1、原理和方法 在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨。1.1 彩色合成（color composite） 在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。根据各
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2023-12-21 13:44:16
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本人初学使用ENVI对影像进行处理时，很多步骤容易遗忘，故于此留下一些随笔，方便自己也为网友提供一点点参考，如有错误的地方，请大家批评指正，共同进步！1.Landsat8数据介绍： Landsat-8由航空航天局(NASA)于2013 年2月11日发射，携带两个传感器，分别是OLI陆地成像仪（Operational Land Imager）和T
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2024-01-22 21:32:58
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1、相加混色RGB是色度的三种基色，三种基色是相互独立的，任何一种基色都不能有其它两种颜色合成。这三种颜色合成的颜色范围最为广泛,按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。 红色+绿色=黄色 绿色+蓝色=青色 红色+蓝色=品红 红色+绿色+蓝色=白色黄色、青色、品红都是由两种基色相混合而成，所以它们又称相加二次色。2、互补色 红色+青色=白色 绿色+品红=白色 蓝色+黄色=白色所以青色
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2024-01-30 00:38:23
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# 用Python进行伪彩色合成
伪彩色合成是一种通过将灰度影像转换为伪彩色影像的技术，广泛应用于医学影像、遥感图像和计算机视觉等领域。它的主要目的是通过为图像中不同强度的灰度级赋予不同颜色，从而增强图像的信息表达，以便进行更直观的分析和理解。本篇文章将介绍如何使用Python进行伪彩色合成，并提供详细的代码示例。
## 伪彩色合成的基本原理
伪彩色合成的核心思路是利用颜色映射方法，将灰度图
RGBD融合原理及实践前言原理部分实践 前言好久没更新博客了，主要是因为懒，最近有些得闲，决定纪录下之前的工作。RT，RGBD数据融合其实就是将3D摄像机的RGB与Depth数据做融合显示的过程，做法也不难理解，就是将depth camera与rgb camera的像素对应起来即可。原理部分原理部分主要借鉴这篇 博文, 详细的公式在这就不作重复了，贴张图吧。 从上面的博客或图片可以看出，关键先找到
2. caffe 模型配置文件 prototxt 详解每个模型由多个 层 构成layer {{{{
name: "{}" #层名字，可随意取名
type: "{}" #层类型 数据层Data 卷积层Convolution 池化层Pooling 非线性变换、内积运算，以及数据加载、归一化和损失计算 等
bottom: "{}"# 层入口 输入
top: "{}"{{}}# 层出口 输出 可以有多个
学习内容：在Basic Forwarding实验的基础上扩展ECN功能。 关于ECN的概念可以参考：RoCE网络 简单来说，Host1的IPv4报文携带ECN置位（01或者10），如果Switch队列长度达到了阈值时，Switch会将ECN位重新置位为11。Host2收到ECN置位11后，会发送CNP报文通知Host1降速。从而达到拥塞避免的效果。 我们这次的实验只能体现出Switch拥塞置位EC
环境：IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+GDAL(release-1928-x64-gdal-3-5-2-mapserver-8-0-0)+OpenCV-460.jar一、OpenCV中的Mat类1.定义及使用方法：Mat可以保存图片，根据所读入的图片为其分配相应大小的内存空间 ，也能利用构造方法自己定义，下面是两种创建方法：Mat mat1 = new Mat(2,2, C
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2023-11-15 21:46:45
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美国ESRI公司的产品ENVI能很好地支持HDF数据格式。ENV(The Environment for Visualizing Images)遥感影像处理软件，是分析、处理并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。ENVI能接受大量的传感器数据，是世界目前唯一能较好全面支持HDF科学数据格式的遥感影像软件。ENVI可以直接读取HDF格式，并能识别HDF格式中所包含的所有文件信息。EN
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2024-07-25 13:41:27
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目录波段组合批处理Landsat波段组合加载需要处理的影像选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成Sentinel-2波段组合加载数据选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成珠海一号辐射定标与波段组合加载数据选择波段组合顺序、勾选辐射定标点击“处理”按钮，等待处理完成软件下载地址波段组合批处理Landsat波段组合L8原始数据如下所示：Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段，可
Python PIL库数字图像的基本概念1. 图像的RGB色彩模式2. 像素阵列Image模块1. 打开图像和新建图像(1) 打开已有图像(2) 新建一个图像2. 查看图像的信息3. 混合处理图像(1) 透明度混合处理图像(2) 遮罩混合处理图像4. 复制和缩放图像(1) 复制图像(2) 缩放像素值的RPG(3) 原生缩放图像大小5. 剪切和黏贴图片(1) 剪切图片函数(2) 黏贴图片函数6.
