ISP流水线：计算机视觉详解

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及使用计算机和算法来模拟和解释人类视觉系统的能力。在计算机视觉中，图像信号处理（ISP）流水线是一个关键概念，它用于对图像进行预处理和增强，以提取和改善图像中的关键信息。本文将详细介绍ISP流水线的概述，并提供相应的源代码示例。

ISP流水线概述

ISP流水线是一个由多个阶段组成的图像处理流程，每个阶段都执行特定的任务，以改善图像的质量和可用性。ISP流水线通常应用于嵌入式系统和数字相机中，用于实时处理从图像传感器捕获的原始图像数据。

以下是一个典型的ISP流水线的阶段：

1. 白平衡（White Balance）：白平衡是一个重要的预处理步骤，它用于校正图像的色温，以确保图像中的白色在各种光照条件下都是纯净的白色。这个阶段可以根据图像中的参考点或预定义的色温设置来进行校正。

2. 色彩校正（Color Correction）：色彩校正阶段用于调整图像的颜色饱和度和对比度，以改善图像的整体颜色质量。这可以通过应用颜色矩阵转换和颜色映射等技术来实现。

3. 图像增强（Image Enhancement）：图像增强阶段旨在改善图像的清晰度、对比度和细节。常见的技术包括锐化、去噪和增强边缘等。

4. 色彩空间转换（Color Space Conversion）：色彩空间转换阶段用于将图像从一种色彩表示方式转换为另一种。常见的色彩空间包括RGB（红绿蓝）、YUV（亮度和色度）和HSV（色相、饱和度和明度）等。

5. 图像压缩（Image Compression）：图像压缩阶段用于减少图像数据的存储空间和传输带宽。常见的图像压缩