为了获取更加清晰、更多细节的轮廓特征，充分利用Kinect传感器获取的RGB-D图像信息，将结构化的随机森林作为分类器，提出一种更加精确的轮廓提取器。首先，将RGB-D图像的多种信息利用数学公式表示出来；然后利用BSD500数据集以及NYU深度数据集训练结构化的随机森林算法，核心是将给定节点的结构化标签映射到一组离散标签；最后，利用该随机森林算法对RGB-D图像信息进行分类，得到图像轮廓。针对细节不同的四种场景图像进行对比实验，结果表明，经改进后的算法得到的轮廓效果更加清晰、准确。

matlab的代码在相机上实现单个RGB-D图像的深度深度补全 该存储库包含本文中描述的代码/数据： 张因达（Thinda Zhang），托马斯·冯克豪斯（Thomas Funkhouser） 单个RGB-D图像的深度深度补全计算机视觉和模式识别（CVPR2018） @article{zhang2018deepdepth, title={Deep Depth Completion of a Single RGB-D Image}, author={Zhang, Yinda and Funkhouser, Thomas}, journal={The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2018} } 请查看项目网页（），以获取更多详细信息。 如果您有任何疑问，请联系Yinda Zhang（yindaz猜测cs dot princeton dot edu）。 快速测试 在中下载realsense数据，然后将其解压缩。 在中下载bound.t7和normal_sc

rgb视频图像转yuv420视频图像测试用例图，图像格式：rgb24，大小：1024x640

数字图像处理课程中的作业，关于图片中RGB三通道的分离与合并，用matlab实现； 将一幅彩色图像分别用RGB三个分量单独表示成三张图片； 再将这三张图片合并成一张彩色图片；

1、RGB分量图像显示 2、HSI颜色空间显示 3、图像灰度级显示 4、峰值信噪比PSNR，mse是均方误差的计算 5、下采样、最近邻插值采样、最近、双线性和双三次采样

vooya播放器是一款轻量级（4.72M）、好用的yuv、rgb播放器，无需安装，下载即可使用，支持yuv444、yuv422、yuv420、yuv400，rgb444interleaved、rgb444planar、grb444等多种格式，支持自定义图像大小，支持自定义位深等。

MFC实现D435i相机视频显示并截取保存某一图像帧。

采用新型3D传感器能够便捷地同时获取多场景、多视觉和多目标彩色和深度信息的RGB-D图像，利用其在物体重叠和遮挡下深度信息对颜色和亮度的不变特点，有效提高RGB-D图像分类的精度。对微软Kinect设备的发展及原理做详细介绍；介绍了现有的RGB-D数据集；对现有RGB-D图像特征提取与分类方法进行了归纳、分析和比较；阐述RGB-D图像分类的发展趋势。

基于加权测地驱动度量标准的室内场景RGB-D图像超像素

本实验包括三部分：一：显示一幅真彩色图像的R，G，B分量图像 二：读取某一目录下的十幅图像并在一个面板显示 三：四种边缘检测算法