NV12格式是yuv420格式的一种，NV12格式的u,v排布顺序为交错排布，假如一幅图像尺寸为W*H，则先Y分量有W*H个，然后U分量和V分量交错排布，U分量和V分量各有W*H/4个，U，V加起来总数是...Y分量的一半。...下面是CUDA实现的NV12格式到BGR格式的转换代码。StepY,StepUV分别为ffmpeg解码出的源数据中的Y分量一行的宽度和UV分量一行的宽度，比实际的图像宽度要大。
前言 近期读取了一些最新基于RGB图像下的机器人抓取论文，在这里分享下思路。...本文提出了一种用于机器人拾取和定位的新目标实时抓取姿态估计策略。该方法在点云中估计目标轮廓，并在图像平面上预测抓取姿态和目标骨架。...CNN识别分布用于第二阶段的生成性多假设优化，这种优化是作为一个静态过程的粒子滤波器来实现的。...论文在图像平面上应用k-均值聚类来识别抓取区域，然后用轴指派方法。...ROI-GD使用ROI中的特征来检测抓取，而不是整个场景。它分为两个阶段：第一阶段是在输入图像中提供ROI，第二阶段是基于ROI特征的抓取检测器。
') plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.axes_rgb...*2) Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) Z = (Z1 - Z2) * 2 return Z, extent def get_rgb...2:] return R, G, B fig = plt.figure() ax = RGBAxes(fig, [0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) r, g, b = get_rgb...() kwargs = dict(origin="lower", interpolation="nearest") ax.imshow_rgb(r, g, b, **kwargs) ax.RGB.set_xlim...(0., 9.5) ax.RGB.set_ylim(0.9, 10.6) plt.show()
1、OpenCV OpenCV是最著名和应用最广泛的开源库之一，用于图像处理、目标检测、图像分割、人脸识别等计算机视觉任务。除此之外，它还可以用于机器学习任务。 这是英特尔在2022年开发的。...让我们看一些可以使用OpenCV执行的示例： （1）灰度缩放 灰度缩放是一种将3通道图像（如RGB、HSV等）转换为单通道图像（即灰度）的方法。最终的图像在全白和全黑之间变化。...，但有时也可以使用子模块Scipy.ndimage用于基本的图像操作和处理任务。...它是一个用于图像注册和图像分割的开源库。像OpenCV这样的库将图像视为一个数组，但是这个库将图像视为空间中某个区域上的一组点。...但是NumPy也可以用于图像处理任务，例如图像裁剪、操作像素和像素值的蒙版。
[面试官：请使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换。...我 ……] 最近，有位读者大人在后台反馈：在参加一场面试的时候，面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ，他听了之后一脸懵，然后悻悻地对面试官说，他只用 shader 做过 YUV...针对他的这个疑惑，今天专门写文章介绍一下如何使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换，帮助读者大人化解此类问题。...好处 使用 shader 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换有什么使用场景呢？在生产环境中使用极为普遍。...glReadPixels 大家经常用来读取 RGBA 格式的图像，那么我用它来读取 YUV 格式的图像行不行呢？答案是肯定的，这就要用到 shader 来实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换。
今天将介绍使用cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络来对多景深图像进行融合。...1、图像融合概述 图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率...当PCNN模型用于处理二维图像时，可以用数学离散形式来描述，如下公式所示。...4、基于cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络的图像融合代码实现 将分享python版本代码来实现多景深医学图像融合，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用PCNN最大值法，PCNN参数设置：...下图第一个是cuda小波PCNN融合结果，第二个是cpu小波PCNN融合结果，通过计算图像清晰度数值，可以看到融合后图像比融合前的三张图像质量都好，而计算时间cuda是8.57s，cpu是2135.46s
今天将介绍使用cuda小波变换来对多景深图像进行融合。...1、图像融合概述 图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率...2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...4、基于cuda小波变换的图像融合代码实现 将分享python版本代码来实现多景深医学图像融合，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。...下图第一个是cuda融合结果，第二个是cpu融合结果，通过计算图像清晰度数值，可以看到融合的结果是一样的，融合后图像比融合前的三张图像质量都好，而计算时间cuda是1s，cpu是6s。
