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使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换

以渲染 NV21 格式的图像为例，下面是 (4x4) NV21 图像的 YUV 排布： (0 ~ 3) Y00 Y01 Y02 Y03 (4 ~ 7) Y10 Y11 Y12 Y13...23) V10 U10 V11 U11 YUV 渲染步骤： 生成 2 个纹理，编译链接着色器程序； 确定纹理坐标及对应的顶点坐标； 分别加载 NV21 的两个 Plane 数据到 2 个纹理，加载纹理坐标和顶点坐标数据到着色器程序...前面小节已经提到，先说下一个简单的思路：先将 RGBA 按照公式转换为 YUV 如（YUYV），然后将 YUYV 按照 RGBA 进行排布，最后使用 glReadPixels 读取 YUYV 数据，由于...如图所示，我们在 shader 中执行两次采样，RGBA 像素（R0,G0,B0,A0）转换为（Y0，U0，V0），像素（R1,G1,B1,A1）转换为（Y1），然后组合成（Y0，U0，Y1，V0），这样...8 个字节表示的 2 个 RGBA 像素就转换为 4 个字节表示的 2 个 YUYV 像素。

6.5K51
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在 iOS 上用 Shader 实现 图片 转 字符画 效果~~

(后面直接使用RGB中任何一个值即可) 1.2 灰度值转字符 现在的灰度值范围为 [0,1.0]，我们将其量化为15个等级。 等级细分可根据需求自己确定。...即，对于原始图中坐标(x,y),x∈[0,9],y∈[0,9] 的这些像素点，只需要使用灰度图查询纹理(0,0)这一个像素点的灰度值即可。...) / 15.0; gl_FragColor = texture2D(inputImageTexture, coordinate); } 我们根据纹理坐标和纹理的尺寸算出对应的像素点坐标。...我们用width*width的像素点表示一个字符，计算出对应字符的归一化纹理坐标。 为了节约性能，由于15个字符纹理我们横向合并在一个纹理中，所以要根据灰度值进行偏移，灰度值选择对应的字符纹理。...Demo 地址 对于如何在 视频 中实现 字符画 效果，就变得很简单了，直接复用源码里面的 filter 就好了。

1K20

PHP常用函数总结

，默认为false array_search("键值", 数组, false); //把变量转换为整数类型，如果有小数，则删除小数，不执行四舍五入 //失败或者变量为空时返回0，否则返回1; intval...//大于0，返回相对数值的数组，如1，返回的数组只有一个元素， 0也返回只有一个元素的数组 //小于0，从数组尾部开始，去除 （-x） 的绝对值个元素，返回 explode("分割符", 变量, 返回数组元素的数目...,画板y坐标点,图片x坐标点,图片y坐标点,要压缩到多宽,要压缩到多高,图片的宽,图片的高); //销毁图像资源 imagedestroy(); //合并图片，把图片2放到图片1里面 imagecopymerge...(图片1,图片2,图片1x坐标点,图片2y坐标点,图片1x坐标点,图片2y坐标点,图片2的宽,图片2的高,透明度); //设置字体的颜色 imagecolorallocatealpha(图片或者画板,...rgb颜色1,rgb颜色2,rgb颜色3,透明度); //在图片或者画板里设置水印 imagettftext(画板或者图片, 字体大小, 字体倾斜度, 字体的x坐标, 字体的y坐标, 字体的颜色imagecolorallocatealpha

3.8K20

GDAL对缺失投影定义的AIG文件根据经纬度坐标提取像元值

文件 直接在上述教程进行测试 发现能够顺利读取AIG，但是根据正确坐标返回的坐标为像素值为空（或者在行列计算时就不存在），思考该问题应该是投影系统出现了问题。...y): ''' 投影坐标转换为经纬度坐标 :param gcs:地理空间坐标信息，可由get_file_info()函数获取 :param pcs:投影坐标信息，可由get_file_info..., x, y): ''' 根据GDAL的六参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号） :param extend:图像的空间范围 :param x:投影坐标...x :param y:投影坐标y :return:投影坐标(x,y)对应的影像图像行列号(row,col) ''' a = np.array([[extend[1],...:param col:像元的列号 :return:影像图像行列号(row,col)对应的投影坐标(x,y) ''' # x = extend[0] + row

