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    摄像头图像处理YUVRGB效率分析

    YUVRGB的代码优化问题2.1 浮点转换2.2 浮点整形2.3 浮点运算和整数运算在PC上模拟的效果3. x1000上进行对比测试3.1 使用软浮点测试一帧图像转换时间3.2 开启FPU后转换图像...YUVRGB的代码优化问题 从原理上来说,对于一个YUVRGB的代码,可以从浮点和浮点整形这两种方式进行转换,而转成整数后又可以利用MXU进行计算,应该可以加快运算速度。...转换一帧图像需要的时间是137ms 浮点整形运算时间 ? 经过转换只需要9ms。也就是说,将浮点转换成整形后,效率提高了15倍。...可见转换一帧图像后运算时间为12ms。 浮点整形运算时间 ? 浮点整形后速度还是要快一些。...总结 本文主要测试YUVRGB的几种方法的效率问题,得到的结论是定点化处理更加的高效。如果用浮点运算,会消耗大量的硬件资源。

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    RGB-D(深度图像) & 图像深度

    RGB-D(深度图像) ? ?...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。   ...立方体结构 深度图:更近更深 深度图:近距离焦距更深 ----   RGB-D Dataset:RGB-D Object Dataset   RGB-D Demo:Demo ---- 图像深度...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。

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