lut

这次要整理的内容只有一个，就是LUT（Look Up Tabel）查找表。看起来很高大上，其实很简单，就是将一张图像的像素值通过某种规定好的映射方式，将满足某些条件的像素值映射到一个新的像素值，从而使图像呈现出不同的效果。而这个所谓的规定好的映射方式，其实就是我们要用的LUT查找表。LUT查找表主要可以应用在伪彩色增强上，或者是通俗点的用法，就是给图像加滤镜，变化图像的风格。 这里提供一个简单的LUT查找表的实现方式，代码如下： Mat image ; image = imread ( "D:/opencv_c++/cat.jpg" ) ; resize ( image , image , Size ( 600 , 400 ) ) ; cvtColor ( image , image , COLOR_BGR2GRAY ) ; /**********************基础功能实现**********************/ int LUT [ 256 ] ; //定义查找表；灰度值的映射 for ( int i = 0 ; i < 256 ; i ++ ) { if ( i < 50 ) { LUT [ i ] = 10 ; } else if ( i >= 50 && i < 100 ) { LUT [ i ] = 50 ; } else if ( i >= 100 &&

（1）FPGA和LUT简介 FPGA是可编程器件，与传统逻辑电路和门阵列(如PAL，GAL及CPLD器件)相比，具有不同的结构，FPGA利用小型查找表(16×1RAM)来实现组合逻辑，每个查找表连接到一个D触发器的输入端，触发器再来驱动其他逻辑电路或驱动I/O，由此构成了既可实现组合逻辑功能又可实现时序逻辑功能的基本逻辑单元模块，这些模块间利用金属连线互相连接或连接到I/O模块。FPGA的逻辑是通过向内部静态存储单元加载编程数据来实现的，存储在存储器单元中的值决定了逻辑单元的逻辑功能以及各模块之间或模块与I/O间的联接方式，并最终决定了FPGA所能实现的功能，FPGA允许无限次的编程。 LUT指显示查找表（Look-Up-Table)，本质上就是一个RAM。它把数据 事先（很重要，由分析综合工具完成） 写入RAM后，每当输入一个信号就等于输入一个地址进行查表，找出地址对应的内容，然后输出。 非常重要的概念：输入的信号 <====> 输入的地址 ===> 输出结果 （2）LUT框图结构 下图为四输入查找表结构 。xilinx FPGA内部是通过六输入查找表实现的。 （3）LUT内部结构 从图中可以看出，LUT是通过RAM实现的，4输入LUT通过16X1 RAM实现了，6输入查找表通过64X1 RAM实现。 下图为4输入查找表内部结构： 下图为6输入查找表内部结构： （4）LUT实现C

LUT 使用 颜色查找表 example LUT applyColorMap // 读入制作好的lut.png Mat color = imread("D:/images/lut.png"); Mat lut = Mat::zeros(256, 1, CV_8UC3); for (int i = 0; i < 256; i++) { lut.at<Vec3b>(i, 0) = color.at<Vec3b>(10, i); } imshow("color", color); Mat dst; LUT(src, lut, dst); imshow("lut-demo-dst", dst); // 使用 applyColorMap applyColorMap(src, dst, COLORMAP_AUTUMN); imshow("color-map", dst); 来源： https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12247057.html

XILINX FPGA 7系之 CLB/LUT 可以知道 CLB 是基本的组成单元，SLICE 也是 CLB 的基本组成单元，为了更好的使用 XILINX FPGA ，有必要在深挖一下 Distribute RAM（分布式内存）； XILINX 的 “ ug474_7Series_CLB.pdf ” 文档的 “Ch.2 中的 Distribute RAM ”章节有对此的详细描述 值得注意的是 XILINX CLB 的 LUT内部结构决定， Distribute RAM 只能够由 SLICEM 组成 ，SLICEL 是无法组成 Distribute RAM 的；SLICEM 构成 Distribute RAM 是通过其中的 LUT 实现的，1 个 SLICEM 是如下的结构： 可以看到 1 个 SLICEM 有 4 个 LUT，每个 LUT 都是 6 输入，所以 1 个 LUT 可以寻址空间是 2^6=64bits，那么 4 个 LUT 便可以级联组成 4x2^6=256bits，即，一个 SLICEM 最大可以包含 256bits RAM内容； 通过配置可以使用 1 个 SLICEM 实现如下 RAM： Single-Port 32 x 1-bit RAM Dual-Port 32 x 1-bit RAM Quad-Port 32 x 2-bit RAM Simple Dual

