01-图像基础-颜色空间
1.RGB颜色空间
RGB是一种常用的颜色空间,比如一幅720P的图像,所对应的像素点个数是1280*720,每一个像素点由三个分量构成,分别是R,G,B。
R代表红色分量,G代表绿色分量,B代表蓝色分量,以24位色来描述,R占8位,取值0-255,G占8位,取值0-255,B占8位,取值0-255。三个分量共同合成一个像素点的颜色,如下图
下面是关于RGB模型的数学表达式
从上述的描述中,我们可以直观的了解颜色在图像中是如何合成。
2.HSV
HSV也是一种颜色空间,一般应该在对颜色比较敏感的场合,比如识别口罩的颜色或车牌的颜色。
这种空间有三个分量,分别的H色彩,S饱和度和V明度
H用角度度量,取值范围为0~360°
S 用极坐标的极轴长度表示,V 用圆柱中轴的高度表示。
如上图可以看出,H为0时,表示红。H为120时表示绿,H为240时表示蓝,在颜色空间中,H一个值就能表示目标的颜色。
S是饱和度,其值对应于颜色的深浅
V是明度,对应于图像的亮与暗
3.YUV
YUV是一种颜色模型,其中Y表示亮度,取值0-255,而U表示红色色度分量,V表示蓝色色度分量,U和V的取值范围均是0-255
另外YUV与YCbCr相似,差异点是CbCr的取值分量是【-128至127】,一般模拟信号是用YUV数学信号上用YCbCr,两者转换方式如下
Y = Y
U = Cr + 128
V = Cb + 128
由于人眼对彩色分量没有亮度分量敏感,因而为了减少图像所占用的空间,YUV有不同的采样方法,其中常见的有YUV444、YUV422、YUV420
YUV444:每一个像素均有Y分量和UV分量
YUV422:去掉一部分UV分量,如下图
YUV420:去掉一部分UV分量,如下图
以上所述的颜色模型均可相互转换。
相关文章:

01-图像基础-颜色空间
1.RGB颜色空间 RGB是一种常用的颜色空间,比如一幅720P的图像,所对应的像素点个数是1280*720,每一个像素点由三个分量构成,分别是R,G,B。 R代表红色分量,G代表绿色分量,B代表蓝色分量,以24位色来…...

双向链表+Map实现LRU
LRU: LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。 核心思想: 基于Map实现k-v存储,双向链表中使用一个虚拟头部和虚拟尾部,虚拟头部的…...

HTML(27)——渐变
渐变是多个颜色逐渐变化的效果,一般用于设置盒子模型 线性渐变 属性:background-image : linear-gradient( 渐变方向 颜色1 终点位置, 颜色2 终点位置, ......); 取值: 渐变方向:可选 to 方位名词角度度数 终点位置:可选 百分…...

2024上半年网络工程师考试《应用技术》试题一
阅读以下说明,回答问题。 【说明】 MPLS基于(1)进行转发,进行MPLS标签交换和报文转发的网络设备称为(2),构成MPLS域(MPSDomain)。位于MPLS域边缘、连接其他网络的LSR称为(3),区域内部的LSR称为核心LSR(CoreLSR)IP报文进入MPLS网络时…...

pnpm介绍
PNPM 是一个 JavaScript 包管理器,类似于 npm 和 Yarn。它的全称是 "Performant npm",主要设计目标是优化包的安装和管理过程,以提升速度和效率。PNPM 的主要特点包括: 符号链接(Symlink)&#x…...

Linux内核的启动过程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Linux内核的生成过程 内核的生成步骤可以概括如下: ① 先生成 vmlinux,这是一个elf可执行文件。② 然后 objcopy 成 arch/i386/boot/compressed/vmlinux.bin,去掉了原 elf 文件中一些无用的section等信息。③ gzip 后压缩为 arch/i386/boot…...
相关分析 - 肯德尔系数
肯德尔系数(Kendall’s Tau)是一种非参数统计方法,用于衡量两个变量之间的相关性。它是由统计学家莫里斯肯德尔(Maurice Kendall)在1938年提出的。肯德尔系数特别适用于有序数据,可以用来评估两个有序变量之…...

【咨询】企业数字档案馆(室)建设方案-模版范例
导读:本模版来源某国有大型医药行业集团企业数字档案馆(室)建设方案(一期300W、二期250W),本人作为方案的主要参与者,总结其中要点给大家参考。 目录 1、一级提纲总览 2、项目概述 3、总体规…...
selfClass 与 superClass 的区别
在 Objective-C 中,[self class] 和 [super class] 都用于获取对象的类信息,但它们在运行时的行为略有不同。理解它们的区别有助于更好地掌握 Objective-C 的消息传递机制和继承关系。让我们详细解释这两个调用的区别。 [self class] 当你在一个对象方…...

秒懂设计模式--学习笔记(6)【创建篇-建造者模式】
目录 5、建造者模式5.1 介绍5.2 建造步骤的重要性5.3 地产开发商的困惑5.4 建筑施工方5.5 工程总监5.6 项目实施5.7 建造者模式的各角色定义5.8 建造者模式 5、建造者模式 5.1 介绍 建造者模式(Builder)又称为生成器模式,主要用于对复杂对象…...

