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opencv-convertScaleAbs位深转化函数
cv::Mat dst; cv::Mat src(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 200)); cv::convertScaleAbs(src,dst,2,5);//位深转化函数，可将任意类型的数据转化为CV_8U /* 参数3：alpha乘数因子 参数4：beta偏移量 说明：按公式src*alpha+beta计算后再取绝对值,把数OpenCV学习笔记03_通道和位深
通道和位深 什么是图像通道 图像处理中有一个很重要概念叫图像通道： 在RGB色彩空间下就是指那单独的红色、绿色、蓝色部分。 也就是说，一幅完整的图像，是由红色绿色蓝色三个通道组成的，即使图像中看起来没有蓝色，只能说蓝色通道的值均为0，但不能说没有蓝色通道存在。“存在、值为零Android_图片这点事_图片
计算机中的图片 我们先看一张图片的相关属性吧 图片的组成 我们知道一张图片有很多个像素点组成如（1280 *720 ）个像素的组成是以3基色为准即RGB即红色，绿色，蓝色为准。如果有透明效果的话还会有A即透明组成，即图片最多有ARGB组成,那么在计算机中我们通过用不同的位数来描述ARGB这Python机器学习（七十四）Keras 预处理数据
首先需要调整数据集的形状，让其包含图像的位深信息。 打印原始数据集的形状： >>> print (X_train.shape) (60000, 28, 28) 可以看到并没有包含图像的位深信息。 MNIST是灰度图像，位深为1，我们将数据集从形状(n，宽度，高度)转换为(n，位深，宽度，高度)。 if K.image_data_format() == 'chann关于采样率&位深&码率&无损的一些心得
转载自：https://blog.csdn.net/Marenow/article/details/85253283 记笔记，记下来自己的一些关于音频基础知识的总结。 采样率 外界的声音都是模拟信号，在数字设备中A/D转化成为了由0、1表示的数字信号后被储存下来。数字信号都是离散的，所以采样率是指一秒钟采样的次数，采样率越高，还