图像深度和通道的差异
我正在尝试学习opencv，但它非常混乱。有人能知道imagedepth和图像中通道数之间的区别吗。假设图像深度为8，通道R、G、B的数量为3。那么，这意味着什么，我很难可视化三维结构
共有3个答案
以这种方式。
你有一个只有一个像素的图像。图像的大小为1x1像素。
- 如果这是一个灰度图像，则只需要一个SINGLE通道来表示图像。怎样？因为灰度图像（假设是8位图像）将有8位，即2的8次方，即256种不同的阴影。从黑到白。灰度
- 灰度通常是黑白图像。
- 现在如果相同的单像素图像是由颜色组成的，那么我们需要三个通道，即红色、绿色和蓝色或RGB。当我们混合这些通道的色调时，我们会得到不同的颜色。
- 比如，（255,255,255)在RGB中是纯白的，（0,0,0）是纯黑的
- 所以现在每个通道都有0-255的阴影，也就是8位。
- 生成的彩色图像深度为8位，通道数为3。
- 每个通道可以有超过8位，这增加了颜色范围（阴影）
- 对于1x1像素图像，每个通道的像素颜色值范围为0-255。即
[R中的0到255][G中的0到255][B中的0到255]
根据OpenCV文档，in-OpenCV深度定义为单个通道的位深度。所以，如果你有8位深度和3个通道，这意味着你有24位每图像像素
深度（或更好的颜色深度）是用于表示颜色值的位数。我并不真正喜欢OpenCV，但颜色深度为8通常意味着每个通道8位（因此每个通道有256个颜色值——或者更好：灰色阴影（见注释）——从0到255），3个通道意味着一个像素值由3*8=24位组成。
然而，这也取决于命名法。通常你会说
“颜色深度为每个通道8位”
但你也可以说
“图像的颜色深度为32位”
然后平均每个RGBA通道8位，或
“图像的颜色深度为24位”
并且平均每R、G和B信道8比特。
底线：这里的文档（或措辞）必须非常具体；-）
-
问题内容： 我想将具有形状的灰度图像转换为具有形状的3通道图像。使用可以完成工作，但是必须有一个整洁的方法。这是程序中的一段代码，有人可以提示。请指教。 问题答案： 您可以使用它来更简洁地完成此操作：
-
立体图像的深度图 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本节中， 我们将学习根据立体图像创建深度图。 基础 在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。 上图
-
目标 在这个章中，我们将学习从立体图像创建深度图。 基本 在上一章中，我们看到了极线约束等相关术语的基本概念。我们也看到，如果我们有两个相同的场景图像，我们可以直观地从中获取深度信息。 上图包含全等三角形。写出它们的等价方程将得到以下结果： $$ disparity = x - x' = \frac{Bf}{Z} $$ $x$ 和 $x'$ 是对应于场景点 3D 的图像平面中的点与其相机中心之间的
-
本文向大家介绍固定通道分配和动态通道分配之间的差异，包括了固定通道分配和动态通道分配之间的差异的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 固定频道分配(FCA) 固定信道分配(FCA)是固定信道或语音信道分配要分配给小区的策略。分配通道后，就不会更改它们。这种分配类型用于最大化频率使用率。如果用户拨打电话并且手机已被占用，则通话将被阻止。从其他单元借用渠道可以解决此问题。 动态频道分配(DCA) 动
-
7.3.5 深度图像转激光数据 本节介绍ROS中的一个功能包:depthimage_to_laserscan，顾名思义，该功能包可以将深度图像信息转换成激光雷达信息，应用场景如下: 在诸多SLAM算法中，一般都需要订阅激光雷达数据用于构建地图，因为激光雷达可以感知周围环境的深度信息，而深度相机也具备感知深度信息的功能，且最初激光雷达价格比价比较昂贵，那么在传感器选型上可以选用深度相机代替激光雷达吗
-
简介 深度截图（英文名：Deepin Screenshot）是deepin团队开发的一款精巧截图软件。 在Linux下虽然已有Shutter、 Scrot等强大的截图工具，但是它们操作体验并不是太好。因此深度截图学习了QQ截图的优点，实现了截图、编辑、分享一体化操作，方便用户降低学习成本，享受截图的快乐。 深度截图是一款自由软件，遵循自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证第三版。 目前最新版