图像处理

如何用TMS320C6678处理器进行TI-IPC多核通信案例 本文基于创龙科技TL6678-EasyEVM评估板进行演示。 图1TL6678-EasyEVM评估板 TL6678-EasyEVM是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点高性能处理器设计的高端多核DSP评估板，由核心板与底板组成。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。 评估板接口资源丰富，引出双路千兆网口、SRIO、PCIe等高速通信接口，方便用户快速进行产品方案评估与技术预研。 开发案例主要包括：Ø (1) 裸机开发案例 (2) RTOS(SYS/BIOS)开发案例 (3) IPC、OpenMP多核开发案例 (4) SRIO、PCIe、双千兆网口开发案例 (5) 图像处理开发案例 (6) DSP算法开发案例 (7) 串口、网络远程升级开发案例 案例源码、产品资料（用户手册、核心板硬件资料、产品规格书）可点 site.tronlong.com/pfdownload 获取。 ​ 1.1 TI-IPC简介 TI-IPC(Inter-Processor Communication)是组件提供与处理器硬件无关的API，可用于多核处理器核间通信、同一处理器进程间通信和设备间通信。API支持消息传递、流和链接列表

#coding:utf-8 ''' 灰度拉伸 定义：灰度拉伸，也称对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。作用：扩展图像的 直方图，使其充满整个灰度等级范围内 公式： g(x,y) = 255 / (B - A) * [f(x,y) - A], 其中，A = min[f(x,y)],最小灰度级；B = max[f(x,y)],最大灰度级； f(x,y)为输入图像,g(x,y)为输出图像 缺点：如果灰度图像中最小值A=0，最大值B=255，则图像没有什么改变 ''' import cv2 import numpy as np def grey_scale(image): img_gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY) rows,cols = img_gray.shape flat_gray = img_gray.reshape((cols * rows,)).tolist() A = min(flat_gray) B = max(flat_gray) print('A = %d,B = %d' %(A,B)) output = np.uint8(255 / (B - A) * (img_gray - A) + 0.5) return output src = cv2.imread('datas/f4.jpg') result =

前几天找资料的时候，看到了一个开源IP，对于音视频编解码的人还是比较有用的，这里先看下它的简介： 简介 H.265 Video Encoder IP Core 是开源的H.265硬件视频编码器，实现了H.265（或叫HEVC）的大部分功能。它由复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室（State Key Lab of ASIC & System，Fudan University）视频图像处理实验室（VIP Lab）范益波教授研究团队开发完成，并开放源代码。任何组织个人可以无偿使用上述代码用于研究和生产目的，VIP Lab将会持续更新并维护H.265硬件视频编码器的开发。 开源地址： www.openasic.org 上面有开源的IP core和仿真教程，同时在某IC网站上还看到了官方的简介视频，这里我就不详细介绍了，因为我还没时间验证一下，有需求的朋友可以先看看视频，同时因为该网站需要登录才能下载，我也把下载下来的文件分享给大家，大家可以先预览一下，有兴趣或者问题可以注册一下会员，去网站上下载和留言，我看上面工作人员还是回答问题很快的。 链接：https://pan.baidu.com/s/1vrkI3TcYIlkxjz_OWNO1bw 提取码：1y9y ＮＯＷ 现 在 行 动 ！ 推荐阅读 01 原理图输入设计历史（一） 如何用数字IC/FPGA实现算法 02

