图像像素

举例如下： /* 改变调色板为一种颜色 输入参数： color: 颜色值，格式为0xAARRGGBB / AA为透明度 / */ red = (color >> 19) & 0x1f; green = (color >> 10) & 0x3f; blue = (color >> 3) & 0x1f; color = (red << 11) | (green << 5) | blue; // 格式5:6:5 VD[0~23],我们开发板只用了16位。frambuffer内存大小为240 2 320 硬件时序学习： VCLK:每来一个时钟就向下移动一个像素。 VD0~VD23：数据宽度，但是我们只用了16位。 VLINE:(HYSNC，行同步型号，水平方向的，从上一行的行尾调到下一行的行首)， VSYNC:(垂直同步信号，从最后一行行尾跳转到第一行的行首) VDEN:有效才打印颜色 每一个像素就是一个点，每个像素用多少位来表示颜色。像素深度是用多少位来表示颜色，如果是16bpp,那么像素深度就是16, 当使用像素深度是16bpp的时候，就只需要把颜色取出来组成16位就可以了，组成方法上面就4行代码所写的，32位的color第四字节代表透明度，第三字节代表红色，第二字节代表绿色，第一字节代表蓝色，我们取出红色的高五位，绿色的高六位，蓝色的高五位

WeTest 导读 做了大概半年多VR应用了，VR由于双眼double渲染的原因，对性能的优化要求比较高，在项目的进展过程中，总结了一些关于移动平台上Unity3D的性能优化经验，供分享。 一、移动平台硬件架构 移动平台无论是Android 还是 IOS 用的都是统一内存架构，GPU和CPU共享一个物理内存，通常我们有“显存”和“内存”两种叫法，可以认为是这块物理内存的所有者不同，当这段映射到cpu，就是通常意义上的内存；当映射到gpu，就是通常意义上的显存。并且同一段物理内存同一时刻只会映射到一个device。 即使是在同一物理内存上 ，之前的openGL ES规范中CPU和GPU之间的内存是不能共享的，vertex和texture的buffer是需要拷贝的。后面出来的vulkan 与IOS的metal 可以共享内存。 了解了移动平台的硬件架构，就知道了 1）CPU 2) 带宽 3) GPU 4) 内存 都有可能成为移动平台3D应用性能瓶颈。 二、移动平台3D应用的画面渲染过程 1、CPU通过调用绘制命令（称为一次Draw Call）来告诉GPU开始进行一个渲染过程的。一个Draw Call命令会指向本次绘制需要渲染的信息，这些信息包括：顶点数据、纹理数据、shader参数（光照模型、法线方向、光照方向等）等，简单地说就 画什么，用什么画，怎么画。 2、GPU接收到Draw

本文提供更多更强大的滤波方法，这些方法放在filters.rank子模块内。 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小，因此需要导入morphology模块来设定。 1、autolevel 这个词在photoshop里面翻译成自动色阶，用局部直方图来对图片进行滤波分级。 该滤波器 局部地拉伸灰度像素值的直方图，以覆盖整个像素值范围。 格式：skimage.filters.rank.autolevel(image, selem） selem表示结构化元素，用于设定滤波器。 from skimage import data,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import disk import skimage.filters.rank as sfr img =color.rgb2gray(data.lena()) auto =sfr.autolevel(img, disk(5)) #半径为5的圆形滤波器 plt.figure('filters',figsize=(8,8)) plt.subplot(121) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.subplot(122) plt.title('filted image'

文章目录 1.1 纹理的概念 1.2 凹凸纹理 1. 基本思想 2. 三种记录方法 1. Offset map 2. Hieght-field map 3. Normal map 1.3 位移纹理 1. 概念 1.4 映射关系 1. 投影式纹理映射 2. 两步法纹理映射 3. 展UV方法 1.5 OpenGL中的使用 1. 创建纹理对象 2. 应用纹理到像素 3. 启用纹理贴图 4. 绘制场景 5. 纹理坐标变换 1.6 纹理过滤 1. 常用方式 2. Mipmap过滤 1. Mipmap概念 2. 过滤方式 3. 如何选取 4. 如何生成 5. 存在问题 1.1 纹理的概念 如何让模型表面的细节效果更突显 细化模型表面的几何，这种方法会造成大量的数据 采用纹理映射的方法，纹理图中携带着物体表面的各种细节 Texture mapping（纹理映射，纹理贴图） 纹理映射的主要思想 将一给定的 纹理函数 映射到物体表面上，在对物体表面进行光亮度计算时可采用相应的纹理函数值来影响光照模型中的参数（如漫反射光亮度）以产生纹理效果，例如下面的光照明模型中漫射反射光的影响 上面的 K t K_t K t ​ 就是改变了漫反射的颜色，纹理映射不仅限于改变颜色，而且还可以改变 颜色、高光、凹凸、反射以及透明度等等 都可以采用纹理映射来改变 例如在3D Max 中可以设置很多贴图 颜色纹理

