深度学习 ycbcr的运用

最新推荐文章于 2025-06-25 19:10:56 发布

原创

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了深度学习中如何使用YCbCr颜色空间处理彩色图像。首先，通过YCbCr转换获取图像的Y通道，然后利用神经网络对Y通道进行处理，形成灰度图像。接着，通过彩色信息补偿恢复成彩色图像，实现对图像的处理。最后，提供了完整的处理代码。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

深度学习中，如果针对图像进行处理，

通常采用ycbcr对彩色图像进行处理，将得到的结果利用神经网络对Y通道进行神经网络处理，得到处理后的灰色图像，再将彩色信息进行填充，即可得到彩色结果图像

1.利用ycbcr对彩色图像进行处理，输出结果的Y通道

image=imread('baboon.jpg');
image = rgb2ycbcr(image);

image1 = im2double(image(:, :, 1));

imshow(image1)

彩色原图如下

Y通道输出如下

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火灾检测：运用深度学习方法实现火灾检测（Python训练、C++部署）

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YCbCr

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YCrCb基础知识 YCrCb即YUV，主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。 “Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值，“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。 “U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和.

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