Swissknife是一个脚本化的VSCode扩展，可以帮助广大研究人员生成或修改数据，并防止在Web页面中泄露敏感数据。
3. 为了让分针和时针是缓慢移动的，而不是突然间的抖动，让秒针转的时候，实时反馈给分针，分针转的时候反馈给时针
1.文章简述2. 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3.3 开启FPU进行测试3.3.1 基本思路3.3.2 程序设计4. 总结
起因是在某鱼上买了个某付费网站的N手知识点总结， 是截图形式而且其中夹杂着购买人的姓名和身份证号，以及灰色的底子，导致打印出来不太好看，并且不容易进行图像转文字，无法进一步做成音频所以我就大概折腾了一下先放一张原图
markdown 转 image 前段时间实现了长图文生成的基本功能，然后想了下能否有个进阶版，直接将markdown生成渲染后的图片呢？ 思路 有不少的库可以将 markdown 转为 html，那么这个需求就可以转为 html转Image了 1. markdown 转 html 可以参看之前的博文《Java 实现 markdown转Html》 2. html 转 图片 主要的核心问题就在这里了，如何实现html转图片？ 直接实现html转图片的包没怎么见，看到一个 html2image, 还不太好
由于笔者最近在开发可视化平台,所以对动态编辑器这块做了一段时间的研究, 发现其中有个小模块的知识点比较有意思,所以在这里分享一下. 作为前端工程师, 我们平时在对接设计稿的时候, 是不是经常会涉及到颜
仿真通过vga驱动读入图片，首先经过rgb2ycbcr444算法再到ycbcr444转ycbcr422算法再到ycbcr422转ycbcr444算法最后ycbcr444再转会rgb真彩色图像，整个过程如下图所示。
虽然现在RGB是计算机视觉最基本的三原色组成结构，但是YCbCr也有非常重要的角色，甚至却之不可，理由如下：
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 转 RGB，不知道 RGB 转 YUV 是个什么思路。
不废话，直接正文 查询、编码、转义类： MD5：http://tool.chinaz.com/Tools/MD5.aspx TimeStamp： http://tool.chinaz.com/Tools/unixtime.aspx 加解密(AES、DES、RC4、Rabbit、TripleDes)： http://tool.chinaz.com/Tools/TextEncrypt.aspx Unicode编码： http://tool.chinaz.com/Tools/Unicode.aspx URL编码、
caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。
在Google的广大支持下，便捷开发Android程序的Native工具层出不穷。其实Android开发涉及到的范围也不小，一些Web工具有时候也会带来事半功倍的效果。有些甚至是一些native应用无法做到的。本文，将简单列举一下本人正在使用的一些工具，当然也会持续更新。
最近开始接触neon汇编，觉得这个东西在一些应用场景上好用，遂做些记录，分享下自己做的一些工作。
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 RGB888转 YCbCr444 操作。
16进制的颜色值通常表示为#FFFFFF，当前也有缩减为#FFF，前提是两位两位必需相同，例如#FEFEFE这种，就不能进行缩减。而RGB的颜色格式是由3组0~255的数字构成，分别代表红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）的色值。
今天给大家分享一些实用的JS代码片段，有需要的朋友欢迎收藏！ 1、获取浏览器的版本 function getBrowser() { var UserAgent = navigator.userAgent.toLowerCase(); var browserInfo = {}; var browserArray = { IE: window.ActiveXObject || "ActiveXObject" in window, // IE Chrom
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：
在我所做的一些项目中，目前使用颜色空间变换的比较少，目前就是看pix2pix-tensorflow中使用过，直接上图：
FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现 作者：lee神 1.背景知识 在正是入题之前先给大家讲解一下gray图像，YUV图像以及Ycbcr图像。 Gray图像：灰度图像就是我们常说的黑白图像，由黑到白为灰阶为0-255。 YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像，然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个
RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是运用最广的颜色系统之一。
颜色空间系列代码下载链接：http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageInfo.rar （同文章同步更新）
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一、环境介绍 FFMPEG版本: 4.2.2 测试系统：ubuntu18.04 二、示例代码 /* YUYV转QImage格式 */ QImage YUYV422_TO_QImage(uint8_t *yuyv422,int image_width,int image_height) { uint8_t *out_buffer= nullptr; AVFrame *Input_pFrame= nullptr; AVFrame *Output_pFrame = nullptr;
自从 Activiti 和 JBPM4 分家以后，Activiti 目前已经发展到了版本7，本着稳定性原则我们最终选择了6，之前还有一个版本5。
颜色空间转换是图像及视频中常用的解决方案，涉及hsv-rgb、rgb-ycrcb等一些常见的颜色空间互相转换，今天带来几种常见的颜色空间转换IP，主要如下：
Gray图像：灰度图像就是我们常说的黑白图像，由黑到白为灰阶为0-255。
文章VC编程实现色彩空间RGB与XYZ相互转换已经介绍了RGB与XYZ色彩空间的转换算法以及实际的VC源代码，在上一篇文章已经提到，在PhotoShop中经常使用有RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、洋红、黄 色、黑色)、HSB(色相、饱和度、亮度)和Lab4中色彩空间。我们用到XYZ色彩空间的目的是进行RGB与LAB色彩空间转换的中介，承接前文，本文将介绍XYZ与LAB色彩空间之间的转换方法，并列出具体的算法公式和VC源代码。
因为渲染引擎可以通过跳帧（frame-skipping）及其它技术来确保性能尽量流畅
ITU-R BT.601 和 ITU-R BT.656 是 国 际 电 信 联 盟 （ International Telecommunication Union）无线通信部门（ITU-R）制定的标准。严格来说，ITU-RBT.656 应该是隶属 ITU-RBT.601 的一个子协议。 ITU-RBT.601 是演播室数字电视编码参数标准，而 ITU-R BT.656 则是 ITU-R BT.601 附件 A 中的数字接口标准，用于主要数字视频设备(包括芯片)之间采用 27Mhzs 并口或 243Mbs 串行接口的数字传输接口标准。
今天是OpenCV传统图像处理算法的第一篇，我们来盘点一下常见的6种颜色空间互转算法，并给出了一些简单的加速方案，希望可以帮助到学习OpenCV图像处理的同学。这6种算法分别是：
小程序开发框架的逻辑层使用 JavaScript 引擎为小程序提供开发者 JavaScript 代码的运行环境以及微信小程序的特有功能。
接口文档 https://ai.baidu.com/docs#/ImageClassify-API/71e05fb6
前一篇提到了，相机返回的是YUV格式的图像数据，那么YUV到底是怎样一种格式呢？本篇将对YUV图像格式进行详细的解释。 上一篇中，我们了解了Android二维码扫描开发的实现思路和原理。其中从相机里获
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I420 格式的图像在视频解码中比较常见，像前面文章中提到的，在工程中一般会选择使用 Shader 将 RGBA 转 YUV，这样再使用 glReadPixels 读取图像时可以有效降低传输数据量，提升性能，并且兼容性好。
绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。 首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下：
Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。
openCV 是使用 Mat 进行存储图片，记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢？
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针对 R128 模组，百问科技推出了 R128 DevKit 开发板作为快速开发评估工具。
在肤色识别算法中，常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度，cb代表蓝色分量，cr代表红色分量。
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