RK3399的CPU采用big.LITTLE大小核架构，双Cortex-A72大核+四Cortex-A53小核结构，对整数、浮点、内存等作了大幅优化，在整体性能、功耗及核心面积三个方面都具革命性提升。 RK3399的GPU采用四核ARM新一代高端图像处理器Mali-T860，集成更多带宽压缩技术：如智能迭加、ASTC、本地像素存储等，还支持更多的图形和计算接口，总体性能比上一代提升45%。 RK3399开发板搭建了最新android7.1 系统，4G DDR3内存，32G EMMC 存诸，搭配8.4寸高清IPS屏。RK3399开发板主板尺寸为：155*104mm，设计有非常丰富的接口，板载3路TTL UART，2路USB2.0接口，一路USB3.0接口，WIFI/BT二合一，HDMI OUT 、HDMI INT、Type C、4G、IR、以太网等;可扩展模块包括4G模块、Camera(1300万、500万)等应用类功能模块。 PHY 配置 Kernel menuconfig 中不要选择任何 PHYDevice Driver，设置成如下配置： 　　如果选择了某个特定的 PHY Device Driver，反而会造成异常。(例如断开 RJ45 网线后，上 　　层仍然显示以太网连接。即可能出现 kernel 不能识别插拔网线的动作，正常情况，插拔网线 kernel 的 log 中会有

文章目录 1、基于划分模式的图像增强 2、基于c++ OpenCV的实现 3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变换域内，对图像的变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。一般来说，对于实际项目中，可能用其中一种或几种方法来进行图像增强效果一般会很差，我们更多的是对这些算法进行融合，来达到我们想要的效果。 1、基于划分模式的图像增强 假设我们有图像A、B，分别为同一场景在不一样的光照拍摄图片，其中A表示基色 ，B表示混合色。那么我们对该场景下的光照分布进行建模得到,划分模式的计算公式： 结果色 = (基色 / 混合色) *255 。 具体什么意思呢？ 我们分析每个通道的数值，并基于基色进行增强，如果基色数值大于或等于混合色，那么结果色就为白色；如果基色小于混合色，结果会比基色更暗。 这个算法为什么比较适合文档图像增强？ 我们知道文档图像一般主要有文字和背景组成。其中文字为黑色，背景为白色。如果单纯的进行对比度之类的增强，对于较亮或较暗的图像确实有效，但对于文档，这种方法反而使得文本部分缺失

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：机器之心 | 作者：杜伟、小舟 购买提示都没看到就没了，没了！ 英伟达 RTX 3080 开售瞬间就被抢购一空，美国网友体验了一把「掐秒抢购」商品的糟糕体验！ 更有报道称，每家实体店仅有 10 张 RTX 3080 在售。下图为布鲁克林一家 Micro Center 门店前排队购买 RTX 3080 的顾客： 当地时间 9 月 17 日，英伟达 RTX 3080 显卡开售。但令人意外的是，这款标价 699 美元的 GPU 刚一开售就几乎在所有地方销售一空。 亚马逊、新蛋网（Newegg）、百思买以及英伟达官网都已宣布 RTX 3080 显卡售罄。甚至去 NowInStock.net 这样的库存检查网站也空手而归。 英伟达官网显示 RTX 3080「无货」。 在 Twitter 上，很多人也描述了自己买不到 RTX 3080 显卡的窘况。 一位用户发文称购买者在当地的 Micro Center 外露营了两天，为的就是能买到该商店 11 张现货 RTX 3080 显卡中的一张。另一位用户也发布了一张图片：购买者在商店外过夜，但还被商店经理告知，在他们这三四十人中，只有 10 人能买得到，因为该商店只有 10 张 RTX 3080 显卡。 很多人为错过第一批 RTX 3080 显卡而愤怒

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 来源：新智元 编辑：SF 【导读】 近日，国际模式识别大会（ICPR 2020）拉开帷幕，各个workshop也公布了各项挑战赛的结果，来自中国的DeepBlueAI 团队斩获了由ICPR 2020、Kaggle和JDAI等联合举办大规模商品图像识别挑战赛冠军。 赛题介绍 随着互联网技术和电子商务的迅猛发展，人们的购物方式逐步由传统实体店购物变为网络购物。为了充分满足客户海量、多样化的网上购物需求，人工智能零售系统需要快速地从图像和视频中自动识别出产品的存货单元(Stock Keeping Unit，SKU)级别的类别，然而，许多SKU级别的产品都是细粒度的，可以看出它们在视觉上是相似的。 JDAI构建了一个名为Products-10K[1]的产品识别数据集，这是迄今为止最大的一个产品识别数据集，其中包含了约10000种经常被中国消费者购买的产品，涵盖了时尚、3C、食品、保健、家居用品等全品类。 该赛题由JDAI和ICPR 2020、Kaggle等联合举办，要求参数者开发算法基于提供的产品图片进行细粒度分类。 评测指标 本次赛题采用的是Overall Accuracy 团队成绩 DeepBlueAI团队通过数据分析，网络结构设计以及loss改进等逐步优化算法，最好的单模在Public &