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2023-09-15 10:05:51
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上一章讲完了拾色器的HSB模式，今天继续分解RGB模式。 同理，RGB拾色器难的并不是软件界面本身，而是要理解RGB显色系统本身的原理、特点和局限性，才能心中有数，游刃有余。 1. RGB色光加法色原理 人眼的视网膜有两种感光细胞，可以感应颜色细节的椎体细胞（明视觉），和仅仅感应明暗的杆体细胞（暗视觉）。 椎体细胞又按含有的视锥色素的不同，分为三种：感红细胞，感绿细胞，感蓝细胞。
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2024-01-29 00:11:29
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# 使用Python和OpenCV实现灰度合成RGB图像
在计算机视觉和图像处理领域，图像通常以RGB模式表示，其中每个像素由红色、绿色和蓝色三个通道组成。在某些情况下，我们可能需要将灰度图像合成RGB图像，以便在不同的应用场景中使用。本文将详细指导你如何使用Python和OpenCV实现这一过程。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们先了解一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 05:17:23
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# Java合成RGB颜色的基础知识
在世界各地，颜色的表现方式各不相同。但在许多计算机图形应用程序中，最常用的方式是使用RGB（红、绿、蓝）颜色模型。RGB模型通过调整红、绿和蓝三种基本颜色的强度来产生各种颜色。而在Java中，处理和合成RGB颜色是一项常见的任务，尤其在图形和图像处理方面。
## RGB颜色模型
RGB颜色模型是通过三种光的强度来合成其他颜色。通常，每种颜色的强度范围为0
1. 数据预处理GF6——zip——辐射定标、6s大气校正——rpc校正 图像配准：ArcGIS/自定义工具条/地图配准 标准谷歌16m，待配准——GF6。配准后导出为16m。 导出到GCGS2000。 根据矢量边界，按掩膜提取到研究区。2.图框设置根据要求设置页面大小，经纬网，指北针，标题，制图单位，制图说明、比例尺。3.导出JPG采用321波段显示GF6影像，生成只有图框和底图的jpg文件。4
# 使用Python控制4针RGB灯珠
## 引言
在物联网和电子项目中，**RGB灯珠**是一个受欢迎的配件。这些灯珠通常由四个引脚组成，分别是红色、绿色、蓝色和公共引脚。通过调节这三种颜色的亮度，可以创造出丰富多彩的灯光效果。本文将深入探讨如何使用Python语言控制4针RGB灯珠，并提供相应的代码示例。
## RGB灯珠工作原理
4针RGB灯珠的工作原理相对简单。每一个颜色（红、绿、
1. Opencv彩色图像转灰度图像 OpenCV转灰度图像特别简单，只需调用函数 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 即可。 小生就不赘言了，直接上案例(*^▽^*)。2. 例子2.1 Code1 import cv2
2 import numpy as np
3 import torchvision.transforms as tr
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2023-07-04 21:25:50
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使用 Scribus 的 Python 脚本编写器功能，开发一个显示 RGB 色谱的 3D 立方体。当我决定这个夏天要玩色彩游戏时，我想到通常色彩都是在色轮上描绘的。这些色彩通常都是使用色素而不是光，并且你失去了任何对颜色亮度或光度变化的感觉。作为色轮的替代，我想在立方体表面使用一系列图形来显示 RGB 频谱。色彩的 RGB 值将在具有 X、Y、Z 轴的三维图形上展示。例如，一个平面将会保持 B（
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2024-08-19 18:27:05
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雾霾一直被持续关注和监测。雾霾天气在我国多个地方频繁出现，不仅影响人们日常生活，还会对某些学科领域的研究带来一定的影响，在雾霾形成的区域，空气中的各种微小粒子增多，其带来的散射效应导致了光在传播过程衰减，使得光承载的信息丢失。这种效应在遥感领域造成的影响颇为重大，令图像的后续处理变的困难。所以对有雾遥感图像的恢复算法有着重要的价值。本文使用matlab进行图像除雾处理
数字正射影像作为一种重要的数字测绘产品，已经广泛地被社会各行业所认可，尤其在建设基础地理信息框架、数字城市构建、交通和城市规划、居家旅游、土地资源调查、环境和灾害的监测等很多行业，发挥了越来越重要的作用。无论是通过航空或卫星方式获取的影像资料，由于地域特点、天气和季节条件、传感器等因素的存在，原始遥感影像一般不能直接应用于各种工程项目，通常要做大量的处理，才能进行提供给用户使用。这些处理包括几何纠
