博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
深度图像的获取原理
阅读量:5782 次
发布时间:2019-06-18

本文共 786 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

RGB-D(深度图像)

这里写图片描述这里写图片描述

  深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map

  在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系。

  下面可以看到两个不同的深度图,以及从中衍生的原始模型。第一个深度图显示与照相机的距离成比例的亮度。较近的表面较暗; 其他表面较轻。第二深度图示出了与标称焦平面的距离相关的亮度。靠近焦平面的表面较暗; 远离焦平面的表面更轻((更接近并且远离视点)。
立方体结构 深度图:更近更深 深度图:近距离焦距更深
这里写图片描述 这里写图片描述 这里写图片描述

  RGB-D Dataset:

  RGB-D Demo:


图像深度

  图像深度 是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率。

  图像深度 确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级。比如一幅单色图像,若每个像素有8位,则最大灰度数目为2的8次方,即256。一幅彩色图像RGB三通道的像素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方,即1024,就是说像素的深度为10位,每个像素可以是1024种颜色中的一种。

  例如:

  一幅画的尺寸是1024*768,深度为16,则它的数据量为1.5M。

  计算如下:

  1024×768×16 bit = (1024×768×16)/8 Byte = [(1024×768×16)/8]/1024 KB = 1536 KB = {[(1024×768×16)/8]/1024}/1024 MB = 1.5 MB

 

你可能感兴趣的文章
windows 如何查看端口占用情况?
查看>>
根据ImageView的大小来压缩Bitmap,避免OOM
查看>>
TEST
查看>>
loadrunner 的Administration Page里面设置
查看>>
程序员喜欢怎样的职位描述?(转)
查看>>
威胁快报|ProtonMiner挖矿蠕虫扩大攻击面,加速传播
查看>>
<<深入PHP面向对象、模式与实践>>读书笔记:面向对象设计和过程式编程
查看>>
架构的“一小步”,业务的一大步
查看>>
聊聊flink JobManager的heap大小设置
查看>>
PAT A1116
查看>>
App上架/更新怕被拒? iOS过审“避雷秘籍”请查收
查看>>
CentOS 7 防火墙操作
查看>>
关于 top 工具的 6 个替代方案
查看>>
程序员最讨厌的9句话,你可有补充?
查看>>
PAT A1037
查看>>
DevOps自动化工具集合
查看>>
淘宝放大镜的两种实现方法JS
查看>>
浅谈RPC
查看>>
Unity C# 打包AssetBundle与场景
查看>>
YYCache 源码学习(一):YYMemoryCache
查看>>