准备条件:ARM-A8通过V4l2连接USB摄像头,并通过初始化及相关工作(这写在以后回来记录)项目进展:在通过USB摄像头经过read_frame()之后得到的图片数据是YUY2格式的,通常USB摄像头都是YUY2(也可以说是YUYV)的,之后我的项目需要在QT上显示,以确保之后的使用openCV进行人脸识别。问题:现在遇到的问题是:需要把YUY2格式的buffer中的数据转化位RGB24的格式
# 如何使用OpenCV将Bayer图像转换为RGB图像 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能够帮助你学习如何使用OpenCV将Bayer图像转换为RGB图像。这是一个非常实用的技能,特别是在图像处理和计算机视觉领域。以下是实现这一目标的详细步骤和代码示例。 ## 流程概述 首先,让我们通过一个简单的流程表来了解整个过程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1
原创 2024-07-21 03:41:44
487阅读
目录引言知识直通车:YUV2RGB原语YUV2RGB NEON加速引言opencv4.x版本开始对YUV2RGB做了neon加速,这篇文章对转换源码进行了详细分析,想要了解实现细节的同学可以做个了解,也比较简单。 知识直通车:对YUV结构不了解的看这篇:对YUV2RGB不了解的看这篇: YUV2RGB原语/************************************
转载 2024-01-03 10:47:20
587阅读
YUV2RGB OpenCV(C/C++/Python) 参考:百度百科:YUV 维基百科:YUV YUV Colorspace:http://softpixel.com/~cwright/programming/colorspace/yuv/ YUV420P格式分析:YUV是一种颜色编码方法Y 分量表示颜色的亮度(luminance),单取出 Y 分量就是图像的灰度图;U、V 分量
转载 2024-01-05 15:39:11
422阅读
7.1    图片以unsigned char*指针存储图片的信息。 opencv中按照BGR存储         有一部分计算机在储存图片时,一行的信息会以4byte的整数倍为终结,然后记录下一行信息,这时候如果一行的像素点不是4的倍数,就会补到4的倍数。在Opencv中有几个常用
转载 2024-08-18 10:18:19
416阅读
0 背景双目摄像头输出就是左边和右边两个摄像头的传感器数据,在经过摄像头板载的DSP传输到电脑后,会产生两张图片文件。看到网上有人把两张图片合成,做出了3D电影中的效果。我也想尝试一下。1 环境OpenCV3.4.2和OpenCV3.1.0都可以。C++。2 原理opencv读取了彩色图片后,获得的Mat文件每个像素都有三个通道的数据,分别是BGR(蓝色绿色红色)。找到了读取像素的例程,在其中修改
转载 2024-04-11 08:27:27
97阅读
把这一段的工程实践东西总结一下。(VC++6.0 基于MFC的对话框模式,VFW库)我的USB摄像头是YUY2格式的,本来打算先将其转为GRB的,再做进一步的图像处理。可是转换完之后,为一个一维数组,我不知道该怎么把它实时显示出来。用openecv 比较简单(img2->imageData=(char*)RGBimgbuff;cvShowImage("RGBImageWin", img2 )
转载 2024-04-22 09:04:20
58阅读
# Python OpenCV: 将灰度图转换为RGB图像 ![image]( ## 概述 在计算机视觉和图像处理中,我们经常需要在不同的颜色空间之间进行转换。其中一个常见的任务是将灰度图像转换为RGB图像。Python提供了一个强大的图像处理库OpenCV,在本文中,我们将学习如何使用OpenCV将灰度图像转换为RGB图像。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要先安装OpenCV库。可以使
原创 2024-01-19 05:06:09
310阅读
1.1彩色空间颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉,它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身,还与光源、周围环境的颜色,以及观察者的视觉系统有关1.1.1颜色的基本特性1.光与颜色从根本上讲,光是人的视觉系统能够感知到的电磁波,其波长在380nm--780nm之间,正是这些电磁波使人产生了红、黄、蓝等颜色的感觉。光可由它的光谱能量分布p(λ)来表示 ,其中λ是
前言在上一篇理论文章中我们介绍了YUV到RGB之间转换的几种公式与一些优化算法,今天我们再来介绍一下RGB到YUV的转换,顺便使用Opengl ES做个实践,将一张RGB的图片通过Shader 的方式转换YUV格式图,然后保存到本地。可能有的童鞋会问,YUV转RGB是为了渲染显示,那么RGB转YUV的应用场景是什么?在做视频编码的时候我们可以使用MediaCodec搭配Surface就可以完成,貌
