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  • 最近看行人重识别论文,有些研究方向是红外和可见光图片的跨模态识别,...红外图像成像特点:由于红外图像是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的,故与可将光图像相比:分辨率差、对比度低、信噪比低、视觉效果模

    最近看行人重识别论文,有些研究方向是红外和可见光图片的跨模态识别,对于红外图片不是很了解,于是去网上查了相关知识

    红外图象 是获取物体红外光的强度,而成的图象
    灰度图象 是获取物体可见光的强度
    对于数据格式,是一样的,都是单通道图象
    而彩色的是3通道图象

    一般红外探测器送出来的是16位的单通道图像,因为要送显才被转化成8位单通道,如果说是24位的话其实相当于R=G=B各8位。
    红外图像成像特点:由于红外图像是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的,故与可将光图像相比:分辨率差、对比度低、信噪比低、视觉效果模糊、灰度分布与目标反射特征无线性关系。

    红外图像灰度图像本身就不是在同一分类标准下得到的概念。
    红外图像是红外成像设备采集目标在红外波段的辐射形成的影像,这个图像可以是灰度图像,也可以彩色图像。同样的道理,可见光图像可以是灰度图像,也可以彩色图像。
    灰度图像是相对彩色图像而言的。灰度图像没有颜色,灰度值由0变化至255时,图像由黑变白。

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  • 彩色图像 #include <iostream> #include <Kinect.h> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = null...

    彩色图像

    #include <iostream>
    #include <Kinect.h>
    #include <opencv2\highgui.hpp>
    
    using   namespace   std;
    using   namespace   cv;
    
    int main(void)
    {
        IKinectSensor   * mySensor = nullptr;           //第1步打开Sensor
        GetDefaultKinectSensor(&mySensor);
        mySensor->Open();
    
        IColorFrameSource   * mySource = nullptr;       //第2步获取Source
        mySensor->get_ColorFrameSource(&mySource);
    
        int     height = 0, width = 0;                  //取得宽和高等下用
        IFrameDescription   * myDescription = nullptr;
        mySource->get_FrameDescription(&myDescription);
        myDescription->get_Height(&height);
        myDescription->get_Width(&width);
    
        IColorFrameReader   * myReader = nullptr;       //第3步打开Reader
        mySource->OpenReader(&myReader);
    
        Mat img(height,width,CV_8UC4);
        IColorFrame     * myFrame = nullptr;
        while (1)
        {
            if (myReader->AcquireLatestFrame(&myFrame) == S_OK) //第4步获取Frame
            {
                UINT    size = 0;
                myFrame->CopyConvertedFrameDataToArray(width * height * 4,(BYTE *)img.data,ColorImageFormat_Bgra);
                imshow("TEST",img);
                myFrame->Release();
            }
            if (waitKey(30) == VK_ESCAPE)
                break;
        }
        myReader->Release();        //记得要释放
        myDescription->Release();
        mySource->Release();
        mySensor->Close();
        mySensor->Release();
    
        return  0;
    }

    详细解释:

    读取彩色图像的步骤和读取深度图像的是一样的,区别在于数据输出的处理上。Kinect V2使用的图像格式是YUY2,不太好处理,好在彩色帧自带了一个转换函数CopyConvertedFrameDataToArray(),它的:

    • 第一个参数是所需的大小
    • 第二个参数是目标数组
    • 第三个参数是要转换的格式,其中第三个参数的类型可以在这里找到。

    第一个参数的大小为图像的长乘上宽再乘上4个通道。
    因为我们要转成RGB,但是枚举量里带RGB的都还有一个A,这个A代表的是透明度,成了RGBA,所以开Mat时要开成四通道的(另外选8位而不选16位的原因我个人理解是,那个转换函数第二个参数要求类型是BYTE,而一个BYTE是8位的)。

    令我费解的是,RgbaBgra只是通道的顺序不同,混合出来的效果应该是一样的,但是如果选用Rgba,显示出来的颜色就不正确。懂了以后更新。(更新:原来OpenCV在使用数据时,不是简单的把输入的三种颜色叠加,而是把输入的值当成对应的颜色的值,然后叠加这些值,OpenCV用的颜色模式是BGR,所以RGB中R的量就成了B的量,B的量就成了R的量,因此显示出的图像色彩就不对了)。


