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搜索关键字:彩色    ( 1359个结果
c# winform 把彩色图片转换为灰色的图片,变灰,灰度图片,速度很快,safe,unsafe
把彩色图片转换为灰色的图片,直接用.net接口遍历每个像素点转换的效率非常低,800K的图片65万像素我的电脑要用5分钟,而用了unsafe,速度提高了几千倍,同样的图片只用了0.几秒附一个常用的遍历像素点转换的代码构造函数C#代码publicTphc(){InitializeComponent()...
分类:Windows程序   时间:2014-07-16 21:05:07    阅读次数:280
DXT纹理压缩
转:http://blog.csdn.net/lhc717/article/details/6802951我们知道游戏中对于3D物体表面细节的表现最重要的还是靠贴图来实现的,那么越是高分辨率越是真彩色的贴图自然表现力也是越强,但是同时带来的问题是所需占用的内存会成倍的上升,而节省内存这一点在目前的游...
分类:其他好文   时间:2014-07-16 20:58:56    阅读次数:391
Kinect 开发 —— Kinect for windows SDK
开发 —— 基本的SDK和Windows 编程技巧(彩色图像视频流,深度图像视频流的采集,骨骼跟踪,音频处理,语音识别API) 深度数据,就是Kinect的精髓和灵魂,很多问题都转换为深度图像的模式识别问题 AForge.NET 是一套C#编写的Framework,提供计算机视觉,机器学习 www....
分类:Windows程序   时间:2014-07-05 17:00:05    阅读次数:947
OpenNI2获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示
使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率无论如何设置始终是320*240,深度图倒是可以设成640*480,而OpenNI1.x是可以获取640*480的彩色图的。 彩色图 配准到彩色图后的深度图 1:1融合图 代码: #include #include #include #include...
分类:其他好文   时间:2014-07-03 13:57:19    阅读次数:215
Opencv——彩色图像灰度化的三种算法
为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像。24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度。当RGB分量值不同时,表现为彩色图像;当RGB分量相同时,变现为灰度图像:一般来说,转换公式有3中。(1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i...
分类:其他好文   时间:2014-07-03 10:54:07    阅读次数:270
OpenNI1.5获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示
华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图,如图:...
分类:其他好文   时间:2014-07-02 16:53:01    阅读次数:230
三维面成像测量系统
获取真实面部软组织三维数据,重建包含头面部具有纹理信息的真实三维数字面部模型。能够客观定量地分析面部外形,可对影响面部外观的临床治疗手段提供必要的参考。采用立体视觉技术重建三维人脸,系统拥有5台高分辨率彩色照相机,按一定要求放置于光照合适的场地。像机标定好后,同时采集5副人脸图像,基于双目视觉成.....
分类:其他好文   时间:2014-07-01 16:52:07    阅读次数:243
PS要点
1.通道意味着我们同过不同的角度来看图像,可以得到不同的图像信息,PS是以灰度图像来表现这种信息的强弱。我们能看到什么取决于我们的视角。任何灰度图像都可以按照不同的规则来构成彩色图像。通道除了能存放颜色信息,还能存放选择信息。2.路径可以转换为选区,也可以转换为矢量蒙板。与矢量蒙版对应的是点阵蒙版。
分类:其他好文   时间:2014-07-01 10:21:45    阅读次数:169
【数字图像处理之(三)】用图像增强谈灰度变换
前面已经说了,数字图像处理是指通过计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 其主要目的有三个方面: 提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利...
分类:其他好文   时间:2014-06-30 10:36:50    阅读次数:299
matlab实现将彩色图像(R,G,B)色分量的直方图匹配,并计算其相关性
函数 function hist = calcrgb2hist(picname) pic1 = imread(picname); pic1R = pic1(:,:,1); pic1G = pic1(:,:,2); pic1B = pic1(:,:,3); % figure,imshow(pic1R) %显示灰度化后的图像,也是均衡化前的样品...
分类:其他好文   时间:2014-06-27 09:18:58    阅读次数:557
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