1.7K00

相机标定

一、基本知识 齐次坐标 把维数为n维的向量用一个n+1维向量来表示（如x，y，z转换为x，y，z，w），齐次坐标有以下性质： 以齐次坐标表表示的点，若该坐标内的数值全乘上一相同非零实数，仍会表示该点；...图像坐标系：x、y，为了描述成像过程中物体从相机坐标系到图像坐标系的投影透射关系而引入，方便进一步得到像素坐标系下的坐标。 单位为m。...为了将世界坐标系的坐标(x,y,z)转换为像素坐标系的坐标(u,v)，我们可以经过以下的转换： 1、世界坐标系->相机坐标系 我们想要得到X_w\rightarrow X_c的转换，可以直接通过平移与旋转实现...4、实际图像坐标系->像素坐标系 这一转换只需要经过简单的平移，假设图像坐标系原点在像素坐标系下的坐标为(u_0，v_0)，每个像素点在图像坐标系x轴、y轴方向的尺寸为：d_x、d_y，且像点在实际图像坐标系下的坐标为...x_c，y_c)，于是可得到像点在像素坐标系下的坐标为： u=u_0+\frac{x_c}{d_x},v=v_0+\frac{y_c}{d_y} 化为齐次坐标表示形式可得： 最后回到一整个流程（忽略透镜畸变

2.3K30

真实场景的虚拟视点合成（View Synthsis）详解

虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 　　视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。...② 平移后像素点坐标可能不是整数，为了获取整数坐标，采用最近邻插值，将原图像像素值赋值到新坐标位置。 　　③ 由于最近邻插值会损失精度，因此在物体的边缘会出现锯齿效应。...③ 利用dispV将虚拟视点图像中的整数坐标平移到参考视点位置下的坐标，此时也可能不是整数，而是浮点数坐标。...利用内参矩阵K，以及参考深度图depthL，如下图，将参考图像坐标点(u, v)投影到参考相机的摄像机坐标系下，得到对应的三维空间点(X, Y, Z)，计算方法如下： d * u = fx * X +...将三维点(X, Y, Z)平移到虚拟摄像机坐标系下，得到虚拟摄像机坐标系下的三维点(X1, Y1, Z1)， 计算如下： X1 = X - alpha * baseline Y1 = Y Z1 = Z

2.6K30

Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十九、处理图像

坐标和框元组 图像像素用 x 和 y 坐标寻址，它们分别指定像素在图像中的水平和垂直位置。原点是图像左上角的像素，用符号(0, 0)指定。第一个零表示 x 坐标，从原点零开始，从左到右递增。...这四个整数按顺序如下： Left：框最左边的 x 坐标。 Top：框上边缘的 y 坐标。 Right：框最右边右边一个像素的 x 坐标。该整数必须大于左整数。...Bottom：比框下边缘低一个像素的 y 坐标。该整数必须大于最大整数。 请注意，该框包括左坐标和上坐标，并向上延伸，但不包括右坐标和下坐标。...这两种方法都采用表示像素的 x 和 y 坐标的元组。putpixel()方法还为像素的颜色提供了一个额外的元组参数。这个颜色参数是一个四整数的 RGBA 元组或一个三整数的 RGB 元组。...xy参数是元组列表，如[(x, y), (x, y), ...]或整数列表，如[x1, y1, x2, y2, ...]，代表多边形边的连接点。最后一对坐标将自动连接到第一对坐标。