    红外图像

    #include <iostream>
    #include <Kinect.h>
    #include <opencv2\highgui.hpp>
    
    using   namespace   std;
    using   namespace   cv;
    
    int main(void)
    {
        IKinectSensor   * mySensor = nullptr;               //第1步打开Sensor
        GetDefaultKinectSensor(&mySensor);
        mySensor->Open();
    
        IInfraredFrameSource    * mySource = nullptr;       //第2步获取Source
        mySensor->get_InfraredFrameSource(&mySource);
    
        int     height = 0, width = 0;                      //取得宽和高等下用
        IFrameDescription   * myDescription = nullptr;
        mySource->get_FrameDescription(&myDescription);
        myDescription->get_Height(&height);
        myDescription->get_Width(&width);
    
        IInfraredFrameReader    * myReader = nullptr;       //第3步打开Reader
        mySource->OpenReader(&myReader);
    
        Mat img(height,width,CV_16UC1);
        IInfraredFrame  * myFrame = nullptr;
        while (1)
        {
            if (myReader->AcquireLatestFrame(&myFrame) == S_OK) //第4步获取Frame
            {
                myFrame->CopyFrameDataToArray(height * width,(UINT16 *)img.data);
                imshow("TEST",img);
                myFrame->Release();
            }
            if (waitKey(30) == VK_ESCAPE)
                break;
        }
        myReader->Release();        //记得要释放
        myDescription->Release();
        mySource->Release();
        mySensor->Close();
        mySensor->Release();
    
        return  0;
    }

    详细解释

    可见此段代码于上一段几乎一样,只是输出数据时换个函数就行了,Mat开16位是因为CopyFrameDataToArray()中第2个参数指定16位,因此这样的推论应该是正确的。




    转载于:https://www.cnblogs.com/xz816111/p/5184881.html

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  • 一种自适应参考图像的可见光与热红外自然感彩色图像融合算法,实现参考图像的自适应选择,提高自然感彩色融 合算法的环境适应性。 算法流程: 用到公式如下: 理论在这篇文章写得很详细:...

    简介:    

         一种自适应参考图像的可见光与热红外自然感彩色图像融合算法,实现参考图像的自适应选择,提高自然感彩色融
    合算法的环境适应性。

    算法流程:

    用到公式如下:

    理论在这篇文章写得很详细:https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/78152578

    今天弄出效果图如下:

    还行,比我开始弄的色彩提升要好,但对比度不够,得再弄个CLAHE什么的增强一下(也有可能是代码撸错了)。

     

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  • 红外图像和灰度图像、彩色图像 概念 红外图象:是获取物体红外光的强度,而成的图象 灰度图象:是获取物体可见光的强度 彩色图像:每个像素由R、G、B分量构成的图像 红外图像和灰度图像的数据格式是一样的,都是单...

    红外图像和灰度图像、彩色图像

    1. 概念

    红外图象:是获取物体红外光的强度,而成的图象
    灰度图象:是获取物体可见光的强度
    彩色图像:每个像素由R、G、B分量构成的图像
    红外图像和灰度图像的数据格式是一样的,都是单通道图象,而彩色的是3通道图象。

    1. 红外图像和灰度图像的区分

    红外图像和灰度图像本身就不是在同一分类标准下得到的概念。
    红外图像是红外成像设备采集目标在红外波段的辐射形成的影像,这个图像可以是灰度图像,也可以彩色图像。同样的道理,可见光图像可以是灰度图像,也可以彩色图像。
    灰度图像是相对彩色图像而言的。灰度图像没有颜色,灰度值由0变化至255时,图像由黑变白。
    (原文链接:https://blog.csdn.net/qq_37405118/article/details/106782076)

    红外彩色图像:
    图片来源红外灰度图像
    图片来源于网络

    1. 红外探测的原理

    原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/67719009

    1. 红外热成像能否穿透墙壁
      原文链接:https://www.zhihu.com/question/264497610/answer/282536148

    红外热像仪具有不受低照度、太阳强光的干扰,可穿透烟雾、雾霾等特点。但厚衣服无法穿透,完全不透光的物体也是无法穿透观测的。

    因此,天气恶劣时,行人打黑伞,穿厚衣服,那么红外图像的行人图像就会较难识别,比较模糊。有的也会因为树林的遮挡而不能判断是否是行人。

    展开全文
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