领略超越王勃的AI颂扬艺术:一睹其惊艳夸赞风采
今日,咱也用国产AI技术,文心一言3.5的文字生成与可灵的图像创作,自动生成一篇文章,提示语文章末下载。 【玄武剑颂星际墨侠】 苍穹为布,星辰织锦,世间万象,皆入我玄武剑公众号之浩瀚画卷。此号…...

Linux走进网络
走进网络之网络解析 目录 走进网络之网络解析 一、认识计算机 1.计算机的发展 2.传输介质 3.客户端与服务器端的概念 交换机 路由器 二、计算机通信与协议 1. 协议的标准化 2. 数据包的传输过程 OSI 协议 ARP协议 3. TCP/IP:四层模型 4. TCP三次握手和四次挥手…...

go语言Gin框架的学习路线(六)
gin的路由器 Gin 是一个用 Go (Golang) 编写的 Web 框架,以其高性能和快速路由能力而闻名。在 Gin 中,路由器是框架的核心组件之一,负责处理 HTTP 请求并将其映射到相应的处理函数上。 以下是 Gin 路由器的一些关键特性和工作原理的简要解释…...

Java面经知识点汇总版
Java面经知识点汇总版 算法 14. 最长公共前缀(写出来即可) Java 计算机基础 数据库 基础 SQL SELECT first_name, last_name, salary FROM employees WHERE department Sales AND salary > (SELECT AVG(salary)FROM employeesWHERE department Sal…...

详细分析Sql Server中的declare基本知识
目录 前言1. 基本知识2. Demo3. 拓展Mysql4. 彩蛋 前言 实战探讨主要来源于触发器的Demo 1. 基本知识 DECLARE 语句用于声明变量 声明的变量可以用于存储临时数据,并在 SQL 查询中多次引用 声明变量:使用 DECLARE 语句声明一个或多个变量变量命名&a…...
Perl 语言入门:编写并执行你的第一个脚本
摘要 Perl 是一种高级、通用的、解释型、动态编程语言,以其强大的文本处理能力而闻名。本文将指导初学者如何编写和执行他们的第一个 Perl 脚本,包括 Perl 的基本概念、脚本的基本结构、运行 Perl 脚本的方法以及一些简单的 Perl 语法。 引言 Perl&am…...
python库 - missingno
missingno 是一个用于可视化和分析数据集中缺失值的 Python 库。它提供了一系列简单而强大的工具,帮助用户直观地理解数据中的缺失模式,从而更好地进行数据清洗和预处理。missingno 库特别适用于数据分析和数据科学项目,尤其是在处理缺失数据…...
VPN的限制使得WinSCP无法直接连接到FTP服务器解决办法
由于VPN的限制使得WinSCP无法直接连接到FTP服务器,并且堡垒机的文件上传限制为500M,因此我们需要找到一种绕过这些限制的方法。以下是几个可行的方案: 方法1:通过分割文件上传 分割文件: 使用文件分割工具(…...
PCI DSS是什么?
PCI DSS,全称为Payment Card Industry Data Security Standard(支付卡行业数据安全标准),是由支付卡行业安全标准委员会(PCI Security Standards Council)制定的一套安全标准,旨在保护信用卡信息…...

DeepMind的JEST技术:AI训练速度提升13倍,能效增强10倍,引领绿色AI革命
谷歌旗下的人工智能研究实验室DeepMind发布了一项关于人工智能模型训练的新研究成果,声称其新提出的“联合示例选择”(Joint Example Selection,简称JEST)技术能够极大地提高训练速度和能源效率,相比其他方法ÿ…...

测试微信模版消息推送
进入“开发接口管理”--“公众平台测试账号”,无需申请公众账号、可在测试账号中体验并测试微信公众平台所有高级接口。 获取access_token: 自定义模版消息: 关注测试号:扫二维码关注测试号。 发送模版消息: import requests da…...

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署
一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架,相比 MapReduce 具有以下核心优势: 内存计算:数据可常驻内存,迭代计算性能提升 10-100 倍(文档段落:3-79…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理
让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理 MCP(Model Context Protocol)是一种创新的通信协议,旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天,MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

成都鼎讯硬核科技!雷达目标与干扰模拟器,以卓越性能制胜电磁频谱战
在现代战争中,电磁频谱已成为继陆、海、空、天之后的 “第五维战场”,雷达作为电磁频谱领域的关键装备,其干扰与抗干扰能力的较量,直接影响着战争的胜负走向。由成都鼎讯科技匠心打造的雷达目标与干扰模拟器,凭借数字射…...

中医有效性探讨
文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学?传统医学奠基期(远古 - 17 世纪)近代医学转型期(17 世纪 - 19 世纪末)现代医学成熟期(20世纪至今) 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

视频行为标注工具BehaviLabel(源码+使用介绍+Windows.Exe版本)
前言: 最近在做行为检测相关的模型,用的是时空图卷积网络(STGCN),但原有kinetic-400数据集数据质量较低,需要进行细粒度的标注,同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块,…...

安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲
文章目录 前言第一部分:体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分:体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...

无人机侦测与反制技术的进展与应用
国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机(无人驾驶飞行器,UAV)技术的快速发展,其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统,无人机的“黑飞”&…...