OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。官方下载链接如下：https://opencv.org/releases/
先来看一个通用方法 注意：以下操作均不需要sudo管理员权限，用当前用户操作即可。 1.打开一个终端，查看本机最大亮度值。 输入命令：
GPUImageBrightnessFilter 属于 GPUImage 颜色处理相关，用来处理图片亮度，shader 源码如下：
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
接下来会介绍Tina Linux系统封装几个模块，您可以通过命令启动这几个模块的demo，操控终端几个模块的软硬件。首先是我们大学单片机课程中的必修课：点灯
将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种：
本系列为小白入门整个AI项目教程，主要涉及双系统的搭建，linux的使用，安装caffe-gpu版本，利用caffe实现目标检测，并移植模型到android移动端，也就是手机端进行目标检测，本篇为安装双系统的教程。
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前面的几篇文章，介绍Qt例程，都是和硬件无关的，Windows平台和嵌入式平台都能运行。
内核中驱动维护者针对每种驱动设计一套【成熟的、标准的、典型的】驱动实现，并把不同厂家的同类硬件驱动中相同的部分抽出来实现好，再把不同部分留出接口给具体的驱动工程师来实现，这就叫驱动框架。
本篇的例子介绍使用numpy和 OpenCV ，仅根据识别对象的尺寸和颜色进行简单的物体识别。专业的图像识别须借助机器学习（含神经网络即深度学习），本篇不做介绍。
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节，即起到压缩的作用。在图片格式解码后，无论图片的格式，图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习，了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片，如果未经压缩，大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？ JPEG能够获得如此高的压缩比是
目前大多数的高动态范围 HDR 混合 Log-GAMMA（HLG）到标准动态范围（SDR）的转换都依赖于一种数学方法，将色彩量从 BT.2100 减少到 BT.709。通常情况下，色调映射将一个色彩空间的亮度分量映射到另一个色彩空间，以实现 HDR 到 SDR 内容之间的非线性映射。
在我们开始分析一张图像之前，我们必须知道它是如何形成的。图像是一个二维的亮度模式。这个亮度模式是如何在一个光学成像系 统中生成的？这个问题有两部分值得好好研究：
（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。 为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征 x[1], x[2], ... , x[n] 都有相似的取值范围（并且均值接近于0）。如果你曾在其它应用中使用过PCA算法，你可能知道有必要单独对每个特征做预处理，即通过估算每个特征 x[j]
亮度传感器是一种常用的智能检测设备，主要利用亮度集成传感器，实时检测环境明暗的亮度数据。它不仅仅适用于智能家居体系，同样被广泛应用于场景中，例如办公楼、酒店、公寓、学校、医院、养老院、商场、餐厅、银行、仓库、街道等。根据外界环境光线的明暗，实现与其它智能设备的联动；还可通过设定延时功能，避免光线瞬间变化造成干扰。
我这里的背光控制引脚，使用的是 PWM9_M1 ，也就是 GPIO2_D6 ，同时这个管脚也是使能管脚。
市面上主流摄像头的图像封装格式一般逃不过这三种：JPEG、MJPG和YUV。其中YUV编码既可以与灰度图像兼容，又利用了人眼对亮度和色度的定量优化，使其可以直接跟三原色RGB进行直接互换而到广泛青睐。但YUV与RGB的转码涉及大量浮点运算，对于高分辨率高速摄像头而言，转码对CPU的负担很重，本文来看看如何巧妙化解这个难点。
我用过多款linux系统，电脑上装的是Ubuntu和deepin，服务器端用的是centos，还用过优麒麟等。黑苹果也用了一段时间。现在linux系统已经发展的比较完善，内核及其图形界面也很稳定，当要说真的可以当做个人操作系统来使用的，我认为是deepin系统。deepin是一款国产系统，基于debian开发的linux操作系统，它拥有linux系统的所有优势，而且完美结合deepin-wine可以使用windows相关应用，个人上个网聊个微信，编辑个文件绝对不在话下，而且其软件运行速度要比windows系统快。随着系统的不断完善和发展，我相信deepin以后肯定可以支持更多的应用。