为了得到更加清晰的图像我们需要通过技术对图像进行处理，比如使用对比度增强的方法来处理图像，对比度增强就是对图像输出的灰度级放大到指定的程度，获得图像质量的提升。本文主要通过代码的方式，通过OpenCV的内置函数将图像处理到我们理想的结果。 ###灰度直方图### 灰度直方图通过描述灰度级在图像矩阵中的像素个数来展示图像灰度级的信息，通过灰度直方图的统计我们可以看到每个灰度值的占有率。下面是一个灰度直方图的实现： import cv2 import numpy as np import sys import matplotlib.pyplot as plt #计算灰度直方图 def calcGrayHist(image): rows,clos = image.shape #创建一个矩阵用于存储灰度值 grahHist = np.zeros([256],np.uint64) print('这是初始化矩阵') print(grahHist ) for r in range(rows): for c in range(clos): #通过图像矩阵的遍历来将灰度值信息放入我们定义的矩阵中 grahHist[image[r][c]] +=1 print('这是赋值后的矩阵') print(grahHist) return grahHist if __name__=="__main__":

##灰度图像数字化## 我们平时使用PS或者其它图像处理的软件打开一个要处理的图像，当我们将图像放大的足够大的时候我们会发现很多个灰度程度不同的小方格，其中每个方格就相当于一个像素，水平方向的方格数代表这个图像的像素宽度（通常在图像的属性信息中可以查看到图像以像素为单位的宽度），同样垂直方向上的方格的个数代表图像的像素高度。计算机会将每个方格化为一个数值- “位深度”，是将一个方格化为[0,255]之间的一个uchar类型的数字，用256个数来表示灰度的深浅（0代表黑色，256代表白色），值越小越灰，反之越大越接近白色，就越亮。总之对于计算机数字图像的处理就是对图像矩阵的操作。 利用imread的Python API ，可以将灰度图像转化成都ndarry类型，实例如下： import cv2 import numpy as np #读入原始图像 img=cv2.imread('j1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #灰度化处理 cv2.imshow("1",img); cv2.waitKey(0) 运行结果： imread的参数说明：OpenCV2.x和OpenCV3.x的语法不同(我已经抛弃2.x了，所有实例均以OpenCV3.x版本为例)，在OpenCV3.x版本中对应的参数是 参数 OpenCV3.x的解释 filename 图像的文件名，可以包含路径

Adobe Photoshop，简称“PS”，是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件 Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。ps有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及 2003年，Adobe Photoshop 8被更名为Adobe Photoshop CS。2013年7月，Adobe公司推出了新版本的Photoshop CC，自此，Photoshop CS6作为Adobe CS系列的最后一个版本被新的CC系列取代 截止2019年1月Adobe Photoshop CC 2019为市场最新版本 Adobe支持Windows操作系统 、Android与Mac OS， 但Linux操作系统用户可以通过使用Wine来运行Photoshop 从功能上看，该软件可分为图像编辑、图像合成、校色调色及功能色效制作部分等。 图像编辑是图像处理的基础，可以对图像做各种变换如放大、缩小、旋转、倾斜、镜像、透视等；也可进行复制、去除斑点、修补、修饰图像的残损等 图像合成则是将几幅图像通过图层操作、工具应用合成完整的、传达明确意义的图像，这是美术设计的必经之路；该软件提供的绘图工具让外来图像与创意很好地融合 校色调色可方便快捷地对图像的颜色进行明暗、色偏的调整和校正