Web多媒体笔记参加字节跳动的青训营时写的笔记。这部分是刘立国老师讲的课。1. 前置知识1.1 图像基本概念图像分辨率：图像的像素数据，指在水平和垂直方向上图像所具有的像素个数图像深度：指存储每个像素所需要的比特数。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度数(单色图像)。例如彩色图像每个像素用R, G, B三个分量来表示，每个分量用8为所以像素深度是24位，可以表示的颜色数目是224
工业相机是机器视觉系统的核心部件，其相关基础知识是行业内人员必须熟知的。那么分辨率、像素深度、行频、信噪比具体是指什么？CCD和CMOS又该如何去进行选择？今天我们就对这些内容进行一个简单的梳理，希望能够帮助大家了解更多。工业相机基本参数 01 分辨率相机每次采集图像的像素点数，一般对应于光电传感器靶面排列的像元数，如1920*1080。分辨率决定了位图图像细节的精细程度。通常情况下，图
像素深度是指存储每个像素所用的位数，也用它来度量图像的分辨率。像素深度决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。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种
像素：在屏幕上显示最小单个的染色点。把一张图片放大，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成图片的最小单位“像素”（Pixel）。像素深度：是指存储每个像素所用的位数，像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那末一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是224=16 77
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2023-09-08 15:52:55
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说明：文中所举例的产品比较早，读者把重点放在学习原理上就好。目前的深度相机根据其工作原理可以分为三种：TOF、RGB双目、结构光。一、三种相机的参数对比从分辨率、帧率、软件复杂度、功耗等方面来考虑1. 分辨率TOF方案深度图分辨率很难提高，一般都达不到VGA（640x480）分辨率。比如Kinect2的TOF方案深度图分辨率只有512x424。而Google和联想合作的PHAB2手机的后置TOF深
1. 图像基本知识像素值就是特征值单通道：每一个像素一个值，叫灰度值在[0~255]之间，三通道，每个像素点3个值。4-D张量是 [样本数，height, width, channels] 缩放图片⼤小：减少像素的量；统⼀图⽚的⼤小，去进⾏算法识别。2. 图像基本操作API3.案例狗图片读取1、构造图片文件队列 2、构造图片阅读器 3、读取图片数据 4、处理图片数据代码：import tensor
一、基本概念1.像素深度 像素深度是指存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决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。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种。在这个意义上，往往把像素深度说
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2023-07-14 10:31:43
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像素深度（bits per pixel，简称bpp）一个像素的颜色在计算机中由多少个字节数据来描述。计算机中用二进制位来表示一个像素的数据，用来表示一个像素的数据位越多，则这个像素的颜色值更加丰富、分的更细，颜色深度就更深。一般来说像素深度有这么几种：1位、8位、16位、24位、32位。像素格式（pixel format）像素色彩按分量的大小和排列。这种格式以每个像素所使用的总位数以及用于存储像素
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2023-10-19 22:44:32
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# 深度学习像素要求：让计算机理解图像
深度学习作为一种先进的机器学习技术，已在多个领域中得到了广泛应用，尤其是在图像识别和处理方面。为了使计算机能够理解图像，图像的像素要求成为一个重要的研究课题。本文将探讨深度学习中的图像处理和像素要求，并通过代码示例加以说明。
## 一. 图像的像素基础
在计算机图像处理中，图像是由许多小的矩形单元格（即像素）组成的。每个像素包含关于颜色和亮度的信息。一
图像融合技术可以提取自然光图像和红外图像的互补信息，获得对同一场景描述解释更为准确、全面和可靠的图像。像素级融合是常用于灰度图像与可见光图像的融合。基于源图像的彩色化就是源图像和目标图像的融合过程，使其同时兼有源图像的颜色和目标图像的形状、纹理等特征信息，达到整体颜色基调和谐、真实。影响图像融合的主要因素：图像庞大数据量的处理、融合规则的选择等。关于图像融合技术的应用研究，主要集中在夜视图像中微光
