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
*本文是对Xilinx官方教学视频部分内容的提炼和简单整理原视频地址:http://v.elecfans.com/video/ysp-v2.html 1 HLS视频库与OpenCV  OpenCV是可以直接在ARM架构上运行的计算机视觉库,但是在FPGA上不能直接处理。  在HLS中对OpenCV的开发过程可以看作分成两个部分:输入输出模块(模块A和D)以及处理模块(模块B和C)。其中输
转载 2024-04-18 10:16:26
454阅读
# 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
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
64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
# 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. 将C/C++函数合成到RTL实现中HLS的作用就是将高级语言c、c++生成ip核形成硬件语言。所需要的工具必须满足quartus prime Modelsim Microsoft Visual Studio2010 不需要配置环境变量2010版本匹配算法中经常使用,时序容易对齐 1. 在软件环境中开发模块 2. 在软件环境中对模块进行功能验证 3. 无缝集成硬件仿真环境 4. 使用以软件为中
转载 2024-05-24 09:05:49
196阅读
第一章 引言在ubuntu16.04安装caffe,几乎折腾了一个月终于成功;做一文章做纪要,以便日后查阅。总体得出的要点是:首先,每操作一步,必须知道如何检验操作的正确性;笔者的多次失误是因为配置错误,但疏于检查引起;当然有些错误是ubuntu本身的bug;笔者不知,只能来来回回‘鬼打墙’直到某日发现;另一个经验只谈是对每一个支撑尽量知道它是用来干什么的,多百度几下没有坏处;最后一个经验是,对系
文章目录23.2 LBPH人脸识别23.2.1 基本原理23.2.2 函数介绍23.2.3 案例介绍 23.2 LBPH人脸识别人脸识别的第一步,就是要找到一个模型可以用简洁又具有差异性的方式准确反映出每个人脸的特征。识别人脸时,先将当前人脸采用与前述同样的方式提取特征,再从已有特征集中找出当前特征的最邻近样本,从而得到当前人脸的标签。 OpenCV提供了三种人脸识别方法,分别是LBPH方法、E
转载 2024-10-20 15:42:45
50阅读
“八卦HLS” 本次Demo目的及功能 本次Demo原理分析 HLS开发->源文件设计 HLS开发->控制协议的“冲突” HLS开发->仿真文件设计 HLS开发->C仿真 HLS开发->RTL综合 HLS开发->C/RTL协同仿真 HLS开发->IP核打包 VIVADO使用HLS IP->路径添加 VIVADO使用HLS IP->Zynq调用
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
1.1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
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
本案例介绍了如何使用Silexica的SLX FPGA优化人脸检测数据中心的OpenCL AI内核。 引言FPGA正越来越多地被用作数据中心的协处理器。这一转变背后的驱动力是利用FPGA的并行特性的AI应用。Xilinx Alveo系列加速器卡使用PCI Express接口连接到x86处理器,在这个领域非常流行。对于这些加速器卡的编程,你可以使用自上而下的方法,从顶级的C/C++和Ope
# 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
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5