人眼有四种感光细胞，分别是三种锥状感光细胞，分别感知红，绿，蓝三色，以及感知黑白的杆状细胞。
PAG 4.1 版本新增支持微信小程序，新增支持多个常用 AE 特性，如图层样式-渐变叠加、蒙版-羽化和不透明度、 亮度轨道遮罩/亮度轨道反转遮罩等。经过 2 个多月 6 个版本的迭代，PAG 4.1 版本已经趋于稳定，目前广泛应用于 QQ、小红书等头部 APP，现正式发布，欢迎大家接入使用。 4.1 版本主要修改内容 平台支持 新增支持微信小程序，目前 PAG SDK 已完成覆盖 iOS、Android、macOS、Windows、Linux、Web 和微信小程序等常用平台。 AE 特性新增支持
GPUImageAverageLuminanceThresholdFilter 属于 GPUImage 颜色处理相关，用来处理图片像素色值亮度平均，图像黑白（有类似漫画效果）；
项目专栏：https://blog.csdn.net/m0_38106923/category_11097422.html
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Ubuntu 桌面在笔记本中的电池续航表现一直都不太好，同样一台笔记本运行 Windows 10 电池可维持 8 小时的情况下，使用 Ubuntu 可能只能坚持不过 4 小时。
非接触式3D测量可以通过各种技术实现，最常用的方法包括：（1）激光轮廓测量法：用高功率激光器和线阵或面阵传感器实现；（2）立体相机法：用两个面阵传感器和主动模式投影（使用一个面阵相机和一个主动模式投影仪）实现（见图1）。
计算机通常的颜色空间是 RGB 模型，每个像素由三个 0-255 的值表示。每个值由 8 位/1 字节来存储，则图像的每个像素需要占用 3 个字节的存储空间。因此，对于一张 2592×1944 的图片，其占用内存空间可达 15M 字节，但是使用 JPEG 压缩后，其只需要 0.8M 字节，并且不会影响图像的视觉效果。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
注 意 ： 此 章 节 测 试 需 要 外 接 LCD 屏 幕 才 可 以 进 行 测 试 验 证 ， LCD 模 块 介 绍 请 参 考 页 面 http://download.100ask.org/modules/Lcd/100ask_imx6ull_7-inch_LCD/
目的：将被测物体与背景分离，获取高质量、高对比度的图像，好的光源可以很大程度上减少无关的背景信息，突出被测物体的特征。
假定亮度函数 是分段连续且限制在区域 中，则几何矩序列 由亮度函数 唯一确定；反之亦然。
矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码和重构等。一个从一幅数字图像中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供大量的关于该图像不同类型的几何特性信息。
为了方便的执行命令，不用每次都sudo，我们可以直接修改root账户的密码，继而切换到root账户执行相关操作，并且在后续过程中，一旦出现开机异常，在具有root账户密码的情况下，我们可以方便的通过Ctrl+Alt+F4（或其他F1~F6）进入tty4通过命令行的方式修复相关的配置文件，从而修复开机失败的情况。
之前在Linux系统移植时提到过LCD驱动，本篇来看下Linux设备树如何配置LCD驱动。
该台灯首发价格为399元，月销上万，可以说是一款月流水千万级的产品。相较于传统台灯，主要增加了亮度、色温调节和手机控制，身价也涨了几倍，该智能台灯如图 2.1.1 所示，功能如下：
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在继续探讨标题中提到的上下文自适应这个概念之前，我们需要对熵编码器中的二进制这个概念有一定的了解。第六章给出的编码算法的流程图告诉我们，在熵编码之前，每个块在编码期间做出的所有决策的信息会作为输入传输到熵编码器。这些信息中的大多数的数值是整数，而不是表示为0和1的二进制数。当然了，任何整数都可以用二进制数表示，这些信息会在熵编码前二值化为相应的二进制流。如果直接按照整数对应的二进制数值将其转换为码流，则意味着在二进制消息中遇到0和1的概率将几乎相等，因此算术编码器中的数据压缩比将接近零。换言之，算术编码后编码消息中的比特数将不小于编码器输入处的比特数。正因为如此，HEVC中有一个称为二进制化的特殊过程，它适用于发送到熵编码器输入端的所有数字信息。此过程将把某个图像块进行编码的过程中的所有数值转换为一组二进制比特流。接下来仅针对使用帧内预测编码的特殊情况来详细考虑这种二进制化过程。