2.4K50

canvas 处理图像（下）

我们拆解分析这个公式，以了解它的计算原理： (y-1)因为我们使用非0坐标值定义像素的(x, y)坐标位置，所以需要将坐标值减1。...这个方法可以接受 3 个或 7 个参数：ImageData对象、绘制像素数据的原点坐标(x, y)、所谓脏矩形的原点坐标(x, y)、脏矩形的宽度和高度。...为此，需要将它们转换为以 0 开始的像素位置坐标 (x, y)，就像是没有块存在时那样。...然后，再加上所访问的块中像素的列数（例如，10），这样就得到没有块时的x轴确切坐标(250+10=260)。对y轴重复这个过程，就可以得到开始修改像素颜色值的位置坐标(x, y)。...其原因是，除非(x, y)是整数，否则这个返回的素引将是错误的，所以我们使用floor方法将值取整为下一个最小整数（例如，3.567取整后变成3）。

1.6K10

卷积神经网络失陷，CoordConv来填坑（附代码＆视频）

但在涉及坐标建模的任务上（如目标检测、图像生成等），其优势反而成为了缺陷，并潜在影响了最终的模型性能。...我们现在要求网络生成一个简单的像素而不再是 9×9 的像素。其实给定解决单像素任务的方法，我们可以进一步使用转置卷积将这一个像素扩展到拥有较多像素的方块，这一直观想法也通过我们的实验得到证实。...第一个像素（顶行）是训练集中的结果，如预期那样模型有比较正确的预测，虽然在目标像素外还是存在一些概率。...下一个像素（中间行偏右）在测试集中也是正确的，但因为目标的周围像素捕获了相差不大的概率，所以模型仅仅只是勉强正确。而最后的像素（底部偏右）则是完全错误的。...如果我们训练卷积网络来将图像信息压缩为标量坐标——更接近普通的图像分类，会怎样？ 结果发现，在监督回归任务上同样效果不佳。在图 10 中，左边的点表示正确的像素坐标，中间的点表示模型预测。

92020

【Python】使用Pygame做一个Flappy bird小游戏（三）

添加随机管道 本节文章介绍如何在游戏中添加随机生成的管道。下面我们来理一理思路。...管道素材的长度当然是固定的，所以我们随机生成管道的坐标y来实现随机生成一定长度的管道。下面我们来算一算如何计算两个管道之间的距离。 1.1 上下管坐标关系 整个窗口的高度是512像素。...我们设两个管道之间的距离为50像素。管道图像的高度为320像素。...因为y值坐标对应的是图像的上端，所以上下管子之间的关系是：下管y坐标=上管y坐标+320+50 pipe_y的范围为-320~0，负的越多，上管长度越短。...1.2 随机生成不同长度的管子 在这里我们使用random模块里的randint(-270,-10)生成一定范围内的随机整数并将整个整数赋给pipe_y。

69110

三维点云拼接的方法_图像拼接算法研究

关键点坐标齐次化：（x,y,1） 3....= mean(dist,2); % 1.4142 求normalise矩阵和新坐标 方法如下： 求中心点坐标 c = mean(pts(1:2, : )’ )’，先转置变成2长列求完平均点坐标再转置...∥h∥=1A=⎣⎡​0p1T−p2y​∗p1T​00p2x​∗p1T​000​−p1T00​p2y​∗p1T−p2x​∗p1T0​⎦⎤​ A 中任取两行代入一个关键点坐标，得到两个方程，N个关键点，得到的...++ 函数，二维数组变成按列排列的一维数组指针，三维数组（如rgb 图像）变成二维数组指针（M* ( N * 3) ），不过在取像素值时也是变成一维数组按列索引 void mexFunction(int...Y[yinx]; yinx++); inx = yinx + xinx*yn; 将该点映射到img2 中，如果在范围内，则进行颜色通道间的像素赋值 11.

