网站建设需求调研表,建设网络良好生态发挥网络的作用,上海高端室内设计公司,山东省乡镇网站建设数字图像处理#xff08;一#xff09; 一、什么是图像#xff1a;图像就是多维数组图像的存储每一个格子有自己的颜色、深浅如何访问图像#xff1a;1.对于RGB图像#xff0c;共有R/G/B三个通道#xff0c;通过代码来看。图像有单通道和多通道之分#xff0c;访问时只需… 数字图像处理一 一、什么是图像图像就是多维数组图像的存储每一个格子有自己的颜色、深浅如何访问图像1.对于RGB图像共有R/G/B三个通道通过代码来看。图像有单通道和多通道之分访问时只需要以多维数组的形式访问即可。2.如果R/G/B都挤在一个格子里面 二、分析方向占地盘空间域空间域针对像素点的图像处理主要包括1.灰度变换2.空间域滤波2.1 空间域滤波用不同的核kernel也就是不同的 磨石去挨个擦一遍每个像素点每个像素点按照一定算法来跟磨石里面的数据求平均然后把相当于用磨石把像素点的值改变了这个过程也就是卷积。 变换域 附加发散知识LED赛道中大屏里面的那些事1.大屏中有很多箱体、很多模块/灯板灯板上有很多LED灯那这些灯如何亮这里面就牵扯到很多知识点1.1 静态扫和非静态扫1.2 灯珠的亮度咋来的通道打开时间 * 电流波形上面就是矩形的面积比如一个上升沿和一个下降沿那么包起来的矩形高代表电流宽代表通道打开时间。 一、什么是图像图像就是多维数组
你好 从LED冬奥会、奥运会及春晚等等大屏到手机小屏快来挖一挖里面都有什么。
图像的存储
比如如下存储代码。
// 图像在内存中的实际存储一维数组
uint8_t image_data[16] {R0,G0,B0, R1,G1,B1, R2,G2,B2, R3,G3,B3, // 第0行R4,G4,B4, R5,G5,B5, ... // 第1行// ... 后续行
};…ISP… 通过相机等成像系统等拍摄数字化之后的图像就是二维/多维的矩阵/数组也就是二维数据。图像的存储是以矩阵的形式存储矩阵中的每一个格子代表一个像素。 如果想了解一些成像系统、图像、人眼、颜色等等的小知识快去看看视频吧 GodWarrior、抖音号59412983611B站宇宙第一AIYWM 认准一个头像保你不迷路
每一个格子有自己的颜色、深浅
如何访问图像
1.对于RGB图像共有R/G/B三个通道通过代码来看。图像有单通道和多通道之分访问时只需要以多维数组的形式访问即可。
//像素点有宽Width、高 height、通道Channel
char image[nWidth][nHeight][nChannel];for(int i 0; i nHeight; i)for(int j 0; j nWidth; j)for(k 0; k nChannel; k){cout image[j][i][k]}//c版本
#include iostreamconst int nWidth 10; // 示例宽度
const int nHeight 10; // 示例高度
const int nChannel 3; // 示例通道数char image[nWidth][nHeight][nChannel];int main() {// 假设 image 数组已经被填充数据for(int i 0; i nHeight; i) {for(int j 0; j nWidth; j) {for(int k 0; k nChannel; k) {std::cout image[j][i][k];}}}return 0;
}//Goland
package mainimport (fmt
)const (nWidth 10 // 示例宽度nHeight 10 // 示例高度nChannel 3 // 示例通道数
)func main() {var image [nWidth][nHeight][nChannel]byte// 假设 image 数组已经被填充数据for i : 0; i nHeight; i {for j : 0; j nWidth; j {for k : 0; k nChannel; k {fmt.Print(image[j][i][k])}}}
}
2.如果R/G/B都挤在一个格子里面
for(int i 0; i nHeight; i)for(int j 0; j nWidth; j 3){cout image[j][i]; //Rcout image[j 1][i]; // Gcout image[j 2][i]; //B}
二、分析方向占地盘
既然图像具体化成为了数组和矩阵那么下来就有了很多的针对性分析比如
空间域
其实上面我们按照像素点去访问图像的话其实就是在空间域访问图像呢所以呢空间域其实指的就是图像中的每个像素单元。起这个名字其实就是为了和其他的比如下面的域区分开而已
空间域针对像素点的图像处理主要包括
图像是二维数据正如上文所说图像的存储是以矩阵的形式存储矩阵中的每一个格子代表一个像素二维数据传输的时候是逐行传输的当传输图像数据时系统会按照行优先顺序将二维矩阵转换为一维数据流
1.灰度变换
2.空间域滤波
信号处理上你对图像像素数据不停的一行一行的去处理让他亮并且你不能说我这个图像有三行三列我就亮三次就行了不行的抛开亮不同的图像不说你随着时间推移你需要不停的亮起像素点才能保证呈现给客户完整的视频或者图像画面。所以此时就是一个连续的波形但有时候电压或者电流太小或者太大会导致功耗、耦合、亮度一致性或者均匀性出现问题所以需要按照预期过滤掉波形中的某些成分也就是人们常说的滤波。降噪、平滑等就是在滤波。
2.1 空间域滤波用不同的核kernel也就是不同的 磨石去挨个擦一遍每个像素点每个像素点按照一定算法来跟磨石里面的数据求平均然后把相当于用磨石把像素点的值改变了这个过程也就是卷积。
变换域
你图像反正是一堆装在格子里面的像素点有自己的属性Width、Height、Channel那么有玩家就会想到将图像转换到其他的域比如频率域在变换域做完处理之后再通过反变换方式转换回来。
附加发散知识LED赛道中大屏里面的那些事
1.大屏中有很多箱体、很多模块/灯板灯板上有很多LED灯那这些灯如何亮这里面就牵扯到很多知识点
1.1 静态扫和非静态扫
1.2 灯珠的亮度咋来的通道打开时间 * 电流波形上面就是矩形的面积比如一个上升沿和一个下降沿那么包起来的矩形高代表电流宽代表通道打开时间。
