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色彩空间转换

彩色图像的颜色空间 三原色原理      为了标准化起见,国际照明委员会(CIE)规定用波长为700nm、546.1nm、435.8nm的单色光分别作为红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色。红绿蓝三原色按照比例混合可以得到各种颜色,其配色方程为︰C=aR+bG+cB   彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)︰简化彩色规范

stm32 HSE HSI

stm32 HSE HSI 时钟树 main.c clkconfig.h clkconfig.c   时钟树 HSE_SetSysClock和HSI_SetSysClock这两个函数就是根据上面这个时钟树编写的。 main.c 这个实验是通过HSE或者HSI配置系统时钟,结果就是,用HSE比HSI灯闪的快点,因为代码设置的是使用HSE时,SYSCLK=72,

固件库应用之使用HSE / HSI配置时钟

文章目录 1.基础知识1.1 RCC是什么1.2 RCC框图分析2. SetSysClockTo72函数分析3. 编程步骤4. 使用的固件库函数4.1 RCC_HSEConfig函数4.2 RCC_WaitForHSEStartUp函数4.3 RCC_HCLKConfig函数4.4 RCC_PCLK2Config函数4.5 RCC_PCLK1Config 函数4.6 RCC_PLLConfig 函数4.7 RCC_

图像RGB与HSI相互转换的C语言代码

直接 PO 代码: 1 #include <stdio.h> 2 #include <math.h> 3 #include "graphics.h" 4 5 6 /* 三通道数据,用于保存RGB或HSI图像数据 */ 7 typedef struct { 8 double *channel1; 9 double *channel2; 10 double *channel3; 11 } Thre

Python+OpenCV数字图像处理,彩色空间变换(HSI和RGB空间)

Python+OpenCV数字图像处理,彩色空间变换(HSI和RGB空间) 前言代码运行结果 前言 新人轻点喷~ 在网上看到好多基本都是循环写的,逐个像素操作,比较慢,这里尝试用numpy库的where函数写了一下,速度提升了好多(呃~~~~~) RGB到HSI空间及HSI到RGB空间的原理和公式书上都有,就不列出来了(

STM8S自学笔记-004 时钟

STM8S自学笔记-004 时钟与延时 STM8S的时钟源单片机世界的多种时钟源内部时钟源外部时钟源 STM8S的时钟源 上电复位后的STM8S时钟设置代码 STM8S的时钟源 单片机世界的多种时钟源 单片机的时钟源有很多种,根据其来源可将它们大致分为两类:内部时钟源 和 外部时钟源。而后,

国标HSi 80-3硅黄铜棒 HSi 80-3性能

   HSi 80-3硅黄铜 化学成分: Cu-----------------79.0-81.0 Fe-----------------≤0.6 Pb-----------------≤0.1 Si-----------------2.5-4.0 Zn-----------------余量 杂质---------------1.5 硅的锌当量系数高达10,显著缩小a相区。增加Si含量达4%以上时会出现新相K,为美六

基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法

论文原文 基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 项目地址 BlockHomo https://gitee.com/gshang/block-homo 基本思路 在 HSI 颜色空间下,对 I 分量进行处理,裁剪成 相同大小的 n×n 图像块,进行同态滤波,以此实现局部增强,但拼接图像时,在边缘必然会存在颜色突

基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法

论文原文 基于HSI和局部同态滤波的彩色图像增强算法 项目地址 BlockHomo https://gitee.com/gshang/block-homo 基本思路 在 HSI 颜色空间下,对 I 分量进行处理,裁剪成 相同大小的 n×n 图像块,进行同态滤波,以此实现局部增强,但拼接图像时,在边缘必然会存在颜色突

基于高斯函数加权直方图规定化的彩色图像去雾算法

Defogging Algorithm of Color Images Based on Gaussian Function Weighted Histogram Specification 1.主要思想 通过对RGB空间雾霾图像的对比分析,采用基于散射特性的HSI空间亮度转换模型,提取强度图像I,采用基于高斯函数权值的直方图规范化算法进行处理,然后进一步转换到RG

RGB 和 HSI互相转换 python代码

图像RGB空间和HSI空间之间互相转换 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def __Rgb2Hsi(R, G, B): # 归一化到[0,1] R /= 255 G /= 255 B /= 255 eps = 1e-8 H, S, I = 0, 0, 0 sumRGB = R + G + B Min = min(R,G,B) S = 1 - 3 *

高光谱图像处理深度学习方法综述(二)

5.卷积神经网络(CNN)用于HSI分类任务 CNN可以分为两个结构:特征提取(FE)网络和分类器。本文主要研究三种CNN架构: 谱段CNN 空间CNN 谱段--空间结合CNN A.谱段CNN框架用于HSI分类任务 谱段CNN模型中只考虑\(1D\)谱段信息(\(x_i \in R^B\))作为输入。 下面列举一些着重从谱段进行研究的论

HSI和RGB的转换

下面的公式来自数字图像处理(刚萨雷斯第二版第6章) 首先确定hsi的各分量变化域,H为[0,360],S为[0,1],I为[0,255], 1.RGB转HSI (1)H: 这里θ的计算方式, (2) S, (I的公式在(3)中) (3) I 2.hsi转rgb 刚萨雷斯里面的HSI的I是归一化RGB后的,这里不归一化(求RGB时最后的分量不是用1减,而是3I减

数字图像处理技术--学习笔记1--图像编程基础

【1】图像和数字图像 I=f(x,y)表示一幅图像,可以用矩阵的形式描述: 矩阵的各元素叫像素,一幅数字图像是由在水平方面上的M列像素和垂直方向上的N行像素构成的,在数值上等于数字图像在该坐标点处的灰度值。 【2】颜色与颜色空间 (1) RGB颜色模式如下: (2)HSI颜色模式 色调(Hue)、色饱

STM32F4 3.STM32F4时钟系统

在 STM32F4 中,有 5 个最重要的时钟源,为 HSI、HSE、LSI、LSE、PLL。其中 PLL 实 际是分为两个时钟源,分别为主 PLL 和专用 PLL。从时钟频率来分可以分为高速时钟源和低速 时钟源,在这 5 个中 HSI,HSE 以及 PLL 是高速时钟,LSI 和 LSE 是低速时钟。从来源可分为 外部时钟源和内部时钟源,

STM32(七)时钟——HSE、HSI、PLL介绍

stm32可以使用三种不同的时钟源来驱动系统时钟 (SYSCLK),分别为HSI振荡器时钟、HSE振荡器时钟、主PLL时钟   一、高速外部时钟信号(HSE) 它主要是有以下两种时钟源产生: HSE外部晶体/陶瓷谐振器 HSE用户外部时钟 二、芯片内部时钟信号(HSI) HSI时钟信号由内部8MHz的RC振荡器产生,可直

STM8L151C8单片机学习例程(2)——CLK切换

STM8L_2_CLK: 1.User:工程及main文件 2.Hardware:CLK,LED,Delay 3.STM8L15x_StdPeriph_Driver:STM8自带库文件 4.Debug:hex文件存放于EXE文件夹 5.Function:    不同CLK时,LED闪烁 /** ****************************************************************************** * @file

【学习笔记】Capsure Networks for HSI

【利用胶囊网络处理高光谱图像问题】   Abstract 传统的CNNs对高光谱图像(HSI)识别问题有很好的效果,但是传统的CNNs对于找到空间-光谱间特征的联系领域上面存在障碍。(光谱-空间特征的联系是解决远景HSI 高等级复杂度的关键) 之前的解决办法是使用大量的信息数据调试参数。 我们建