1.1K20

卷积神经网络「失陷」，CoordConv来填坑

但在涉及坐标建模的任务上（如目标检测、图像生成等），其优势反而成为了缺陷，并潜在影响了最终的模型性能。...我们现在要求网络生成一个简单的像素而不再是 9×9 的像素。其实给定解决单像素任务的方法，我们可以进一步使用转置卷积将这一个像素扩展到拥有较多像素的方块，这一直观想法也通过我们的实验得到证实。...第一个像素（顶行）是训练集中的结果，如预期那样模型有比较正确的预测，虽然在目标像素外还是存在一些概率。...下一个像素（中间行偏右）在测试集中也是正确的，但因为目标的周围像素捕获了相差不大的概率，所以模型仅仅只是勉强正确。而最后的像素（底部偏右）则是完全错误的。...如果我们训练卷积网络来将图像信息压缩为标量坐标——更接近普通的图像分类，会怎样？ 结果发现，在监督回归任务上同样效果不佳。在图 10 中，左边的点表示正确的像素坐标，中间的点表示模型预测。

64830

双线性插值(Bilinear Interpol)原理及应用

图2：线性插值示意图:其中A坐标(x0,y0),B坐标(x1,y1)已知,求C(x,y)的y值 转换为公式计算（小写变大写，公式比较简单，懒得手打了） 单个维度的线性插值只利用两点的对应值推算，两点本身的偶然性会造成结果的误差较大...图3：双线性插值示意图 如图3中所示，我们的目标是得到未知函数f在绿色点P(x,y)的像素值，已知Q11(x1,y1)、Q12(x1,y2)、Q21(x2,y1)、Q22(x2,y2)的坐标以及对应的像素值...目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（i*n/a,j*m/b）。 显然，这个对应坐标一般来说不是整数，而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。...双线性插值通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素点，来计算该点的值（灰度值或者RGB值）。如果你的对应坐标是（2.5,4.5），那么最近的四个像素是(2,4)、(2,5)、(3,4)、(3,5)。...int y=j*m/b 利用上述公式，将得到正确的双线性插值结果 六、最后附上两端代码（同为引用，仅供参考） for n in range(3): # 对channel循环 for dst_y

1.2K10

图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像处理笔

本文转：https://www.cnblogs.com/noticeable/p/10411640.html 1.几何变换的基本概念 　　图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置...2.1平移变换原理 假设原来的像素的位置坐标为（x0,y0），经过平移量（△x，△y）后，坐标变为（x1,y1），如下所示： ?...，在进行后向映射的过程中可能会产生浮点数坐标，但是数字图像是以离散型整数存储数据的，所以无法得到浮点数坐标对应的像素值，这里就需要进行插值算法计算坐标是浮点型的像素值。...那么要如何计算浮点坐标的近似值呢。一个浮点坐标必定会被四个整数坐标所包围，将这个四个整数坐标的像素值按照一定的比例混合就可以求出浮点坐标的像素值。混合比例为距离浮点坐标的距离。...u和v分别是距离浮点坐标最近两个整数坐标像素在浮点坐标像素所占的比例 P(2.4,3) = u * P(2,3) + v * P(3,3)，混合的比例是以距离为依据的，那么u = 0.4,v = 0.6

8K31

利用 OpenGL ES 给视频播放器做个字符画滤镜

，一个字符的大小是 16x23 = 268 像素，那么渲染出来的图像大小变为原来的 268 倍，显然也不合理。...所以字符画滤镜实现的正确思路是先把原图转为灰度图，这样颜色种类只有 256 种。...//RGB 转灰度公式 Y = 0.299R+0.587G+0.114B 马赛克效果原理就是将图像分割成很多小区域，小区域内取相同的颜色，颜色值可以是该区域某些像素值的加权平均，本文取的是小矩形区域内中心点的像素值...; vec2 imageTexCoord = v_texcoord * texSize;//归一化坐标转像素坐标 //取小格子中心点的像素 vec2 midTexCoord...imageMeshHeight = imageMeshWidth * MESH_HEIGHT / MESH_WIDTH; vec2 imageTexCoord = v_texcoord * texSize;//归一化坐标转像素坐标