通过Report Utilization查看资源利用率报告时，会生成如下图所示的一个表格。在这个表格中Resource对应的列会有LUT和LUTRAM，那么两者到底有什么区别呢？是包含关系吗？不过，可以断定的是LUTRAM是指将LUT用做分布式RAM/ROM，换句话说是指SLICEM中的LUT被用做了存储单元，那么这里的存储单元是否包含移位寄存器（SRL）呢？ 为了验证我们看如下一个设计。这个设计包含三个模块：5-bit计数器（会消耗1个LUT），32x1（深度为32，宽度为1）的分布式RAM（会消耗1个SLICEM中的LUT），深度为32的移位寄存器（会消耗1个SLICEM中的LUT）。 对每个模块采用OOC综合方式，可以验证上述对每个模块LUT利用率推断的正确性，如下图所示。 打开布线后的DCP，执行report_utilization命令，结果如下图所示。可以看到该设计共消耗了3个LUT，2个LUTRAM。 事实上，从Available对应列可以看到LUT对应的数据为41000，而该数据指的是FPGA中所有LUT的个数。 结论： -资源利用率中的LUT是指设计中消耗的所有LUT，包括用做逻辑函数发生器的LUT（SLICEL中的LUT），也包括用做存储单元的LUT（SLICEM中的LUT） -资源利用率报告中的LUTRAM是指设计中消耗的SLICEM中的LUT（用做分布式RAM

CPLD 是可以等价于 GAL 的阵列，编程的数学模型是基于多项式的乘用与门电路实现，而多项式的加用或门电路实现。那么我们 FPGA 的编程机理是什么呢？它为什么能够实现我们任意的函数表达式呢？我们在上一讲已经知道了 FPGA就实现技术是可以分成三种不同 FPGA 的结构特点、实现的机理，这三种 FPGA 分别是基于 SRAM 技术、基于反熔丝技术、基于 E2PROM/FLASH技术。 就电路结构来讲， FPGA 可编程是指三个方面的可编程，一个是可编程逻辑块，一个是可编程 IO，还有一个就是可编程布线资源。可编程逻辑块是 FPGA 可编程的核心，这一节里我们着重就这个方面可编程进行讨论。 1 基于 SRAM 技术原理 1.1 SRAM 与 DRAM 在前面我们提到过，最早出现的 FPGA 是基于 SRAM 技术的，它也是目前发展到现在发展的最快的，所谓走的早，走的路就越长。那么我们讲什么是 SRAM 技术呢？关于这个概念，可能有些初学者是很模糊的。 半导体 RAM 是有动态 RAM 和静态 RAM 之说，就是 DRAM 与 SRAM。 DRAM我们可能接触的更多一点，因为我们如果有自己组装机器或者选购电脑的时候，都会考虑一个内存大小的问题，目前市场上这个内存大部分都是动态的，从开始的 DDR 到 DDR2，再到现在的 DDR3。 DRAM 与 SRAM 的区别在于 DRAM

新建文件_multiotsu.pyx #cython: cdivision=True #cython: boundscheck=False #cython: nonecheck=False #cython: wraparound=False import numpy as np cimport numpy as cnp cimport cython def _get_multiotsu_thresh_indices_lut(float [::1] prob, Py_ssize_t thresh_count): cdef Py_ssize_t nbins = prob.shape[0] py_thresh_indices = np.empty(thresh_count, dtype=np.intp) cdef Py_ssize_t[::1] thresh_indices = py_thresh_indices cdef Py_ssize_t[::1] current_indices = np.empty(thresh_count, dtype=np.intp) cdef float [::1] var_btwcls = np.zeros((nbins * (nbins + 1)) / 2, dtype=np.float32) cdef float [::1] zeroth

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I want to apply a LUT-filter on a video,so i decide to use FFMPEG,but i don't know how to apply this LUT image on the video , This is the LUT image: Can anyone tell me how to do this With FFMPEG ? Thanks. 回答1: You can use haldclut filter. ffplay input -vf "movie=uUyIr.png, [in] haldclut" 文章来源: How to apply a LUT filter with FFmpeg

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I would like to use a lookup table png ( example ) as color cube data for the CIColorCube filter in Swift. All I tried (and found) so far are examples with a computed color cube as in this example . How can I read a png as lookup data? 回答1: I now used this and this project to adapt their Objective-C implementation for Swift: func colorCubeFilterFromLUT(imageName : NSString) -> CIFilter? { let kDimension : UInt = 64 let lutImage = UIImage(named: imageName)!.CGImage let lutWidth = CGImageGetWidth(lutImage!) let lutHeight = CGImageGetHeight

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am still coding a fingerprint image preprocessor on Python. I see in MATLAB there is a special function to remove H breaks and spurs: bwmorph(a , 'hbreak') bwmorph(a , 'spur') I have searched scikit, OpenCV and others but couldn't find an equivalent for these two use of bwmorph . Can anybody point me to right direction or do i have to implement my own? 回答1: You will have to implement those on your own since they aren't present in OpenCV or skimage as far as I know. However, it should be straightforward to check MATLAB's code on how it