使用 RGB 到 HSI 转换的高分辨率图像提高低分辨率图像分辨率的 GUI。 图像必须在空间上共同配准。 单色（灰度）低分辨率图像通过伪色映射到“热”配色方案会聚为彩色图像。 然后将此 RGB 图像转换为色相、饱和度和值 (HSV) 图像。 值组件被更高分辨率的图像替换，生成的 HSV 图像被转换回 RGB。 这种转换为灰度的RGB合并图像是空间分辨率提高的合并图像。 要运行，请键入： >> 解析合并可以处理任何类型的彩色或单色图像。 如果图像是彩色的，它们首先转换为灰度，然后合并。 要从 matlab 文件加载变量，该文件应包含变量 LOWRES 和 HIGHRES

RGB 到 HSI 转换

yuv422解码成rgb格式。文档有二个函数，直接调用Yuv422_toRGB(unsigned char *yuv, unsigned char *rgb, unsigned int width, unsigned int height)就可以解码。

RGB颜色对照表,HEX格式、RGB格式对照

RGB颜色空间的显示图，利用程序显示出来，三维空间显示出来，便于实验、论文的实验说明，呈现出来的是矢量图；

源码名称： 图片相似图识别 主要功能： 支持识别，经过角度旋转，经过干扰，经过扭曲，完全不相同但近似的图。 论坛的很多图片相似度识别源码，大体都只能对比图片高度一致的图片才有效，对于经过了旋转角度，颜色干扰，或者根本就不是一张图，但是是一种类型的图。都起不了作用，所以自己研究搞了这个源码 相关知识点来自baidu! 功能原理： 思路源自三原色也就是RGB。 众所周知RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的， RGB 即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色。 三原色，每个原色可以生成256种颜色。三通道加一起刚好就是256*3种颜色。每张图片相同的图片。所使用的颜色数量基本上近似一致。而不相同的图片，颜色使用量可以说是差距很大。 由此想到，记录红、绿、蓝三个通道的各自256中颜色的量。进行两张图片对比。设置一个容差值 假设为-100 和 + 100 为什么设置容差值呢，因为相同的一种图片 肉眼看着一致，很多时候，颜色值还是有点差距的。但是这个差距一定是

内附完整代码，RGB转灰度视频Verilog代码，FPGA实训项目，同时有视频演示 top：顶层模块，有4个基地址，每个基地址的空间都可以保证能够存储一帧的 数据； rgb_to_ycbcr：RGB转灰度模块，包括计算，移位，延时等； coms_8_16bit：将数据拼接为16bit位宽，每两个周期进行一次数据的拼接； fram_read_write：读写FIFO； I2C_config：I2C配置； uut_ov5640_rgb565_1024_768：ov5640的配置； color_bar：彩条，只是采用了它的时序而没有采用它的数据； video_timing_data：每次场同步信号运行的时候去产生一个读请求。

DeepLPF：用于图像增强的深度局部参数过滤器（CVPR 2020） （ ，皮埃尔·马扎（Pierre Marza），（ ，（ ， 华为诺亚方舟实验室 CVPR 2020论文DeepLPF的主要存储库：用于图像增强的深度局部参数滤波器。 在这里，您将找到代码链接，预训练的模型以及有关数据集的信息。 如果您需要协助，请提出Github问题。 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 依存关系 requirements.txt包含该代码使用的Python包。 如何训练DeepLPF并将模型用于推理 训练DeepLPF 指示： 要使此代码适用于您的系统/问题，您将需要编辑数据加载功能，如下所示： main.py，更

用深度相机采集彩色图像制作数据集

realsense435i获取彩色图像以及对应的深度图和点云图