63230

Shader 优化 | OpenGL 绘制网格效果

由于 fragcoord 归一化有了确定的值域范围，所以可以在 for 循环中将它十等分。...以上的讲解对于坐标的 x 和 y 值是一样的道理。原理通过判断该像素点的坐标是否位于临界范围内来选择性着色。...step 函数的意图就是如果该像素点的坐标接近于等分线，那么 color 的颜色值返回的就是 1 ，显示白色，否则返回 0 ，显示黑色。...比如，st 的 x 值是 7.99 了，接近于 8 ，那么就要显示白色网格线了，对于 y 值同理。 这样一来就可以对每个像素点进行判断，根据它的坐标决定要显示什么颜色。...前者是利用 for 循环来制造划分，后者则是利用当前像素的 x、y 值的特点来绘制的。 当然更推崇后者的绘制方式了，也是学到了新技巧~~~

1.6K30

关于“Python”的核心知识点整理大全32

鉴于现在调整飞船的位置时，将增加或减去一个单位为像素的小数值，因此需要将位置存储在一 个能够存储小数值的变量中。可以使用小数来设置rect的属性，但rect将只存储这个值的整数部 分。...self.rect.right返回飞船外接矩形 的右边缘的x坐标，如果这个值小于self.screen_rect.right的值，就说明飞船未触及屏幕右边缘 （见1）。...左边缘的情况与此类似：如果rect的左边缘的x坐标大于零，就说明飞船未触及屏幕左 边缘（见2）。这确保仅当飞船在屏幕内时，才调整self.center的值。...创建这个类的实例时，必须提供矩形左上角的x坐标和y坐标，还有 矩形的宽度和高度。我们在(0, 0)处创建这个矩形，但接下来的两行代码将其移到了正确的位置， 因为子弹的初始位置取决于飞船当前的位置。...子弹发射后，其x坐标始终不变，因此子弹将沿直 线垂直地往上穿行。需要绘制子弹时，我们调用draw_bullet()。

11710

OpenGL ES-3D图形变换知识

也就是说，每个顶点的x，y，z坐标都应该在-1.0到1.0之间，超出这个坐标范围的顶点都将不可见。我们通常会自己设定一个坐标的范围，之后再在顶点着色器中将这些坐标转换为标准化设备坐标。...然后将这些标准化设备坐标传入光栅器(Rasterizer)，再将他们转换为屏幕上的二维坐标或像素。...裁剪空间 在一个顶点着色器运行的最后，OpenGL期望所有的坐标都能落在一个给定的范围内，且任何在这个范围之外的点都应该被裁剪掉(Clipped)。...在投影矩阵所指定的范围内，坐标(1250，500，750)将是不可见的，这是由于它的x坐标超出了范围，随后被转化为在标准化设备坐标中坐标值大于1.0的值并且被裁剪掉。...一旦所有顶点被转换到裁剪空间，最终的操作——透视划分(Perspective Division)将会执行，在这个过程中我们将位置向量的x，y，z分量分别除以向量的齐次w分量；透视划分是将4维裁剪空间坐标转换为

90520

视觉进阶 | Numpy和OpenCV中的图像几何变换

x’ = Ax 其中A是在齐次坐标系中的2x3矩阵或3x3，x是在齐次坐标系中的(x，y)或(x，y，1)形式的向量。这个公式表示A将任意向量x，映射到另一个向量x’。...左手坐标系旋转是通过交换符号来实现的。 由于点围绕原点旋转，我们首先将中心平移到原点，然后再进行旋转和缩放 然后将点变换回图像平面。 将变换点舍入为整数以表示离散像素值。...所以我们只需对I’(x，y)像素坐标进行逆变换，如下所示。...确定它在原始图像平面中的位置 对I(x，y)重新采样RGB像素并将其映射回I'(x，y) # 设置像素坐标I'(x，y) coords = get_grid(width, height, True) x2...许多先进的计算机视觉，如使用视觉里程计和多视图合成的slam，都依赖于最初的理解变换。我希望你能更好地理解这些公式是如何在库中编写和使用的。

2.2K20
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