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第12部分。它增加了对高动态范围渲染，基于散射的光晕和色调映射的支持。
光影字是一种通过模拟自然光线照射和阴影效果，使文字看起来具有立体感和逼真感的设计风格。
以及健全的网络功能,自带的WiFi只能说是羸弱了~不过有OTG,USB什么的,可以外挂网卡,加驱动就好了~
智能镜子已经不再是什么新鲜的事情了，但接下来介绍的“魔镜”成本比过去同期的项目作品要低的很多，同时安装起来也轻松的很多，如果你对这类项目感兴趣，那么就开始阅读本文吧。 各种版本魔镜 本文作者过去也曾制作过魔镜，但是由于成本比较高（500美元），可能不被一些人所接受，于是作者制作了改良版的，成本仅需79美元。在制作过程中不需要太多的技术，熟悉电脑以及树莓派即可，相信阅读完文章对你拓展思路会有很大帮助。 硬件清单 Tontec 7英寸液晶显示屏 带USB线的触摸膜 液晶显示器的供电电源 树莓派零(R
为了将一张灰度图变成一张二值图，我们需要设定一个阈值。我们希望找到一种自动方法，对于各种不同情况（例如：不同的光照情况，或者，不同的物体表面反射性质），它都能够自适应地进行处理。对于这个问题，一种处理方式是：只分析图像中灰度值的情况，而不去管图像单元的位置。
NVIDIA在2018年6月发布了基于GPU加速的用于解码JPEG的nvJPEG。实际上早在1998年，libjpeg/SIMD就开始使用SIMD指令集对JPEG编解码进行加速。我们可能会问：为什么JPEG编解码过程可以被SIMD或GPU加速？为什么我们又尚未看见类似的对PNG进行加速的项目？本文将从JPEG编解码原理出发，简单讲解SIMD加速的原理，并简要说明PNG不能被加速的原因。
解救不懂 PS 的设计小白！Fotor 是一款集图片编辑、美化滤镜、拼图功能以及「傻瓜式平面设计」于一身的全能型在线设计工具，可以帮助你在几分钟内快速修图或者制作出专业水准的平面设计作品。
在消费者高品质生活需求和超高清内容增长等因素的推动下，彩电市场正从“低价竞争”转向“价值升级”，呈现大屏化、高清化和高端化的趋势。基于对行业趋势的有效预判和用户需求的精准洞察，依托强大的技术积累，三星打造了高端产品线Neo QLED 8K系列。4月7日，三星举行三星家电2022年新品发布会，宣布对Neo QLED 8K系列产品进行了技术升级与产品扩充。通过升级的MiniLED、量子点矩阵和Neo量子点8K处理器，三星Neo QLED 8K系列为用户带来更为震撼的视觉体验；更为丰富的产品线，覆盖55-85英寸
自动驾驶汽车需要感知不同颜色和不同光照条件下的车道线，才能准确检测车道。除了速度和汽车动力学之外，它还应该知道车道曲率，以确定保持在车道上所需的转向角。
俗话说的好“工欲善其事必先利其器”，要想学好java这门语言，选择一款好用顺手的开发工具是必不可少的。
在使用 GPT 构建应用程序时，我们通常不会直接使用第一次写的提示词，而是通过不断迭代来改进它们，以找到最适合我们想要实现的任务的提示词。虽然第一次写的提示词可能会有一定的可用性，但最重要的是找到适合你的应用程序的提示词的过程，而不是第一个提示是否有效。因此，我们需要不断地尝试和改进，才能找到最佳的提示词。
视频中的图片的配置参数一般有亮度、饱和度、对比度、锐度等，以前一直以为这些需要通过厂家的私有协议SDK来设置才行，后面通过研究Onvif Device Manager 和 Onvif Device Test Tool 这两个onvif开发的必备工具以后，发现onvif协议也具备了修改 亮度、色彩度、饱和度这三个参数，当然这三个参数我见过的摄像机厂家（主流的十几种）都具备，还有些大厂做的设备还提供了其他详细图片参数的设置比如ICAT。
所有高于绝对零度（-273℃）的物体都会发出红外辐射。 红外热成像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元上，在光学系统和红外探测器之间，有一个光机扫描机构对被测物体的红外热像进行扫描，并聚焦在单元或分光探测器上，由探测器将红外辐射能转换成电信号，经放大处理、转换或标准视频信号通过电视屏或监测器显示红外热像图。
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