基于此，标准的 self-attention 大多数以 patch-wise 方式应用到模型中，比如使用 16 × 16 这种小扁平图像块作为输入序列，或者在来自 CNN 主干的特征图之上对图像进行编码...，这些特征图一般是下采样后的低分辨率图像。...为了解决上面的问题，文章中提出的 U-Net 混合 Transformer 网络：UTNet，它整合了卷积和自注意力策略用于医学图像分割任务。...没有将自注意力模块简单地集成到来自 CNN 主干的特征图之上，而是将 Transformer 模块应用于编码器和解码器的每个级别，以从多个尺度收集长期依赖关系。...5 总结 这篇阅读笔记大多为个人理解，代码复现我后面也许还会更新一篇文章，由于一些医学图像处理任务数据集的特殊性，vit 在医学图像上的应用还需要不断优化，最近有一些不错的想法，也欢迎交流和纠正！
，用于图像分类，用于训练的图像的特征的提取包含以下步骤： 1、cascaded principal component analusis 级联主成分分析； 2、binary...hashing 二进制哈希； 3、block-wise histogram 分块直方图 PCA（主成分分析）被用于学习多级滤波器（multistage filter banks），...最后得出每一张训练图片的特征，每张图片的特征化为 1 x n 维向量，然后用这些特征向量来训练 支持向量机，然后用于图像分类。...第一阶段的主成分分析 首先对每一幅训练图像做一个处理，就是按像素来做一个分块，分块大小为 k1 x k2。...然后如果图像是RGB 图像，则首先将三个通道分开，每个通道都做上 诉的分片，得到的分块矩阵， 做一个竖直方向上的合并得到RGB图像的分块矩阵，则如果RGB图像大小为 5 x 5，分块大小2x2，
简介： 城市场景的语义分割是自动驾驶应用的重要组成部分。随着深度学习技术的兴起，取得了巨大的进步。目前的语义分割网络大多使用单一模式的感知数据，通常是可见光摄像机产生的RGB图像。...拟解决问题: 本文研究的是在照明条件不满足时城市场景的语义分割问题。通过RGB和热数据的信息融合，解决了这一问题。构建端到端的深度神经网络，以RGB图像和热图像为输入，输出像素级语义标签。...上图所示的例子表明，即使在几乎完全黑暗的环境下，一个骑自行车的人在RGB图像中几乎看不见，但在热图像中可以清楚地看到。...本文的贡献如下： 1)提出一种新的用于城市场景语义分割的RGB-thermal融合网络。该网络可以在光线条件不满足的情况下，如昏暗、完全黑暗或迎面灯等情况下，得到准确的结果，优于单模态网络。...贝叶斯fusesegg -161在不同退学率下的性能。当丢失率大于10−2时，语义分割的性能严重下降，如下图所示： 总结： 本文提出了一种新的深度神经网络用于RGB和热数据融合。
论文出自Google Brain，是对前一篇论文的改进,前一篇文章讲述了用RNN去搜索一个最好的网络结构，而这篇文章认为之前的搜索空间太大，效果不好，所以改成搜索CNN的效果最好的conv cell。...为了能完成这种迁移，作者设计一个与网络深度和图片大小无关的搜索空间。所以，作者觉得CNN网络都是由卷积层构成的，搜索最好的CNN结果可以退化为搜索一个好的CNN的Cell。...第二个改进：合理选择搜索空间中的操作，使得block运行时对输入尺寸没有要求(例如卷积，pooling等操作)。这样图像由cifar的32到imagenet的大尺寸图片就不会有问题了。...之前的网络结构虽然成功，也确实总结出了不少有用的结构规律，但始终是拍脑袋的因素在里面。怎么让程序自己去找结构，在比较大的搜索空间中找到更好的结构，才是做分类接下来的方向。...resnet,googlenet等人设计的结构，总归还是规整的。但我们看看学出来的三个结构，其实没那么规整。其实人脑里的网络结构也未必多规整，搜索空间比这个文章里的还要大。
FFMPEG中的swscale提供了视频原始数据（YUV420，YUV422，YUV444，RGB24…）之间的转换，分辨率变换等操作，使用起来十分方便，在这里记录一下它的用法。...swscale主要用于在2个AVFrame之间进行转换。...下面来看一个视频解码的简单例子，这个程序完成了对”北京移动开发者大会茶歇视频2.flv”（其实就是优酷上的一个普通视频）的解码工作，并将解码后的数据保存为原始数据文件（例如YUV420，YUV422，RGB24...最后将pFrameYUV中的数据写入成文件。 在本代码中，将数据保存成了RGB24的格式。...经过研究发现，在FFMPEG中，图像原始数据包括两种：planar和packed。
，用于从RGB视频序列进行联合3D人体姿势估计和动作识别。...我们的方法分两个阶段进行。 首先，我们运行实时2D姿势检测器来确定身体重要关键点的精确像素位置。 然后设计并训练双流神经网络以将检测到的2D关键点映射成3D姿势。...在第二步中，我们部署了高效神经架构搜索（ENAS）算法，以找到最佳网络架构，该架构用于通过基于图像的中间表示和执行动作识别来对估计的3D姿势的时空演变进行建模。...人类3.6M，MSR Action3D和SBU Kinect交互数据集的实验验证了所提方法对目标任务的有效性。 此外，我们表明我们的方法需要较低的计算预算用于训练和推理。...原文标题：A Unified Deep Framework for Joint 3D Pose Estimation and Action Recognition from a Single RGB Camera
