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计算摄像技术02 - 颜色空间

一些计算摄像技术知识内容的整理:颜色视觉与感知特性、颜色空间和基于彩色滤镜阵列的彩色感知。三色学说的核心观点是假定人眼视网膜上存在三种能够感受红、绿、蓝三原色的光接收器,每种接收器受到刺激后引起的兴奋响应都能产生一种原色的感觉,而颜色感受都由兴奋响应量的比例确定。需要注意的是三色学说不是理论推导的学说,而是建立在颜色混合实验规律的基础上,即不同比例的红、绿、蓝三原色可以混合出几乎所有的颜色。

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#人工智能#matlab#计算机视觉 +4
UVM验证方法学_phase机制

验证平台是很复杂的,要搭建出一个验证平台是一件相当繁杂的事情,要正确地掌握并理顺这些步骤是一个相当艰难的过程。在不同时间做不同的事情,这就是uvm中phase的设计哲学。但是仅仅划分成phase是不够的,phase的自动执行功能极大地方便了用户。同时,phase机制的引入在很大程度上解决了因代码顺序杂乱可能会引发的问题,也在很大程度上减少了验证平台开发者的工作量。

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#fpga开发#linux#模块测试 +2
UVM验证方法学_config_db机制

config_db机制是uvm中很重要的机制之一。由于验证平台的结构往往会比较复杂,其中的组件如果要进行互相通信和参数传递,则需要一种高效且稳妥的办法,这就是config_db机制的意义。正确地运用config_db机制,能够帮助我们灵活地对环境进行控制,实现不同的场景。

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#fpga开发#linux#模块测试 +2
计算摄像技术05 - 自动曝光技术

自动曝光可以分为亮度获取、亮度分析、曝光调节三个步骤。从实现方式上,自动曝光又可以分为光学方式与电子学方式。一般具有测光功能的摄像机都有至少三种基本的测光方式:中央重点平均测光、中央部分测光和点测光。事实上,无论哪种测光方式都很难兼顾整个画面的亮度。当光照条件是背光(逆光)或是强正面光时,由于场景中最亮和最暗区域具有强烈的对比度,如果仍然采用 上述的常用测光方法,虽然整体的图像亮度仍然是“中间灰度

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#图像处理#计算机视觉#视觉检测 +3
图像细化和骨架提取

图像细化(Image Thinning),一般指二进制图像的骨架化(Image Skeletonization) 的一种操作运算。细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度过程的简称;骨架提取与图像细化类似,都是指将二进制图像中一部分像素去掉后,剩下的像素仍然能保持原来的形状,形成图像的骨架。Zhang-Suen算法是一种经典的细化算法,后续很多的算法是在其基础上进行改进的。在很多的图像处理

#matlab#计算机视觉#视觉检测 +3
MIPI CSI-2接口解析①

对于图像分辨率越来越高的的需求,正在推动现有主机中处理器到摄像头的传感器接口的带宽容量发展。然而常见的并行接口难以扩展,需要很多相互连接,并消耗相对较大的功率。这些并行接口互相不兼容,当使用不同厂商的设备在一起工作时就会产生问题,同时会提高系统成本,并降低系统可靠性。CSI-2的出现为移动行业提供了一个标准的、可扩展的、低功耗的、高速的、经济的,同时支持各种移动设备成像解决方案的接口。

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#fpga开发#图像处理#计算机视觉 +3
Verilog设计_找到1的位置

在输入数据中找到1的位置:找到第一个1的位置和最后一个1的位置。给出了两种设计方法:第一种使用二分法,但是有一定局限性;第二种则是通用的参数化设计方法。

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#fpga开发#linux#模块测试 +2
到底了