转载 2024-07-04 05:30:33
203阅读
本节目标:获取、修改像素值获取图像的属性设置图像区域(ROI)分割及合并图像通道本节所涉及的操作主要是关于numpy的,而不是opencv,想要写出高效的opencv代码需要对numpy有很好的了解。获取并修改像素值首先加载一个彩色图像>>> import cv2 >>> import numpy as np >>> img = cv2.im
转载 2023-10-03 19:37:53
303阅读
1.实验目的将 YUV 转换为 RGB 的程序。将给定的实验数据用该程序转换为 RGB 文件。 并与原 RGB 文件进行比较, 如果有误差,分析误差来自何处。2.实验原理本实验中将256 * 256 YUV文件转化为256 * 256 RGB文件,对应关系为: B=Y+1.773U-226.944 R=Y+1.403V-179.584 G=Y-0.714V-0.344U+135.424 而实验中Y
转载 2024-06-08 19:45:18
48阅读
# 如何实现Opencv2 Python RGB转HSI ## 引言 在图像处理中,RGB和HSI是两种常见的颜色空间表示方式。而opencv2是一个强大的图像处理库,可以帮助我们实现颜色空间的转换。本文将教你如何使用opencv2和python将RGB颜色转换为HSI颜色。 ## 整体流程 首先,我们来看一下整体的实现流程,可以用下面的表格来展示步骤。 ```mermaid erDiagr
原创 2024-04-01 06:35:13
345阅读
一、颜色空间转换import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread('lena.jpg')# 转换成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('gray', img_gray) cv2.waitKey(0)颜色转换其实是数学运算
转载 2023-07-05 17:46:40
362阅读
 1.原理RGB无法直接转换成LAB,需要先转换成XYZ再转换成LAB,即:RGB——XYZ——LAB因此转换公式分两部分:(1)RGB转XYZ假设r,g,b为像素三个通道,取值范围均为[0,255],转换公式如下:    (1)           (2)     (3) M=0.4124,0.3576,0.1805
前言生活中我们使用RGB颜色空间更多一些,但在计算机视觉中,尤其颜色识别相关的算法设计中,rgb,hsv,lab颜色空间混用是常用的方法。由于本人去年用过OPENMV,其IDE里有着极为方便使用的LAB阈值编辑器,所以选择将RGB565格式的图片转成LAB,再进行后续的处理。关于凌瞳15届全国大学生智能车竞赛即将到来,逐飞新出品了一款名为“凌瞳”的彩色摄像头,分辨率最高可达VGA(480*640)
文章目录opencv色域转换色域转换的本质捕获指定区域(采用获取指定范围的掩码实现捕获)cv.inRange()函数获取指定数据的范围——也就是掩饰掉我们需要的数据之外的数据图像与cv.bitwise_and(),实现掩码与原图像融合通过色域选定实现对象追踪实现思路代码实例(实现蓝色追踪)效果 opencv色域转换将会使用cv.cvtColor()函数实现图像色域的转换,它的参数如下第一个参数
颜色空间:用三种或者更多特征来指定颜色的方法,被称为颜色空间或者颜色模型1.RGBOpenCV中为BGR): 一幅图像由三个独立的图像平面或者通道构成:红、蓝、绿(以及可选项:透明度alpha通道) 每个值代表每个像素的每个分量的度量值,值越高对应于更亮的像素 对应于人眼的三种光锥细胞,所以被广泛使用 RGB色彩空间源于使用阴极射线管的彩色电视, RGB分别代表三个基色(R-红色、G-绿色、
1.图像的基础操作 目标: 获取像素值并修改 获取图像的属性(信息) 图像的ROI () 图像通道的拆分及合并几乎所有这些操做与Numpy的关系都比与OpenCV的关系更加紧密,一次熟悉Numpy可以帮锥们写出性能更好的代码 你可以根据像素的行和列的坐标获取他的像素值。对BGR图像而言,返回值为B,G,R的值,对灰度图像而言,会返回他的灰
转载 2024-05-05 18:32:39
100阅读
YUV格式解析1(播放器——project2) 根据板卡api设计实现yuv420格式的视频播放器 打开*.mp4;*.264类型的文件,实现其播放。 使用的视频格式是YUV420格式   YUV格式通常有两大类:打包(packed)格式和平面(planar)格式。前者将YUV分量存放在同一个数组中,通常是几个相邻的像素组 成一个宏像素(ma
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5