32的ADC模块功能比较多,本文主要讲述“三条通道逐次转换(单次.单通道软件触发)”. 根据笔者的经验,STM32所有系列芯片的ADC模块功能及配置都差不多.因此,本文虽是以F1为例,其实其他系列(F0.F2.F4等)都适用. 本文提供实例代码:三条通道,配置为逐次转换(间隔模式),适用软件触发转换(每触发一次转换一条通道),一个循环也就是需

黑白摄像机会返回每个像素所对应的能量采用结果,这些结果组成了一幅单通道灰度值图像,而对于RGB彩色摄像机,它将返回每个像素所对应的三个采样结果,也就是一幅三通道图像.下面这些是与图像通道有关的函数: 1.access_channel ( MultiChannelImage : Image : Channel : ) 获取多通道图像MultiChannelImage的Channel通道的图像Image. 2.append_channel ( MultiChannelImage, Image : I

#include <opencv2\core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc.hpp> using namespace cv; const int LowTh_Max = 20; const int HighTh_Max = 100; int g_HighTh, g_LowTh; Mat srcImage; Mat dstImage; void on_Trackbar(int,

#include "iostream" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "vector" using namespace std; using namespace cv; /*计算真彩色图像的直方图*/ void splitRgbImgPro(const Mat img, vector<Mat>& imgRGB); void calImgHistPro(vector<Mat&

低频唤醒接收器PAN3501软硬件兼容AS3933/GC3933,且新增了寄存器功能,可直接替换,供应稳定,高性价比. 产品介绍:    PAN3501是一款最多三个通道接收的低功耗ASK接收机,可用于检测15kHz-150kHz之间的LF载波频率的数据信号并触发唤醒信号.支持检测可编程的16位或32位曼彻斯特唤醒模式.  PAN3501具有RSSI检测功能,可以检测出每个通道的信号大小.PAN3501具有内部时钟发生器,可来自晶体振荡器或内部RC振荡器.用户可根据应用场景选择外部时钟发生器代替

opencv 和 matlab 在处理彩色图像的时候,通道的存储顺序是不同的. matlab 的排列顺序是R,G,B: 而在opencv中,排列顺序是B,G,R. 下面通过一个小程序看看opencv中的三个通道. // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "c

今天一个同学问 卷积过程好像是对 一个通道的图像进行卷积, 比方10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的, 输出的个数依旧是 卷积核的个数. 能够查看经常使用模型.比方lenet 手写体,Alex imagenet 模型, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数. 1. 一通道单个卷积核卷积过程 2. 一通道 多个卷积核卷积过程 一个卷积核得到的特征提取是不充分的.我们能够

Java IO中的管道为运行在同一个JVM中的两个线程提供了通信的能力.所以管道也可以作为数据源以及目标媒介. 你不能利用管道与不同的JVM中的线程通信(不同的进程).在概念上,Java的管道不同于Unix/Linux系统中的管道.在Unix/Linux中,运行在不同地址空间的两个进程可以通过管道通信.在Java中,通信的双方应该是运行在同一进程中的不同线程. 通过Java IO创建管道 可以通过Java IO中的PipedOutputStream和PipedInputStream创建管道.一个

1.用纯白图像-原图 Mat img = imread(path); imshow("src", img); waitKey(); Mat white = cv::Mat(250,250,CV_8UC3,Scalar(255,255,255)); imshow("white", white); waitKey(); Mat dst = white - img; imshow("dst", dst); waitKey();

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,

在颜色空间系列1: RGB和CIEXYZ颜色空间的转换及相关优化和颜色空间系列3: RGB和YUV颜色空间的转换及优化算法两篇文章中我们给出了两种不同的颜色空间的相互转换之间的快速算法的实现代码,但是那个是C#版本的,为了比较方便,我们这里提供C版本的代码,以RGB转到YUV空间的代码为例: void RGBToYUV(unsigned char *RGB, unsigned char *Y, unsigned char *U, unsigned char *V, int Width, int

一. split()通道分离函数 split()函数的C++版本有两个原型,他们分别是: C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);//&为引用操作符 C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv); 两种定义用法相同,第一个参数填待分离的Mat型多通道矩阵(二维),第二个参数填分离后的Mat型单通道数组(三维)或一个vector<Mat>对象.应用实例如下: #inclu

1.RGB通道:R红色,G绿色,B蓝色:R.G.B各占一个字节,取值范围在0—255:可代表的颜色数256*256*256==2^24 黑色区域是:R=G=B=0;   白色区域是:R=G=B=255;  黄色:R=G=255,B=0: decompose3 (Image, Image1,Image2, Image3)  *将一个三通道图像转换成3个通道的图像          2.  hsv通道: 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色,如红色.黄色等,取0-360: 饱和度(S)是指

imread()读入图,第一个参数,const string&类型的filename,填我们需要载入的图片路径名, 第二个参数,int类型的flags,为载入标识,它指定一个加载图像的颜色类型. namedWindow()用于创建一个窗口,const string&型的name,即填被用作窗口的标识符的窗口名称,int 类型的flags ,窗口的标识. imshow()显示一幅图像,第一个参数,const string&类型的winname,填需要显示的窗口标识名称,第二个参数,I

一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值 (一) 代码如下: #遍历访问图片每个像素点,并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels(image): print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("width: %s height: %s channels: %s"%(width, height,

前言 这几天实习生测试一张图像的三个通道分别是什么颜色,使用的是Vec3b类型,然后发现了一个有意思的点.. 测试过程 先创建了一定大小的数据, Mat test( , , CV_8UC3, Scalar(,,) ); //三通道 循环给每个像素点赋值, test.at<Vec3b>(i,j)[ch] = ; 当颜色通道ch的数值分别是1/2/3,其中一个设置为255,另两个设置为0,ch为1/2/3时得到的图片颜色分别是G/R/B: 再次测试通道为0/1/2时,结果分别是B/G/R: 如果通