图像的像素深度 表示图像像素值的位数叫做图像的像素深度，又称为位/像素（BPP）。这个数值用来表示图像的每个像素值所需要的位数（bits per pixel），它决定了该图像的类别。 一个像素所能表达的不同颜色数取决于比特每像素(BPP)。这个最大数可以通过取二的色彩深度次幂来得到。例如，常见的取值有 ： 8 bpp [
=256；(256色)]； 16 bpp [
=
lcd中像素深度bpp和像素格式（比如RGB,YUV）的关系 像素深度（bits per pixel，简称bpp）一个像素的颜色在计算机中由多少个字节数据来描述。计算机中用二进制位来表示一个像素的数据，用来表示一个像素的数据位越多，则这个像素的颜色值更加丰富、分的更细，颜色深度就更深。一般来说像素深度有这么几种：1位、8位、16位、24位、32位。像素格式（pixel format）像素色彩按分
**深度学习：像素级特征**
在计算机视觉领域，像素级特征是指对于图像中的每一个像素点，通过深度学习模型提取出的具有语义和视觉信息的特征。这些特征可以用于图像分割、目标检测和图像生成等任务。本文将介绍深度学习中的像素级特征提取方法，并提供一个简单的代码示例。
## 像素级特征提取流程
为了提取像素级特征，我们需要经过以下几个步骤：
1. 数据准备：首先，我们需要准备一组带有标签的图像数据集
原创
2023-08-26 06:55:56
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是像素深度，像素深度是指存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决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。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种。在这
为何需要进行亚像素定位？数字图像通常是离散化成像素；每个像素对应一个整数坐标位置；整数坐标位置对于很多应用并不精确，比如跟踪、相机标定、图像配准、图像拼接以及三维重构；为达到有些应用的精确性，需要精确到浮点坐标位置；所以亚像素定位问题。亚像素定位就是计算特征所在图像中的真实位置，而真实位置有时候并不在像素所在整数坐标位置上，而是在像素的内部。点的灰度分布特征跟二维高斯模型很相似，中心处最亮，离中心
深度图是由相机拍摄的1、其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离。单位为mm得到的深度图，不能直接用opencv中自带的函数进行阈值化处理。因为opencv中的阈值化操作都是针对灰度图或者彩色图进行处理的如果你读取深度图，按-1参数进行读取了，再进行阈值化处理的时候，调试会出现断点的但是如果你直接按默认参数读取图像，可以进行阈值化处理，但是此时的像素值不是深度图实际的像素值，而是rgb值，即你
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2023-09-18 16:04:36
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标题的另一种说法是，拿到一个待光学检测的产品后，应该如何选相机和镜头？其最重要的考量因素有哪些呢？ 首先要考量的就是将图像拍清晰，即像素尺寸要足够的小。像素尺寸是指一个像素所占的实际物理范围。比如说，一个5um*5um的矩形，如果像素尺寸为5um*5um，该矩形在图像中一个点。如果像素尺寸为1um*1um，则该矩形有5*5共25个像素点。可以说，像素尺寸越小，图像细节越丰富。 像素尺寸 =图
1、位图，是由像素组成的图像，也叫像素图。2、像素深度，是指存储每个像素所用的位数，也用它来度量图像的分辨率。像素深度决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。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种。在这个意义上
图像深度、像素深度和位深度图像深度像素深度位深区别小结 图像深度数字化图像的每个像素是用一组二进制数进行描述，像素的色彩由RGB通道决定，其中包含表示图像颜色的位数称为图像深度。如灰度图像，每个像素颜色占用1个字节8位，则称图像深度为8位，而RGB的彩色图像占用3字节，图像深度为24位。图像深度又称为色深（Color Depth），它确定了一幅图像中最多能使用的颜色数，即彩色图像的每个像素最大的
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2023-10-01 11:55:23
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近年来，深度学习在计算机视觉领域已经占据主导地位，不论是在图像识别还是超分辨重现上，深度学习已成为图片研究的重要技术；现在深度学习技术已进入图片压缩领域。
本文将和大家分享如何使用深度学习卷积神经网络技术设计图像压缩算法。
当前主要图片压缩算法 WebP和BPG WebP：谷歌在2010年推出的一款可以同时提供有损压缩和无损压缩的图片文件格式，其以VP8为编码内核，在2
