简介：图像传感器产品主要分为CCD、CMOS以及CIS传感器三种,　　3.CMOS图像传感器的优势　　　　CCD和CMOS在制造上的主要区别是CCD是集成在半导体单晶材料上,　　　　2.CMOS图像传感器的工作原理　　　　CMOS采用感光元件作为影像捕获的基本手段

简介：

简介：看了上期关于CMOS的介绍，相信大家已经对CMOS有了一个客观公正的认识了吧?本期将给大家介绍SuperCCD以及插值像素的概念。也许很多人在广告中都看到某某相机是5OO万像素(插值)的说法，那么究竟什么是插值呢?OK，往下看!

简介：近日，Google针对图像浏览器Picasa发布了它的更新版本Picasa2。与Picasa相比。Picasa2又增添了几种更为强大的功能。利用这款免费的图像浏览器。我们就可以很方便地完成一系列针对图片的基本操作。至于那些收费的图像浏览器软件。就让它们见鬼去吧!

简介：赛普拉斯半导体公司于日前宣布：其近期收购的FillFactoryNV公司已开始向客户提供LUPA-4000-MCMOS图像传感器样品。专为满足专业和工业市场的特殊成像要求而开发的LUPA-4000-M，其目标应用包括机械视觉、仪器仪表、监控、生物测量识别和医疗成像。

简介：Q一笑大哥，用Photoshop是不是画不出真正的圆形？我用了Photoshop中的圆形选区工具，选择后做了一个描边，但放大之后看，发现圆形周边参差不齐，根本就不是个正规的圆形嘛!请问这到底是怎么回事啊，难道是我安装的Photoshop软件有问题？

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简介：一笑大师，久仰大名。现有一个关于照片处理的问题需要询问。用数码相机拍摄的照片，有些亮度不是很好，需要用PhotoShop来处理，一直以来，我都是用曲线对亮度和饱和度进行调整的，但这种在处理一些室内的照片时，效果总不是很理想，一笑大师有没有更简便更有效的方法呢？

简介：平生一笑大便，有个很奇怪的问题需要请教。我有一副图片，是CMYK格式的，将它导入PhotoShop、II-lustrator或CorelDraw进行转换，发现转换后每种软件会有不同的转换结果．每种软件转换后图片的颜色都不同，这是怎么回事？哪个软件更加准确呢？

简介：最近发现个很痛苦的事情，由于很多人在用IE6的浏览器，所以不敢用PNG做透明图片，只能选择GIF格式，但GIF格式的图片不管是用Photoshop还是用Fireworks制作，导出后边上都发现有锯齿出现，看着很不精细，是不是与什么好办法可以处理一下，让边缘精细起来呢？

简介：Aptina公司日前发布了型号为MT9V136的高感光度图像传感器解决方案。这款传感器采用更完善的全集成式单芯片系统芯片（SOC）设计，能提供出色的低照度性能，而且在夜视环境下还具有优异的近红外（NIR）响应性能。

简介：j++)*(buf+j)=～(*(q+640-u+j)),j++)*(buf+j)=～(*(q+j)),j++)*(buf+j)^=(*(q+640-u+j))

简介：儿子非常爱看中央电视台少儿频道的月亮姐姐主持的节目，特别是有好多小朋友都能到她主持的“生日排行榜”上去做客。他也很想参加，我想这可难了，想想办法吧!我想能不能找个“生日排行榜”的照片，再把儿子的照片抠出与之合成，就可以暂时满足一下儿子。这个想法给儿子一说，他也很高兴让我去做。虽然使用Photoshop就可以实现，但我对它的操作不熟悉，制作的效果不会很好。后经朋友介绍使用“快速抠图”这款小巧的工具，经试用，发现它上手容易，操作很智能，而且简单易行，只要用鼠标在前景、背景上分别划拉几下，大致地标明哪部份属于前景，哪部份属于背景耀序就会用快速抠图算法自动地把前景抠出来，使用它很快就完成了合影。同时它还提供了详细的操作指南，方便初学者快速入门。

简介：在Windows下，喜欢动手的朋友经常使用Photoshop制作一些新奇有趣的东西，如将自己收藏的数码照片或图片制作成胶片样式，或者将它们变为拼图等。其实Linux爱好者也可以使用GIMP这个强大的图形图像处理工具做同样的加工处理。下面就请和笔者一道开始Linux下的奇趣图像制作之旅！

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简介：广州虹科提供的SmartGLCD240×128板是一款全功能丁具，可用PIC18F87K22轻松开发嵌入式图形应用。它带有触摸屏的240×128GraphicLCD．RGB背光。压电式蜂鸣器，USB—UART和microSD卡槽。

简介：安森美半导体推出新系列图像协处理器，使高动态范围（HDR）1080p汽车摄像机系统成为可能。新的AP020x系列协处理器旨在联合使用公司高性能的200万像素和120万像素图像传感器，提供全面完整的汽车后视和全景倒车摄像机方案。

简介：在某些汉字系统下也可以运行本程序,一般只能在游戏过程中看到,printf("1.HTX2.SPT

简介：该文介绍了服装图像检索的背景,梳理了服装图像检索的两个发展阶段:基于文本的服装图像检索和基于内容的服装图像检索,分析了服装图像检索的研究热点和关键技术,总结了目前服装图像检索系统的发展状况,最后指出了服装图像检索技术的发展趋势。