同一路RTSP|RTMP流如何同时回调YUV和RGB数据实现渲染和算法分析
技术背景 我们在做RTSP|RTMP播放器的时候，有这样的技术诉求，开发者希望同时回调YUV、RGB数据，特别是Unity场景下，YUV数据用于渲染，RGB数据用于做视觉算法分析，拿到的RGB数据，想办法和python通信，发给python做视觉算法处理。 一般来说，如果设备带宽和性能比较好的话，可以直接拉两路流，同时解码回调需要的数据，当然，一般是不建议这么做，特别是4K+分辨...
Linux平台下RTSP|RTMP播放器如何跟python交互投递RGB数据供视觉算法分析
技术背景 我们在对接Linux平台RTSP播放模块的时候，遇到这样的技术需求，开发者需要把Linux RTSP播放器拉取的数据，除了实时播放外，还要投递给python，用于视觉算法分析。 技术实现 Linux平台RTSP、RTMP直接播放不再赘述，这块我们非常成熟，python需要数据，我们可以在播放的同时，直接把数据回上来。回上来的数据，跟python交互，有多种方式，...
五种基于RGB色彩空间统计的皮肤检测算法
最近一直在研究多脸谱识别以及如何分辨多个皮肤区域是否是人脸的问题 网上找了很多资料，看了很多篇文章，将其中基于RGB色彩空间识别皮肤 的统计算法做了一下总结，统计识别方法主要是简单相比与很多其它基于 机器学习的算法，本人总结了五种RGB色彩空间的统计算法源码如下： Skin Filter1： ...
m基于FPGA的RGB转ycrcb颜色空间转换算法实现,包含testbench,对比三种转换方法
1.算法仿真效果vivado2019.2仿真结果如下： 其中1为直接乘法公式计算； 2为移位法计算； 3为分布式计算； 2.算法涉及理论知识概要 人类获得信息的主要方式是视觉,通常情况下颜色有2种描述方式,一种是RGB色度空间表示,一种是 YCbCr色度空间表示。然而,普通的R GB颜色空间对视频的显示存在很多问题,将其转换为YCbCr颜色空间能够很 好地适应现代社会的要求,本文正是...
ML之SSIM：基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
目录输出结果代码实现 相关文章ML之相似度计算：图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介、代码实现ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：基于输入图片利用多种算法进行判别ML之Hash_EditDistance：基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8....
ML之Cosin：基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别
目录输出结果代码实现 相关文章ML之相似度计算：图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介、代码实现ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：基于输入图片利用多种算法进行判别CV之Hog+HamMingDistance：基于Hog提取和汉明距离对比....
ML之Hog_HammingDistance：基于Hog特征提取“RGB”图像的768个值的单向vector利用汉明距离算法进行判别
目录输出结果代码实现 相关文章ML之相似度计算：图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介、代码实现ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：基于输入图片利用多种算法进行判别CV之Hog+HamMingDistance：基于Hog提取和汉明距离对比的应用—图像....
记一次HEX和RGB互换算法的思考及应用
网络异常，图片无法展示|由于笔者最近在开发可视化平台,所以对动态编辑器这块做了一段时间的研究, 发现其中有个小模块的知识点比较有意思,所以在这里分享一下.作为前端工程师, 我们平时在对接设计稿的时候, 是不是经常会涉及到颜色值的转换呢? 比如从HEX值转化到RGB值, 亦或者是从RGB值转换到HEX值, 这块在PhotoShop等设计软件中非常常见, 在做类似于画板, 设计类的IDE的时候也经常....
ML之SSIM：基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
输出结果代码实现def Ssim(img_path1,img_path2): from skimage.measure import compare_ssim img2 = np.resize(img2, (img1.shape[0], img1.shape[1], img1.shape[2])) ssim = com....
ML之Cosin：基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别
输出结果代码实现 def Cosin(self, img_pat1, img_pat2): image1 = Image.open(img_pat1) image2 = Image.open(img_pat2) &n...
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