什么是BMP? BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BblP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。 由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。 典型的BMP图像文件由三部分组成：位图文件头数据结构，它包含BMP图像文件的类型、显示内容等信息；位图信息数据结构，它包含有BMP图像的宽、高、压缩方法，以及定义颜色等信息 具体数据举例： 如某BMP文件开头： BMP文件可分为四个部分：位图文件头、位图信息头、彩色板、图像数据阵列，在上图中已用*分隔。 一、图像文件头 1）1：图像文件头。424Dh=”BM”，表示是Windows支持的BMP格式。 2）2-3：整个文件大小。4690 0000，为00009046h=36934。 3）4-5：保留，必须设置为0。 4）6-7：从文件开始到位图数据之间的偏移量。4600 0000，为00000046h=70，上面的文件头就是35字=70字节。 5）8-9：位图图信息头长度。 6）10-11：位图宽度，以像素为单位。8000 0000

目录 前言 1、修改尺寸像素大小 2、修改图像存储大小 前言 生活中，报名一些考试，往往对提交的证件照的尺寸大小和存储大小有指定的要求，因此汇总整理一些常用方法。 1、修改尺寸像素大小 方法一：使用Windows系统自带的画图工具。 步骤一：首先选中需要修改的图像，鼠标右键该图像--编辑 步骤二：在画图中，选择【重新调整大小】 步骤三：可以在弹出的面板中选择像素，同时不勾选保持纵横比。将像素宽和高设为自己需要的值，另存为该图像即可。 方法二：使用Photoshop软件操作。 步骤一：使用Photoshop软件打开需要修改的图像。选中背景图层，按住快捷键【Ctrl+J】将背景图层复制一个图层。 步骤二：选中图层1，在菜单栏里找到【图像--图像大小】 步骤三：在弹出的对话框中，填入适当的像素大小即可，同时不要勾选【约束比例】。即可实现修改图像大小。 2、修改图像存储大小 有时候会遇到将图像按照规定的 像素尺寸 修改大小后，但是图像的存储空间依旧超出要求的大小，因此需要进一步修改存储空间大小。 步骤一：使用Photoshop打开需要修改的图像，选择【文件--存储为Web所用格式】 步骤二：在弹出的对话框中，选择JEPG图像格式，通过调整品质值，往小调，能够减小图像所占的存储空间。当前品质所占的存储空间大小如左下角所示。 来源： CSDN 作者： 工作使我快乐 链接： https:/

随着深度学习技术的进步，面部相关任务的研究也成为学术界和工业界的热门话题。众所周知的面部任务通常包括面部检测，面部识别，面部表情识别等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些纹理信息）作为输入; 3D扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线。 与许多2D面部相关的任务介绍性文献/评论文章相比，3D面部的入门知识还不够好。本文将回顾和介绍三维人脸相关的基础知识，并总结一些关于三维人脸识别与重建的基础入门文献。 3D人脸基础知识 一般而言，RGB，灰度和红外人脸图像是2D人脸，其主要是在特定视角下表示颜色或纹理的图像，并且没有空间信息。用于训练深度学习的图像通常是2D。 2.5D是在某个视角下拍摄的面部深度数据，但由于角度问题，它显示的表面不连续，也就是说，当你试图旋转面部时，会有一些像沟壑一样的空隙区域。这是因为拍摄时未捕获被遮挡部分的深度数据。 那么3D面孔呢？它通常由不同角度的多个深度图像组成，完全显示面部的表面形状，并且在具有一定深度信息的密集点云中的空间中呈现面部。 相机模型 相机模型包括四个坐标系：像素坐标，图像坐标，摄像机坐标，世界坐标（高中物理老师的头部没有闪光灯谈论参考系统），摄像机成像过程是三维的 真实三维空间中的点映射到成像平面（二维空间）的过程也称为投影变换。 相机坐标→图像坐标 相机坐标系到图像坐标系的过程可用小孔成像解释