这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。 深度信息的引入往往会给分割带来更好的结果。...》 1 RGB-D分割 前面我们已经讨论过许多基于RGB信息的分割网络了，今天就来谈谈RGB-D分割。...，如何实现RGB-D下的分割。...LSTM-DF主要包括四个部分：用于竖直深度上下文提取的层，用于竖直光度上下文提取的层，用于整合光度和深度上下文成2D全局上下文的记忆融合层，和像素级场景分割层。 下图是LSTM-CF网络模型： ?...细心的读者可能注意到了，RGB通道比深度通道多出了两层。这是因为，考虑到光度图像比离散、稀疏的深度图像包含的信息多，网络对光度图像分支给予更多的关注。
RGB图像的稀疏LiDAR点云深度图补全的方法。...简单的深度完成不需要深度网络，然而，为了充分利用目标信息，纠正稀疏输入中的错误，论文还提出了一种基于RGB图像导向的单目相机融合方法。这大大提高了准确性。...这项工作将集中在自动驾驶汽车上，同时使用稀疏的激光雷达和单目RGB图像。...（3）该方法在使用和不使用RGB图像的KITTI depth completion benchmark排名第一，此外，它不需要任何额外的数据或后处理。...网络结构 前期工作指出从独立的稀疏深度样本中完成稀疏数据补全是比较困难的，这证明了RGB图像作为导向的重要性。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.05650.pdf 内容整理：陈予诺 本文提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法，通过在传统编码器之前引入神经网络前处理模块来优化图像压缩的性能...然而，大多数传统的或可学习的图像编解码器都是最小化人类视觉系统的失真，而没有考虑到机器视觉系统的需求。在这项工作中，我们提出了一种用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。...我们的框架不依赖于可学习的图像编解码器，而是可用于传统的非可微分编解码器，这意味着它与编码标准兼容，并且可以轻松部署在实际应用中。...(b) 我们提出的用于机器视觉任务的图像压缩前处理方法。(c) 对于来自BPG编解码器和我们的方法（NPP+BPG）的图像进行的图像分类结果展示。...图2 我们用于机器视觉的图像压缩前处理框架的总体架构如上图所示。整个系统旨在在编码比特率和机器分析任务性能之间实现更好的权衡。
构建图像分类器 训练一个卷积神经网络，用fastai库（建在PyTorch上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。使用了由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集。...从zip文件中提取图像的代码 解压缩后，数据集调整大小的文件夹有六个子文件夹： ?...忽略.DS_Store 2.将图像组织到不同的文件夹中 现在已经提取了数据，把图像分成训练，验证和测试图像文件夹，分成50-25-25。定义了一些帮助快速构建它的函数，可以在笔记本中查看。...可视化大多数不正确的图像 ? 回收装置表现不佳的图像实际上已经降级了。看起来这些照片曝光太多，所以这实际上并不是模型的错！ ? 这种模式经常混淆玻璃塑料和玻璃混淆金属。最困惑的图像列表如下。 ?...这些是每个图像的预测概率。该张量有365行 - 每个图像一个 - 和6列 - 每个材料类别一个。 ? 现在要将上面张量中的概率转换为预测类名的向量。 ? 这些是所有图像的预测标签！
一、 YUV 与 RGB 之间的转换 YUV 与 RGB 颜色格式之间进行转换时 , 涉及一系列的数学运算 ; YUV 颜色编码格式 转为 RGB 格式 的 转换公式 取决于 于 YUV 的具体子采样格式...的偏移量也就是这个值的中间值 ; 如果计算出来的 RGB 分量 小于 0 , 则 取 0 值 ; 如果计算出来的 RGB 分量 大于 255 , 则 取 255 ; 如果 YUV 解码错误 , 导致...RGB 分量 小于 0 , 则 取 0 值 , 因此 R 和 B 分量都是 0 , 只有 G 的分量是 135.45984 , 屏幕显示绿色 ; 2、RGB 颜色编码格式 转为 YUV444 格式 RGB...库 , 或者 libyuv 库 ; FFmpeg 的 swscale 库 是用于图像缩放和像素格式转换的库 , 该函数库 提供了 高度优化的函数 , 用于在不同的像素格式之间进行转换 , 以及进行图像的大小调整...; libyuv 库 是 Google 提供的一个用于处理 YUV 和 RGB 图像数据之间转换的跨平台库 , 该函数库 支持各种 YUV 格式与 RGB 格式之间的相互转换 , 以及图像的缩放、旋转和裁剪等操作
with orders that are shown, if empty, no convergence triangle globals.TriangleColor = [0.4 0.4 0.4]; % rgb...for ll = 1 : length(FaceColorP) if isstr(FaceColorP{ll}), % test if FaceColor is given as a rgb...orders that are shown, if empty, no convergence triangle % globals.TriangleColor = [0.4 0.4 0.4]; % rgb
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