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一棹烟波

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光场相机重聚焦之二——Lytro Illum记录光场
上一节中大概讲述了光场相机和光场的参数化表示,这一节就说一下光场相机内部是如何记录光场以及实现重聚焦的。 博主用的是Lytro Illum,所以就以Illum为例来说了,Illum的功能还是挺多的,上手使用的童靴需要相机使用手册可以上网找一下,都有的。 切入正题 首先,说一下Lytro Illum的一些基本信息:Illum的Senser一共有4000万个像素左右,得到的传感器图像(光场图像)尺寸为7728*5368,就是4148 3904个像素;Illum的微透镜阵列个数为541*434个,每一个微透镜后面
一棹烟波
2018-01-12
1.6K0
光场相机重聚焦之三——Matlab光场工具包使用、重聚焦及多视角效果展示
这一小节说一下Matlab光场工具包的使用,展示重聚焦和多视角的效果。 从Lytro illum中导出的raw数据为.lfp格式的光场图像文件(约52M大小),该文件包含以下几部分:光场图像数据rawdata;metadata;相机序列号 serials;光场图像大小imgSize;拜尔格式 ‘grgb’。为了从.lfp文件中提取出光场图像rawdata,需要用到Matlab光场工具包,该工具包由D. G. Dansereau等人开发,目前有toolbox0.3,toolbox0.4两个版本,toolbox
一棹烟波
2018-01-12
2.5K0
求数组的局部极小值和极大值
最近看到一个有意思的求数组局部极小值,极大值的代码,贴出来分享一下,源代码是matlab版的,我用我的较为暴力的诸多for循环将其修改为C++版的,不得不感叹matlab在矩阵运算上确实是很方便的!  局部极大值和极小值都能够求得,以代码中 Arr[NUM] = { 1.31,2.52, 2.52, 6.84, 5.48, 2.10, 6.77, 6.77, 1.22, 1.35,9.02 }为例,可以得到局部极大值三个,6.84, 6.77,9.02. 局部极小值三个:1.31,2.10,1.22.  
一棹烟波
2018-01-12
3K0
OpenCV二维Mat数组(二级指针)在CUDA中的使用
  CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了。   举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二维数
一棹烟波
2018-01-12
3.1K0
语音增强(降噪)之一——谱减法
博主最近转战语音增强研究,刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法,最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大,比较详细,matlab源码也可以找到,对于刚入门音频处理的小白来讲,先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
一棹烟波
2018-01-12
5.6K1
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