本文对比了UVC/RTSP视频流与JPG图像在PotPlayer中的显示效果差异，发现JPG图像通透度较差。分析指出ISP输出为YUV全范围(0-255)，而播放软件默认使用限制范围(16-235)会导致色彩偏差。建议在PotPlayer中将YUV转RGB和YUV色彩空间设置为全范围，确保ISP输出与播放软件颜色空间一致，避免出现亮度、通透度和色彩差异问题。不同PotPlayer版本需在参数选项中

摘要：RGB色度归一化通过计算RGB三通道比例（r=R/(R+G+B)等），剥离亮度干扰，提取纯粹色彩特征。其核心特性包括归一性（r+g+b=1）和亮度无关性，适用于色彩识别（如交通灯检测）、消除光照影响、色彩校正等场景。工程实现需处理除零错误、优化抗噪声和实时计算（如整数量化）。典型应用如嵌入式系统中的红色交通灯识别，通过设定色彩比例阈值实现稳定检测，克服亮度变化的影响。该方法是提升色彩相关算法

的前提是，图像区域内没有任何样品结构造成的亮度变化，否则标准差还包含这个结构信息。为此，我们可以连续拍摄两张同样场景的图像，然后把两张图像相减。然而，杯具的现实是，方法很简单，在相机完全无信号的情况下，（如显微镜设为全部光都到目镜，或者盖上镜头盖），将曝光时间设为0, 拍摄一帧图像。我们还可以设置不同的曝光时间，重复上述步骤，用多次测量所得的值作图，通过拟合曲线来观察增益的线性度。的设置，图像亮度

测量信噪比，需要在同样条件下拍摄多张图像，然后对感兴趣的像素在这一系列图像中的亮度做统计分析: 这些亮度的平均值为信号，标准方差为噪声。我们把显微镜的光设置为全部到目镜，或者盖上相机的镜头盖，用很短的曝光时间(比如1ms)，这张图像中仅含偏置offset和读出噪声 read noise，没有信号，称为Bias图像。如果要分析的对象，均匀的ROI或较长的Line都比较难定义，如下面图像上亮的块状或点

转载于RAW6/7/8/10/12/14/16/20/24被用来传输图像传感器RAW图像数据。RAW图像数据是未经压缩过的图像数据（即Raw Bayer数据），或者是互补色数据，但RAW图像数据不限于这些数据类型。

RGB数据传输方式

Understanding ISP Pipeline - Noise Reduction转载于：Understanding ISP Pipeline - Noise Reduction背景下图是使用单反相机在ISO6400条件下拍摄24MP分辨率图片的预览效果。看起来似乎还不错，但是如果将图像放大到100%显示，则真实效果是这样的，原生画面上实际充满了各种颜色杂乱的斑点和斑块，几何线条也不太清晰。

                                                    图像去暗角暗角图像是一种在现实中较为常见的图像，其主要特征就是在图像四个角有较为显著的亮度下降，比如下面两幅图。根据其形成的成因，主要有3种：natural vignetting, pixel vignetting, 以及mechanic vignetting，当然，不管他的成因如何，如果能..

OpenCV 中图像坐标系统与Python中NumPyArrays之间的关系OpenCV中的图像坐标系一般而言，图像可以用像素网格表示。想象一下一张网格的纸张，网格纸张中的那一个个网格就可以看作是一个一个像素。在这张网格纸中，最左上角代表的就是图像的（0,0）坐标点。当我们向下并向右移动时，x和y的坐标值都随之增大。我们以如下图片进行说明。如上图，在一张网格纸上，呈现一个字母I。我们能够观察到这是

1.频率和概率    直方图每个矩形框的数值描述的是图像中相应灰度值的频率。因此，可以说直方图是一种离散的频率分布。给定一个大小为M*N的图像I，直方图中所有矩形框所代表的数值之和，即为图像中的像素数量，即：    相对应的归一化直方图表示为：   0i所出现的概率。i的累积概率值为1，即概率分布p必须满足以下关系:    与累积概率所所对应的累积直方图H是一个离散