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  • 使用numpy矩阵实现RGB转HSI

    python3OpenCV3使用矩阵实现RGB转HSI看到网上有很多博客都是通过循环遍历的方式来进行RGB转HSI操作,但是我们知道在python中使用Numpy数组并行操作可以更加简洁,速度也更快。代码如下import cv2import numpy as npimport sys In_path = BGR.jpg img = cv2.imread(In_path)img = cv2.resize= Idata*255img_hsi = np.array(img_hsi)print(img_hsi.shape)print(img.shape) while(True): cv2.imshow(rgb_lwpImg, img.astype(np.uint8)) cv2.imshow(hsi_lwpImg, img_hsi.astype(np.uint8)) cv2.imwrite(BGR_deal2.jpg,img_hsi.astype
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  • YUV转RGB暴力解码

    ❝以空间换取时间,高速转换YUV到RGB。❞常用的YUV转RGB做法  此方法非常简单,但设计到浮点运算,效率会很差。uint32_t YUV2RGB(uint8_t y, uint8_t u, uint8_t v){ uint32_t RGB = 0; uint8_t *r = (uint8_t *)&RGB + 0; uint8_t *g = (uint8_t *)&RGB + 1; uint8_t *b = (uint8_t *)&RGB + 2; * 只初始化一次,用于初始化YUV转RGB对照表 * static由于YUV和RGB取值范围都落在0-255,所以我们通过遍历所有的YUV的取值可能性即可得出RGB的取值:计算r值只需要y和u分别遍历0-255种可能性即可,共有256*256种可能性(y*u)。static uint8_t s_R = {0};static uint8_t s_G = {0};static uint8_t s_B = {0}; * 初始化YUV转RGB转换对照表 *static
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  • 云服务器

    按量计费),续费实例(包年包月),查询实例价格(包年包月),创建实例(按量计费),删除安全组,修改安全组名称,查询安全组规则,修改安全组规则,查询安全组关联的云主机列表,修改云主机关联的安全组,普通公网IP转弹性公网属性,创建弹性公网IP,普通IP转弹性IP,查询弹性公网IP列表,查询弹性公网IP配额,绑定弹性公网IP,解绑定弹性公网IP,释放弹性公网IP,安全组 API 概览,服务器常用端口,安全组概述,公网带宽上限配置,关于安全组53端口配置的公告,无法登录 Linux 实例,使用远程登录软件登录 Linux 实例,使用 SSH 登录 Linux 实例,使用 VNC 登录 Linux 实例,使用远程桌面连接登录按量计费),续费实例(包年包月),查询实例价格(包年包月),创建实例(按量计费),删除安全组,修改安全组名称,查询安全组规则,修改安全组规则,查询安全组关联的云主机列表,修改云主机关联的安全组,普通公网IP转弹性公网,公共参数,接口鉴权,示例代码,请求结构,返回结果,正确返回结果,错误码,错误返回结果,弹性公网IP相关接口,修改弹性公网IP属性,创建弹性公网IP,普通IP转弹性IP,查询弹性公网IP列表,查询弹性公网
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    ,修改IP6转换实例属性,修改IPV6转换规则属性,查询IPV6转换实例及其绑定规则信息,查询账户在指定地域IPV6转换实例和规则的配额,释放IPV6转换实例,创建IPV6转换IPV4实例,添加IPV6转换规则,查询VPC内网IP信息,查询网关流量监控明细,释放IPv6网段,查询VPC内IPv6列表,分配IPv6网段,释放IPv6地址,修改弹性网卡IPv6地址属性,分配IPv6地址,释放IPv6子网段DhcpIp属性,DhcpIp解绑EIP,查询DhcpIp列表,删除DhcpIp,创建DhcpIp,DhcpIp绑定EIP,查询云联网相关地域带宽信息,专线网关解绑NAT网关,专线网关绑定NAT网关,Linux,删除IPV6转换规则,修改IP6转换实例属性,修改IPV6转换规则属性,查询IPV6转换实例及其绑定规则信息,查询账户在指定地域IPV6转换实例和规则的配额,释放IPV6转换实例,创建IPV6转换IPV4DhcpIp解绑EIP,查询DhcpIp列表,删除DhcpIp,创建DhcpIp,DhcpIp绑定EIP,查询云联网相关地域带宽信息,专线网关解绑NAT网关,专线网关绑定NAT网关,快速搭建IPv6私有网络,Linux
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  • 摄像头图像处理YUV转RGB效率分析

    YUV转RGB的代码优化问题2.1 浮点转换2.2 浮点转整形2.3 浮点运算和整数运算在PC上模拟的效果3. x1000上进行对比测试3.1 使用软浮点测试一帧图像转换时间3.2 开启FPU后转换图像YUV转RGB的代码优化问题从原理上来说,对于一个YUV转RGB的代码,可以从浮点和浮点转整形这两种方式进行转换,而转成整数后又可以利用MXU进行计算,应该可以加快运算速度。2.2 浮点转整形在前面的文档中,已经详细描述了浮点转整形的原理,现在只是做一些细节上的优化和叙述。FPU的情况下测试浮点和整形一帧图像转换时间在利用MXU进行优化后的一帧图像转换时间3.1 使用软浮点测试一帧图像转换时间开启软浮点需要在编译选项中添加-msoft-float 然后找到ingenic-linux-kernel3.10.14-x1000-v5.0-20161213prebuiltstoolchainsmips-gcc472-glibc216libgccmips-linux-gnu4.7.2soft-floatlibgcc.a
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  • fpga实现YCbCr444转RGB

