原文地址:http://blog.csdn.net/dingfc/article/details/7457984 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,若每个象素有8位,则最大灰度数目为2的8次方,即256.一幅彩色图像RGB3个分量的象素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方,即

15     遍历图像中的像素,是先for行数后for列数的,也就是一列一列的遍历,matlab中是从1开始计数,opnecv中采用c语言的从0开始计数. 矩阵归一化:normalize()函数,参数挺多,不过大多都有默认值,不用都写出来,一般要求的图像归一化精简写法为 normalize(InputArray secImage , outputArray dstImage);一个输入,一个输出即可. 16     消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作,信号或图像的能量大部分集中在幅度

opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege

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

1. 内网穿透 2. 深度学习Web化 https://www.cnblogs.com/haolujun/p/9778939.html

目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等,在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于  其近邻的检索方式的不同,并且可以互相转换. (这一章是我认为非常重要的) 模块RangeImage相关概念以及算

(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像.获取方法有:激光雷达深度成像法.计算机立体视觉成像.坐标测量机法.莫尔条纹法.结构光法. 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方位.距离等信息.若将激光束按照某种轨迹进行扫描,便会边扫描边记录到反射的激光点信息,由 于扫描极为精细,则能够得到大量的激光点,因而就可形成激光点云.点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等

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 (1)numpy操作数组 (2)调用库函数 (五)opnecv 利用getTickCount()和getTickFrequency()计算执行时间          正文: (一)图像的深度和图像的通道       (1)图像的深度                图像中像素点占得bit位数,就是图

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

读写影像可以说是图像处理最基础的一步.关于使用GDAL读写影像,平时也在网上查了很多资料,就想结合自己的使用心得,做做简单的总结. 在这里写一个例子:裁剪lena图像的某部分内容,将其放入到新创建的.tif文.以此来说明GDAL读写影像的具体实现. 1.打开图像 用GDAL打开lena.bmp,实现如下.注意这里打开图像,指的是获取图像的头文件,以此得到图像的一些信息,没有涉及到读取像素操作. GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigO

我用的是ImageMagickWand的接口,因为这接口比Core接口更上层,所以官方文档推荐用. 抽取整个图像文件字节数据: http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=1&t=20664 抽取图像像素的字节数据: http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=6&t=12135 ImageMagick附带的convert工具命令使用: c

Android的渲染分为2D渲染和3D渲染两种,当中2D渲染的引擎为Skia.3D渲染的引擎是OpenGL ES.眼下.Android支持OpenGL ES1.0和OpenGL ES 2.0两种标准. 1.2D图像处理 在Android中,图像处理时开发类似图片浏览器.拍照顾用时必备的基本能力. 须要说明的是,Android支持对BMP.JPEG.PNG等常见图像格式的浏览,支持将BMP压缩为JPEG.PNG等有损压缩图像格式.在Android 4.0中,引入了对webp的支持. BMP没有採用

搞图像深度学习的童鞋一定碰过图像数据标注的东西,当我们训练网络时需要训练集数据,但在网上又没有找到自己想要的数据集,这时候就考虑自己制作自己的数据集了,这时就需要对图像进行标注.图像标注是件很枯燥又很费人力物力的一件事情,但是又不能回避,毕竟搞深度学习如果没有数据集那一切都是瞎搞.最近我在参加一个有关图像深度学习的比赛,因为命题方没有给出训练集,所以需要队伍自己去标注训练集,所以我花点时间开发了一些图像标注小工具给我的团队使用,以减轻标注的难度,加快标注的速度. 这篇文章我将分享三个标注小工具,

HighGUI模块为高层GUI图形用户界面模块,包含媒体的输入输出.视频捕捉.图像和视频的编解码.图形交互界面的接口等. 在本章中,我们将学到: 图像的载入.显示和输出到文件的详细分析 滑动条的创建和使用 OpenCV中的鼠标操作 1.图像的载入与显示概述 在新版的opencv2中,最简单的图像载入和显示只需两句代码,非常便捷.这两个行代码分别对应两个函数:imread()和imwrite(). 1.1 图像的载入:imread()函数 Mat imread(const string& file

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

openCV学习——一.图像读取.显示.输出   一.Mat imread(const string& filename,int flags=1),用于读取图片 1.参数介绍 filename:载入的图片的路径名.支持windows位图(bmp,dib).JPEG文件(.jpeg,.jpg,.jpe).JPEG2000文件(.jp2).PNG图片(.png).便携文件格式(.pbm,.pgm,.ppm).Sun rasters光栅文件(.sr,.ras).TIFF文件(.tiff,.tif) f

一.图像滤波简介 二.方框滤波——boxFilter() #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat src=imread("E://1.jpg"); Mat dst; //方框滤波器,-1代表原图像深度,size内核大小,true按权重相加(此时等于均值滤波),false按原像素相加(所以很多像素点都大于了255,如上图所示) boxFilter(src,dst,-,Size(,),P

5.2  PNG图像文件格式 PNG是可携式网络图像(portable network graphics)的英文缩写.PNG是从网络上开始发展的,目的是替代GIF和JPG格式,PNG图像文件格式也是当今游戏中常用的图像资源文件格式了.PNG图像文件支持的图像颜色非常丰富,存储灰度图时可使用16位色深表示,存储真彩色图像时色深更可达到48位之多. 5.2.1  PNG图像文件介绍 与BMP格式相比,PNG格式稍微复杂些.PNG图像支持从0-255级次的多层透明色,使用无损压缩的zlib压缩算法压缩

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

1 图像GIF格式工作原理 GIF是用于压缩具有单调颜色和清晰细节的图像(如线状图.徽标或带文字的插图)的标准格式. GIF(Graphics InterchangeFormat)的原义是“图像互换格式”,是CompuServe公司在1987年开发的图像文件格式.GIF文件的数据,是一种基于LZW算法的连续色调的无损压缩格式.其压缩率一般在50%左右,它不属于任何应用程序.目前几乎所有相关软件都支持它,公共领域有大量的软件在使用GIF图像文件.GIF图像文件的数据是经过压缩的,而且是采用了可变长