YCbCr颜色空间是YUV颜色空间的缩放和偏移版本。Y定义为8bit,标称颜色范围为16-235;Cb和Cr标称颜色表示范围为16-240。YCbCr的采样格式一般有4:4:4、4:2:2、4:1:1、和4:2:0。
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:
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。
色彩模型vs色彩空间 要解开YCbCr色彩空间这个结,色彩模型(color model)和色彩空间(color space)的区别必须要理解。简单来说两者的关系就像设计与实现之间的关系,针对同一种色彩模型可以有多种不同的实现。比如最常见的RGB色彩模型是根据人的眼睛是通过识别红绿蓝三元色来识别所有颜色的原理进行设计的,可是实际应用的时候我们需要把这个设计予以实现,于是就出现了Adobe RGB、sRGB、ProPhoto RGB等不同版本针对RGB色彩模型实现的色彩空间。
YCbCr或Y'CbCr有的时候会被写作:YCBCR或是Y'CBCR,是色彩空间的一种,通常会用于影片中的影像连续处理,或是数字摄影系统中。Y'为颜色的亮度(luma)成分、而CB和CR则为蓝色和红色的浓度偏移量成份。Y'和Y是不同的,而Y就是所谓的流明(luminance),表示光的浓度且为非线性,使用伽马修正(gamma correction)编码处理
这几天在做分量视频输入,涉及分量视频表示,接触到YPbPr和YCbCr的概念,发现不光自己的项目上,对这两个概念错乱,就是网上也充斥着大量错误的说法。
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。
yuv色彩模型来源于rgb模型,该模型的特点是将亮度和色度分离开,从而适合于图像处理领域。
注:本文所有内容的讲解视频已发布到:https://space.bilibili.com/386691571
本节在《基于FPGA特征颜色目标的提取》和《基于FPGA车牌位置的定位》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码的下板实现。
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。
颜色空间(color space)是颜色集合的数学表示。三个最常用的颜色模型是:RGB(用于计算机图像学中);YIQ、YUV或YCbCr(用于视频系统中);CMYK(用于彩色打印)。
我们无法使用modelsim软件对一帧或者几帧图像直接读入到modelsim软件系统里面或者使用modelsim直接输出一帧或者几帧图像,但是modelsim软件可以通过verilog代码读取或写出txt文件。同时matlab又是强大的图像处理工具,这就给我们提供了思路。
%camList = webcamlist; % cam = webcam(1); % img= snapshot(cam); % clear cam; % img=imread('5.jpg'); %to make user choose the images from directory [fname,fpath]=uigetfile('.png','choose image'); img_fullpath=[fpath,fname]; img=imread(img_fullpath); YCBCR =
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)
在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以,在做图像处理之前,我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。
IP(Intellectual Property)在嵌入式FPGA设计中,指的是某些设计好的模块,分为软件模块和硬件模块。这些模块,一般都是已经测试好,所有功能完善的,由一些用户自己设计的。有些模块是免费的,也有收费的模块。所有用户都可以将这些IP核(IP Core)导入到自己的工程中,同样,所有用户也都可以定制自己的IP核。
有没有遇到过下载的视频原始数据文件是y4m格式的情况,没有办法播放和查看,是不是很苦恼,本文教你处理方法。
相关命令: ind2gray, ntsc2rgb, rgb2ind, rgb2ntsc
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.12416.pdf
假设我们使用一束光线射向一个光敏感传感器,则当我们观察传感器时,被光照射到的部分在我们看来是亮的,没有被光照射到的部分在我们人眼看来是暗的。如果我们定义黑色为暗,白色为亮,那么这就形成了一幅黑白图片,整幅图片的颜色只有黑和白,接受到最强光线的部分为最白,没有接受到光线的部分为最暗,其他接受到一部分光线的就是鉴于最白与最暗之间(我们也可以称它为灰色)。
完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第57章 STM32H7硬件JPEG编解码基础知识和HAL
YUV是编译true-color颜色空间(color space)的种类,Y’UV, YUV, YCbCr,YPbPr等专有名词都可以称为YUV,彼此有重叠。“Y”表示明亮度(Luminance、Luma),“U”和“V”则是色度与浓度(Chrominance、Chroma)
另一种方式是HDMI 接口设计全由 IO 模拟方式实现,如图1 23所示,HDMI 的信号线 D0~D2 其实是一个差分信号,在我们程序当中体现为 TMDS 类型,因此其输入信号为串行的数字信号,内部实际上是将输入的 RGB 信号进行编码,转换为 HDMI 数据(实际我们称其为 DVI)进行输出,因此在设计中通常可以将 RGB 信号单独引出,作为 RGB 输出,用来作为双显输出使用。
元旦的时候接到一个任务,对 Android Camera 的缩略图展示性能做一些优化。作为一个 Camera 0 经验的菜鸟,各种铺面而来的专业术语瞬间就让我迷失了 ... 那么 0.1 s。
传统的CNN都是在图像的「空间域」上进行特征学习,受限于「显存限制」,CNN的输入图像不能太大,最常见的尺寸就是224x224。而常用的预处理(Resize),以及CNN中的下采样,会比较粗暴的损失数据的信息。阿里达摩院联合亚利桑那州大学提出了基于「DCT变换」的模型,旨在「通过DCT变换保留更多原始图片信息」,并「减少CPU与GPU的通信带宽」,最后的实验也证明该模型的有效性
我们在讲 FFmpeg 系列的时候,有提到 YUV 的。其中包括YUV播放器、简单的YUV格式介绍。
This is a blog about how to get the image file(s) some informations.Including the Make,Model,Date/Tiime,etc.
