无需安装，解压之后点exe文件可直接运行，左键点击程序左上角的准心标志不放开，可随着鼠标的移动获取指针当前所在区域的颜色值，也可从颜色表中获取相应颜色值

RGB /多光谱的高光谱 这是B. Arad和O. Ben-Shahar在论文“ ”中描述的高光谱估计过程的MATLAB实现。 可以在Ben-Gurion大学下的“上找到其他详细信息。 如果您在工作中使用此代码，请引用“ Arad和Ben-Shahar，在2016年10月11日至14日于荷兰阿姆斯特丹举行的欧洲计算机视觉会议上，从自然RGB图像中稀疏地恢复高光谱信号” @inproceedings{arad_and_ben_shahar_2016_ECCV, title={Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images}, author={Arad, Boaz and Ben-Shahar, Ohad}, booktitle={European Conference on Computer Vi

深林火炬 DeepForest模型的pytorch实现，用于RGB图像中的单个树冠检测。 DeepForest是一个Python软件包，用于从机载RGB图像中训练和预测单个树冠。 DeepForest带有一个预先构建的模型，该模型是根据国家生态观测站网络的数据进行训练的。 用户可以通过从预建模型开始注释和训练自定义模型来扩展此模型。 DeepForest和palparate pre-cique de coronas deárboles个体使用了basada en modelos entrenados conimágenesremotas RVA（RGB，sus siglas eninglés）。 深红色森林天文台证明是由红色国家天文台（NEON，sus siglas eninglés）提供的。 可以从当地的建筑学，建筑学和建筑学专业获得学位。 深林森林文件保护，罪犯禁运，可疑事件以及可

3D_CT_分类 此示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）以预测计算机断层扫描（CT）扫描中病毒性肺炎的存在所需的步骤。 2D CNN通常用于处理RGB图像（3通道）。 3D CNN只是3D等效项：它以3D体积或2D帧序列（例如CT扫描中的切片）为输入，因此3D CNN是学习体积数据表示的强大模型。

本设计分享的是16位96*64点阵RGB-OLED显示屏设计，附PCB文件/OLED库/图形库等。该RBG OLED显示屏是具有RGB颜色的16位96 * 64点阵OLED显示模块。它是基于SSD1331模块，它是一个单芯片CMOS OLED / PLED驱动器，具有288段和64个通用输出，支持多达96个RGB * 64点阵显示。它使用SPI进行通信。16位96*64点阵RGB-OLED显示屏特点: 电源电压（VCC）:3.3V 显示颜色:RGB 点矩阵:96 * 64 工作温度:-20〜70℃ 尺寸:25.43mm x 20.35mm 画线 下载附件里的RGB OLED库和SGL库，然后安装到您的Arduino库。通过路径打开DrawLine示例草图:Files-> Examples-> RGB_OLED_96_64-> examples-> drawLine。 选择正确的端口号，电路板类型应为Seeeduino Xadow，然后上传代码，可以看到四条不同颜色的线将被画在RGB OLED的屏幕上。 绘制矩形 可能感兴趣的项目设计:https://www.cirmall.com/circuit/7182/detail?3

易语言RGB和LAB色彩转换源码例程程序根据颜色组成原理通过计算实现RGB和LAB色彩转换。 点评：易语言RGB和LAB色彩转换源码改编自C源码。

社会距离估计 该存储库包含使用YOLOv4对象检测器和OpenPose人类姿势估计器根据单个RGB图像自动进行社交距离估计的代码和教程。 内容 入门 该代码要求安装以下库： python 3.8 张量流2.3.1 的opencv 4.4.0.44 numpy的1.18.5 该代码要求安装YOLOv4和OpenPose模型。 有关安装说明，请参阅和 。 安装后，从此页面下载3个脚本automatic_evaluation_API.py，valuate_labeled_images.py和valuate_unlabeled_images.py。 最后，项目文件夹应如下所示： ${project_dir} / ├── labels │ ├── body_pixel_locations.csv │ ├── camera_locations_photoshoot_identifi

商用级数码相机包含内置的图像处理软件，使照片在人眼中看起来美观，但引入了非线性和压缩伪影，阻碍了它们作为科学仪器的使用。 然而，他们的图像传感器最初产生线性输出。 访问此线性数据需要特定的图像处理，在此函数中有详细说明。 在这里，我们遵循 Rob Sumner (2014) 的“在 MATLAB 中处理 RAW 图像”指南。 完整文档可以在这里找到： http : //www.rcsumner.net/raw_guide/RAWguide.pdf 我们对指南的实现模仿了以下工作流程（在相机的内置软件内部进行）。 该函数输出所有中间图像步骤，包括原始原始文件和相机设置。 功能： [lin_srgb、lin_rgb、balanced_bayer、lin_bayer、raw、camSettings] = dng2rgb(imagename) 输入： - imagename [strin

Qt抓取用户界面上RGB值,颜色拾遗器,Qt代码,可以在多平台上编译。 如果不下载，可以参考(增加了使用windows API的方法)： http://blog.csdn.net/piaopiaolanghua/archive/2011/04/16/6327860.aspx WINDOWS API关键函数： POINT pt; GetCursorPos(&pt); HDC hDC = GetDC(NULL); COLORREF clr = GetPixel(hDC, pt.x, pt.y); QT的关键函数： QPixmap QPixmap::grabWindow(。。。 ) [static] QImage QPixmap::toImage () const int QImage::pixel (int, int) const QRgb QImage::color ( int i ) const QColor QColor::fromRgb ( QRgb rgb ) [static]

RGB/LVDS转EDP，广泛应用于RK 全志等方案