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颜色传感器TCS230及颜色识别电路 总被引:9,自引:0,他引:9
胡建民 《单片机与嵌入式系统应用》2006,(4):40-41,53
TCS230是美国TAOS公司生产的一种可编程彩色光到频率的传感器。该传感器具有分辨率高、可编程的颜色选择与输出定标、单电源供电等特点;输出为数字量,可直接与微处理器连接。文中主要介绍TCS230的原理和应用,以及色光和白平衡的知识,并用一个实例说明TCS230识别颜色的过程。 相似文献
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视频处理中需要完成从YUV色彩空间到RGB色彩空间的转换。通过分析YUV格式与RGB格式间的转换算法,提出使用整形计算替代浮点运算,利用整除256对应右移八位操作,提高运算速度。结合使用Intel单指令多数据扩展指令集SSE2技术进行算法优化后,显著提高格式转换运算的效率。实验结果表明,采用此技术可以提高25倍以上的运算速度,在视频处理中具有很好的应用性。 相似文献
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为实现工业上位机与从设备之间的使用时间权限检查以及通讯环节加密,设计出以PIC16F877A单片机为处理核心, DS12C887实时时钟芯片为时间的基准,并采用EPM7064STC44-10N CPLD作数学逻辑处理主从设备智能加密锁系统,防止设备被非法互换,保障设备生产企业的合法权益. 相似文献
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基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法 总被引:3,自引:1,他引:3
传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。 相似文献
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基于两种色彩空间的颜色选择方法 总被引:11,自引:0,他引:11
本文分析和比较了HSI和RGB两种色彩空间的特性,提出了一种基于两种色彩空间,可以实现人机交互的选择颜色的方法,并设计了基于该方法的颜色编辑器,通过对彩色图像处理的实验,结果证明该方法适用而且有效。 相似文献
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杨德龙 《电脑编程技巧与维护》2004,(10):16-18
一、前言 RGB是所有基于光学原理的设备所采用的色彩方式。例如显示器,是以RGB方式工作的。我们进行图像编辑时,一般都采用RGB色彩空间。但我们要把图像印刷出来时,必须采用CMYK色彩空间,这就需要一个色彩变换过程,把图像由RGB色彩空间变换到CMYK色彩空间。如今,用Java语言开发的B/ 相似文献
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基于PIC16F877单片机成功设计了一个调试器系统。本文阐述了调试器系统的电路组成和工作原理,介绍了调试器系统的主程序流程,并详细地介绍了各组成部分的功能。本系统成本低、性能可靠。 相似文献
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阐述一种基于PIC16F877A单片机的自定义无线传输协议和短信通信协议,以433MHz的高频发射和接收模块作为桥梁设计实现了多机之间的相互无线短信通信。该系统类似于普通手机系统,其人机交流界面友好,性能稳定。 相似文献
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采用TAOS公司的颜色传感器TCS230作为颜色识别器件,其核心控制器件采用 Atmel公司的 AT89C2051微控制器实现逻辑控制和数据采集。数据经串口传送至上位机,对采集到的数据进行存储处理和颜色识别。本文对TCS230识别电路、通信电路及其附属电路进行了硬件设计。根据实验算法和硬件电路进行了软件设计,软件程序包括串口通信和颜色识别算法。实验结果表明,本设计方案合理,结果正确。 相似文献
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用PIC单片机设计一个帆船姿态仪;采用倾角传感器SCA60C检测帆船的倾斜角度,来反映出帆船行驶过程中的前后仰俯角、左右摇摆角等数据,同时将采集到的数据存储到Flash存储器中。通过上位机软件将存储的数据形象地显示出来,为帆船运动员提供重要的技术数据。帆船姿态仪将在2008年奥运会帆船比赛中起到重要作用。 相似文献
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基于色彩空间自然场景统计的无参考图像质量评价 总被引:3,自引:0,他引:3
RGB色彩空间中各色彩分量间存在强相关性, 图像发生失真会改变各分量间的相关性. 基于此, 本文提出了一种新的通用无参考图像质量评价方法. 首先, 根据人类视觉对RGB色彩空间中绿色分量更为敏感的颜色感知特性, 提取了G分量MSCN系数及其4方向邻域系数的统计特征; 其次, 在分析RGB色彩空间中R、G及B分量间相关性的基础上, 分别计算RGB色彩空间各色彩分量及其纹理、相位间的互信息, 利用互信息作为统计特征来描述其各分量间的相关性; 进而, 结合上述统计特征, 分别利用SVR和SVC构建无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型; 最后, 在LIVE、CSIQ 及TID2008图像质量评价数据库上进行了算法与DMOS (Different mean opinion score)的相关性、失真类型识别及计算复杂性等方面的实验. 实验结果表明, 本文方法的评价结果与人类主观评价具有高度的一致性, 在LIVE 数据库上的斯皮尔曼等级相关系数和皮尔逊线性相关系数均在0.942以上; 而且, 图像失真类型识别模型的识别准确率也高达93.59%, 明显高于当今主流无参考图像质量评价方法. 相似文献