    图1 4:4:4采样1.2 RGB颜色空间红、绿和蓝(RGB)颜色空间广泛用于计算机图像学和显示器。红绿蓝是三种基本的加性颜色,可以用三维的笛卡尔坐标系统来表示RGB颜色空间。?)G’=Y-0.689(Cr-128)-0.336(Cb-128)B’=Y+1.732(Cb-128)2 matlab实现ycbcr444转RGBclose allclear allclc I=imread转YCbCr444 for i = 1:H for j = 1:W Y0(i, j) = 0.299*R(i, j) + 0.587*G(i, j) + 0.114*B(i, j); Cb0(i, j)转之前(YCbCr444)?转之后(RGB)3 fpga实现* 计算公式: R = 1.164(Y - 16) + 1.793(CR - 128) = 1.164Y + 1.793CR - 248.128; G = 1.164(Y
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  • 图像处理之RGB转Ycbcr or gray

    rgb原图matlab 源码:clear all;close all;clc;img = imread(lena1.jpg);%图像读入figure,imshow(img); %显示原图像ycbcr =rgb2ycbcr(img); %rgb to ycbcr 函数figure,imshow(ycbcr);gray = rgb2gray(img); %rgb to gray 函数figure,imshow
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  • ffmpeg libswscale实现YUV转RGB

    ----示例将通过yuv文件生成rgb文件,代码如下: #include stdafx.h extern C { #include #include #include } void p(const charint d = -1123) { if (d == -1123) { printf_s(%sn, msg); } else { printf_s(%s %d n, msg, d); }} int yuv2RgbAVPixelFormat srcPixelFormat = AV_PIX_FMT_YUV420P; const AVPixelFormat dstPixelFormat = AV_PIX_FMT_RGB24, wb); yuv2Rgb(inFile,outFile); fclose(inFile); fclose(outFile); getchar(); return 0;}参考链接:libswscale实现YUV转RGB相关格式转换:视音频数据处理入门:RGB、YUV像素数据处理
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  • CImg:一行代码实现RGB转YUV

    https:blog.csdn.net10kmarticledetails82926317 CImg提供了丰富的色彩空间转换功能,允许在不同的颜色空间(RGB,sRGB,YUV,HSL,HSV,YCbCr,CMY,CMYK,XYZ)之间的转换,使用非常简单以下是将一个RGB图像转为YUV的示例。转 YUV 是浮点运算,所以这里定义float类型的CImg对象 CImg yuv; 加载一个JPEG文件到内存, NOTE:必须有libjpeg支持 yuv.load_jpeg(jpeg_file); RGB转为YUV yuv.RGBtoYUV(); RGB转YUV后,每个像素值都是归一化的浮点数(0.0~1.0) 所以需要将浮点数转为0~255之间的值,在这里 *= 操作符将所有图像矩阵中所有像素值乘以const char* jpeg_file){ return CImg(CImg().load_jpeg(jpeg_file).RGBtoYUV()*255,false);}如果你想实现其他色彩空间的转稍稍看一下
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  • RGB888 转 YCbCr444 算法的 HDL 实现

    1.1.1 RGB888 转 YCbCr 介绍虽说 OV5640 可以通过寄存器的设置,直接输出 YCbCr444 格式的视频流,但为了研究图像处理,以及最基本的视频格式转换,有意执行一次 RGB888RGB 转 YCbCr,实际上只是色度空间的转换,前者为三原色色度空间,后者为亮度与色差, OV5640 相机的软件应用手册详细给出了 RGB 与 YCbCr 色度空间转换公式,其中 RGB 转 YCbCr图4‑3 RGB 转 YCbCr 的公式由于 Verilog HDL 无法进行浮点运算,因此使用扩大 256 倍,再向右移 8Bit的方式,来转换公式, 如下所示:?图4‑4 RGB 转 YCbCr 的公式转化此时,剩下的问题就是如何将上面的公式移植到 FPGA 中去。1.1.2 RGB888 转 YCbCr 的 HDL 实现新建并保存 VIP_RGB888_YCbCr444.v 与 srcVideo_Image_Processor,具体的算法的 HDL 实现过程如下
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  • YCbCr422 转 RGB888 的 HDL 实现

    既然决定了做视频图像算法, 那么 YCbCr 转 RGB888 算法, 就必须得搞定。因此,我们只需要根据 cmos_vsync、 cmos_href,完全按照 RGB565 一样的接收模式接受数据,同时经过后续 YUV422 转 RGB888 的算法处理,便可以实现 YCbCr422实现5‑9状态机转移图1.5 YUV444 转 RGB888 的 HDL 实现上一小节中,我们已经得到了每个像素均完整的 8Bit 的 Y、 Cb、 Cr 信号,在此设计 YCbCr444 转 RGB888算法, 完全几乎与 RGB888 转 YCbCr444 类似的实现方式。相关的软件应用手册同样给出了 YCbCr 转 RGB 的算法,如下所示:?用上述的转换方式,图像非常的可以。
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  • RGB转YUV的一点小优化

    搞音视频,相信RGB与YUV之间的转换,大家都不陌生。不过呢,由于这个转换的公式是浮点运算,再加上大量像素的密集型运算,导致对资源的消耗比较大,进而效率需要进一步的提升。一、公式本身的优化首先我们来看看,RGB转YUV的公式:Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;U = -0.169*R - 0.331*G + 0.5 *B ;V = 0.5int YUV420_RGB32_mmx(uint32_t* rgb, int width, int height, uint8_t* y, uint8_t* u, uint8_t* v){__asm{1add esi, 1pop ebxsub ebx, 2jnz wlooplea ebp, add edx, ecxpop ebxsub ebx, 2jnz hloopemmspopad}}总结一下,RGB转YUV是音视频中常见的一个处理过程,针对其也有一定的优化空间。
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  • GPU 云服务器

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    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
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  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
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  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
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    腾讯弹性伸缩(AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理,同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼,对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。
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  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
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