深度重建 深度重建管道由两个主要模块组成。首先，码字提取模块为每个像素提取码字。它计算每个输入帧中的每个像素是否被照亮。此外，还计算了模式转换的亚像素位置信息。其次是深度生成模块，一旦所有模式都被投射，它就会被激活。它利用码字和标定数据重建每个像素处的深度。此外，它增强了图像的深度。深度重建管道的流程图如图5所示。 码字提取阶段 码字提取以传感器输入图像的帧率(通常为600帧/秒)进行操作，其主要目标是评估每个像素的码字。码字提取管道主要包括两个步骤:归一化、二值化和亚像素估计，具体如下: 这个模块的输入是灰色模式的图像。我们使用了9个灰色代码模式，表示为P0，…，P8和两个参考图像:一个完全发光的图像(记为I 1)和一个不发光的图像(记为I 0)。投影序列是I0， I1 P0…,P8。经过大量的调优和对光学算法实现的权衡，我们发现9种模式提供了最佳的性能。通过9种模式，场景被总共511个过渡投影，在全传感器分辨率中，每超过1个像素就有一个过渡，这将深度空间“横向”分辨率限制在大约1.25个像素。 当一个参考模式 I 0 / I 1 I 0 / I 1 I 0 / I 1 被投影时，它被存储在内存中，以供以后对 P 0 − P 8 P 0 - P 8 P 0 − P 8 的投影模式进行规范化。码字提取阶段的输出是一个每像素9位码字的帧，标记表示像素的有效性和二进制转换的亚像素位置

为什么要编码 对于视频数据而言，视频编码的最主要目的是数据压缩。这是因为动态图像的像素形式表示数据量极为巨大，存储空间和传输带宽完全无法满足保存和传输的需求。 例如，图像的每个像素的三个颜色分量RGB各需要一个字节表示，那么每一个像素至少需要3字节，分辨率1280×720的图像的大小为2.76M字节。如果帧率为25帧/秒，那么传输所需的码率将达到553Mb/s，如果对于更高清的视频，如1080P、4k、8k视频，其传输码率更是惊人 为什么可以压缩 视频信息之所以存在大量可以被压缩的空间，是因为其中本身就存在大量的数据冗余 时间冗余：视频相邻的两帧之间内容相似，存在运动关系 空间冗余：视频的某一帧内部的相邻像素存在相似性 编码冗余：视频中不同数据出现的概率不同 视觉冗余：观众的视觉系统对视频中不同的部分敏感度不同 MPEG-1 MPEG组织制定的第一个视频和音频有损压缩标准，视频压缩算法于1990年定义完成。 1992年底，MPEG-1正式被批准成为国际标准。 MPEG－1曾经是VCD的主要压缩标准 MPEG1最大清晰度仅为352 X 288 视频压缩率为26：1 缺陷 压缩比还不够大 图像清晰度还不够高 传输图像的带宽有一定的要求，不适合网络传输 MPEG1的录像帧数固定为每秒25帧，不能丢帧录像，使用灵活性较差 MPEG-2 MPEG-2制定于1994年

Abstract     论文创新点:分析流行GAN网络结构得知，GAN网络生成得图片在颜色处理与真实摄像机拍摄的照片存在不同，主要表现在两方面。     实验结果：证明了两种线索能够有效区分GAN生成图像和用于训练GAN的真实图像。 1.Introduction     本片论文主要是研究GANs网络生成图片的取证检测，虽然他们用肉眼无法区分，但是GANs生成的图片在重要的一些方面和相机拍摄的图像还是存在差别的。通过研究生成器网络的结构，尤其注意到它是如何形成颜色的，并注意到两者有两个重要的区别：（这也就是摘要中的两个像素) 再某种方式限制饱和像素的频率，对生成器内部值是被规范化（Normalized）的来限制输出的大小。（First, the generator’s internal values are normalized to constrain the outputs, in a way which limits the frequency of saturated pixels.） 生成器的对通道的内部表示类似于彩色RGB三通道像素合成的方式，但是所使用的权重与摄像机的类似光谱灵敏度完全不相同。（Second, the generator’s multi-channel internal representation is collapsed to red,