主要的采样格式有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr4:1:1和 YCbCr 4:4:4。其中YCbCr 4:1:1 比较常用,其含义为:每个点保存一个 8bit 的亮度值(也就是Y值), 每 2x2 个点保存一个 Cr和Cb 值, 图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化。所以, 原来用RGB(R,G,B 都是 8bit unsigned) 模型, 每个点需要8x3=24 bits(如下图第一个图). 而现在仅需要8+(8/4)+(8/4)=12bites, 平均每个点占12bites(如下图第二个图)。这样就把图像的数据压缩了一半。
文章前两天发过,标题错了,然后下面一部分内容格式错误,我也搞不了。这里做下标题的更正。
在六月中旬高考结束之后,万千学子迎来了他们人生中最长也是最无忧无虑的假期,到了八月底九月初,他们将踏上人生的一段重要旅程——大学。
YUV(也称YCbCr)是电视系统所采用的一种颜色编码方法。其中 Y 表示明亮度,也就是灰阶值,它是基础信号;U 和 V 表示的则是色度,UV 的作用是描述影像色彩及饱和度,它们用于指定像素的颜色。U和V不是基础信号,它俩都是被正交调制的.
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先说这个东西有什么用,可以把市面上支持输出HDMI的运动相机转成树莓派的CSI接口,然后可以借助Linux强大的生态来捕获视频。至于应用,那可太多了。
最近在看微软开源的机器学习框架ML.NET使用别人的预训练模型(开放神经网络交换格式.onnx)来识别图像,然后逛github发现一个好玩的repo。决定整活一期博客。
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
本文介绍了一种基于肤色的人脸检测技术,该技术将颜色空间从RGB转换为YCbCr,并使用简单的阈值方法来检测皮肤区域。该算法可以有效地检测出图像中的皮肤区域,并避免了误判区域。
这是OpenCV图像处理专栏的第十一篇文章,之前介绍过两种处理白平衡的算法,分别为灰度世界算法和完美反射算法。今天来介绍另外一个自动白平衡的算法,即动态阈值法,一个看起来比较厉害的名字。论文原文链接放在附录。
在前面的文章《图像的表示(1)》里,我们提出了一个问题:从我们眼睛看见的『画面』,到我们用手机、电脑所处理的『图像数据』,其中经历了什么?从这个问题出发,我们探讨了『图像的定义是什么』和『图像成像的原理是什么』这两个问题,接下来我们继续探讨下个问题:『怎样对图像进行数学描述』。全文分为如下几节内容:
美颜的核心处理是磨皮,仅进行模糊平滑处理,对整张图像的处理会显得比较假,如果能针对性的只处理皮肤,效果会更真实。
在本地找了jpg的图,convert为不同mode,将不同的图截取做了个脑图,有个直观的感觉吧。
后面会讲关于音视频处理及渲染的内容,渲染和处理都是对音视频raw数据的操作,所以我们先来学习一下音视频的数据格式。
解析 GPUImage详细解析(一) 上一篇介绍的是GPUImageFramebuffer和GPUImageFilter。 简单回顾一下: GPUImageFilter就是用来接收源图像,通过自定义的顶点、片元着色器来渲染新的图像,并在绘制完成后通知响应链的下一个对象。 GPUImageFramebuffer就是用来管理纹理缓存的格式与读写帧缓存的buffer。 这一篇介绍的是GPUImageVideoCamera和GPUImageView。 GPUImageVideoCamera GPUImage
从低分辨率图象恢复成为一个高分辨率图象,采用卷积神经网络、根据高分辨率图象降采样得到低分辨率图象,然后通过网络训练计算MSE的像素 损失,完成图象重建,最终得到训练之后的模型。模型结构如下:
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。
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