一篇关于基于FPGA的Bayer到RGB图像格式转换设计的文章

Python中RGB-D图像的体积TSDF融合 这是一个轻量级的python脚本，可将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 16.04上测试。 较旧的CUDA / C ++版本可在找到。 要求 带有 ， ， ， 和 。 通过运行以下命令，可以快速安装/更新它们： pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba [可选] GPU加速需要具有和的NVIDA GPU： pip install --user pycuda 演示版 该演示将来自7个场景的数据集的1000张RGB-D图像融合到405 x 264 x 289的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的分辨率为2cm，并输出3D网格mesh.ply可以使用诸如的3D查看器可视化的mesh.ply 。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像保存为16位PNG（以毫米为单位）。 python de

当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享, 经过数次卷积提取各自独立的特征后, 在卷积层根据最优权值对两个卷积网络进行融合；继续使用卷积核提取融合后的特征, 最后通过全连接层得到输出。相比于以往卷积网络对RGB-D图像采用的早期融合和后期融合方法, 在检测时间相近的情况下, 双流卷积网络检测的准确率和成功率分别提高了4.1%和3.5%。

BMP格式转RGB，支持RGB16和RGB24，制作bin文件工具。

本教程是最简单的基于FFmpeg的libswscale进行像素处理的教程。它包含了两个工程： simplest_ffmpeg_swscale: 最简单的libswscale的教程。 simplest_pic_gen: 生成各种测试图片的工具。

从图像中删除包括轴线、图例等在内的所有内容，它应该只包含数据线。 它只适用于单行数据（该死的这是一个无用的函数！！） 要从 rgb 文件（例如 bmp 或 png）中提取数据： 1) 将图像文件数据导入到 matlab 工作区（只需将图像文件拖放到工作区即可） 2）将导入的数据重命名为“数据” 3）从图中手动读取 x 和 y 轴的范围，并将这些值添加到代码的校准部分，即minvalx是要读取的数据中x的最小值maxvalx是数据中x轴的最大值minvaly 是数据的最小值maxvaly 是数据的最大值注意：读取数据的值而不是轴执行代码，就是这样

最近一直在研究视频解码，想将jpg格式的图片转yuv420文件，遍查全网，找到了一种可行的方法jpg-->rbg-->yuv，目前只做出了rbg-->yuv的部分

要求 存在一个文件夹内有若干张图像，需要计算每张图片的RGB均值，并计算全部图像的RGB均值。 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 1 10:43:29 2018 @author: Administrator """ import os import cv2 import numpy as np path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/rgb' def compute(path): file_names = os.listdir(path) per_image_Rmean = []

Bayer Pattern to RGB

Matlab代码RGB颜色空间转换LAB