【问题标题】:RGB data to Bayer format conversion in PythonPython中的RGB数据到拜耳格式的转换
【发布时间】:2021-12-26 14:47:44
【问题描述】:

我目前正在研究 HIL 模拟。我正在使用 CARLA 平台,存在一个 RGB 相机传感器,通过它我可以获得图像帧的 RGB 数据值(3D 数组(高度,宽度,3(RGB)))。我想通过网络层发送数据,.....

问题是我想将 RGB 格式转换为拜耳格式数组。我不太了解拜耳原始过滤器的细节。我注意到拜耳到 RGB 转换有一个 Opencv 标志,但反之则不然。我需要这种格式来重用图像解包或服务器端的库。

任何关于从 RGB 转换为拜耳格式的建议都会帮助我进一步推动这个项目。

参考(图片参考-我想从右到左做)-https://theailearner.com/2018/10/28/bayer-filter/

【问题讨论】:

  • 你可以用一些 numpy 切片和赋值来 DIY。如果您知道需要生成的拜耳网格,那么工作量很小。

标签: python opencv rgb imagefilter carla


【解决方案1】:

这是一个 naive 代码,用于在您拥有的链接中生成第一个拜耳模式(GRBG?):

import numpy as np # of course

im = cv.imread(...)
(height, width) = im.shape[:2]
(B,G,R) = cv.split(im)

bayer = np.empty((height, width), np.uint8)

# strided slicing for this pattern:
#   G R
#   B G
bayer[0::2, 0::2] = G[0::2, 0::2] # top left
bayer[0::2, 1::2] = R[0::2, 1::2] # top right
bayer[1::2, 0::2] = B[1::2, 0::2] # bottom left
bayer[1::2, 1::2] = G[1::2, 1::2] # bottom right

这模拟图像形成。您可能需要稍微低通 (GaussianBlur) 输入,否则您会看到有趣的混叠伪影。

【讨论】:

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