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VGA采集卡RGB信号采集VGA图像采集卡VGA视频图像采集卡VGA流媒体采集
产品详细介绍VGA采集卡 KylinesVGA-plus            如果将一台PC机VGA数据在另一台PC上显示以及采集VGA信号,传统的方法是将VGA信号通过视频转换器VGA—VIDEO变成视频信号,再通过视频采集卡在另一台PC机上显示采集。这样VGA信号经过视频转换器变成模拟信号,再通过视频采集卡变成数字信号,在计算机上显示,这种经过数模转换,模数转换后,VGA信号的损失特别大,图像资料很差。为了解决这个问题,KylinesVGA-plus这款VGA采集卡,即它在一台显示器上同时显示另外的一台设备的VGA数据,不用再增加额外的设备,使图像质量大幅提高,完全满足这一应用领域客户的需求。KylinesVGA-plus 采集卡是标准PCI接口,它从别的数据源捕捉VGA数据到PC机上,在Windows桌面上用一个随卡所提供的应用程序窗口显示。KylinesVGA-plus 采集卡能将其他1路独立的VGA信号在本PC机上显示和采集,这样你会看到1路VGA信号同时在桌面上显示,不需额外的显示器。KylinesVGA-plus卡支持Windows NT/Windows2000/2003/WindowsXP操作系统,它有更强的兼容性及更快的数据转输速度,它能同任何多屏卡配合使用。       配合KylinesVGA-plus卡以及其它多种多屏图形处理显示产品,保证用户的各种多屏、拼接应用。包括视频墙、监控指挥系统的多媒体显示、工业流程显示、宣传广告显示、在线查询及交互咨询系统等。结合微软WMEncoder或者Real编码器,可以把一路VGA信号编码成WM9,Real,MPEG4等格式,应用到网络直播,录播系统,VOD点播,远程教育培训,视讯会议等系统中。      特性:    *半长PCI适配器   *实时捕捉一路RGB信号   *每路支持至1280*1024 24bit分辨率   *最大捕捉采样速率是实时140MHz    *PCI总线控制器允许捕捉信号发送至系统内存或图形显示内存   *数据以PCI总线、132MB/s带宽传输   *分散集中工作表支持虚拟内存操作   *每通道捕捉图像可按比例放大缩小   *自动同步和视频检测,提供多同步操作   *支持H和V分别同步、复合同步和绿同步    *单台PC机可插多片卡允许多通图像捕捉和同步显示   *可以支持2U和3U的机箱 支持二次开发:有DirectShow SDK和VC SDK
(北京)麒麟视讯科技有限公司 2021-08-23
数字音乐创客教室数字音乐教室音乐创编教室
音为梦想 乐动未来   公司名称:北京鑫三芙教学设备制造有限公司   网址:http://www.xinsanfu.com/   电话:01062473201/01062473181 SF19型数字音乐创客教室成套设备解决方案30+1座  SF19型数字音乐创客教室成套设备解决方案 概况说明 音为梦想 乐动未来   公司名称:北京鑫三芙教学设备制造有限公司   网址:http://www.xinsanfu.com/   电话:01062473201/01062473181
北京鑫三芙教学设备制造有限公司 2021-08-23
数字音乐教室数字音乐课堂新课标音乐教室
音为梦想 乐动未来   公司名称:北京鑫三芙教学设备制造有限公司   网址:http://www.xinsanfu.com/   电话:01062473201/01062473181 详细技术方案请垂询“北京鑫三芙”电话或官方网站。 1 音为梦想 乐动未来   公司名称:北京鑫三芙教学设备制造有限公司   网址:http://www.xinsanfu.com/   电话:01062473201/01062473181
北京鑫三芙教学设备制造有限公司 2021-08-23
逆工程(反求工程)层析三维数字化测量技术和设备
基本原理:层析三维数字化仪的基本原理在本质上不同于传统的逆工程三维测量技术,它把被测物体用专门的填充剂充满其内外所有细节结构,再用真空和高压装置把被测物体制作成测量模块;对该测量模块进行逐层切削和扫描测量;对所有的被测断面进行图像处理,同时精确提取内外轮廓的边缘数据;再通过工作站进行三维CAD重建被测物体的实体模型,在三维CAD实体模型的基础上直接进行激光
西安交通大学 2021-01-12
医学图像处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品,该产品由三大部分组成,包括: 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台; 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统;综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能:三维重建速度快、重建的图像真实、精细,操作方便。 应用范围:CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学 2021-04-10
一种在图像中识别物体的方法
成果描述:本发明申请要解决的问题是,对环境噪声较大的场合,根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法,根据动态区域连通性提取物体的结构特征,通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析:本发明最主要的任务是弱化了形态的特征,强调结构,从而加强的了抗噪能力,并通过概率模型,给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用(自然生态保护区的熊猫识别)当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析:本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象,从对象的颜色特征出发得到结构,对结构进行判断从而进行识别。
电子科技大学 2021-04-10
一种高效的图像颜色矫正方法
一、主要功能和应用领域: 随着光照颜色的不同(如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同;室内外不同颜色的灯光等),用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像,其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响,得到颜色保真的图像(图1)。 本成果的应用领域非常广泛,比如可以内置在数码相机或数码摄像机中,实现对所拍摄影像的实时颜色矫正;也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理(如内置在数字电视中)。 图1. 技术功能展示。对于给定的色偏图像(左),本方法的颜色矫正结果(右)与真实结果(中)非常接近。 二、特色及先进性: 算法简单,处理效果好。与目前数码相机及数码摄像机中普遍采用的颜色矫正(即白平衡)方法(如Grey-world或White-patch方法)相比,计算效率相当,但可以处理空间不均匀光照颜色影响,处理效果在统计意义上具有显著的改进,得到颜色更为保真的影像。 三、技术指标: (1)处理效果显著优于目前数码设备中普遍采用的技术,颜色保真度比目前常用的Grey-world和White-patch方法平均提高90%以上。 (2)通过算法优化和硬件加速,可以实现对图像和视频的实时处理。 四、能为产业解决的关键问题: 实际场景(如街道、室内)的外界光照颜色复杂多变,本技术可以提供更为高效的影像颜色矫正技术。颜色高保真对于视觉欣赏,以及复杂的计算机视觉应用(如目标识别)均具有重要价值。
电子科技大学 2021-04-10
一种高效的图像颜色矫正方法
随着光照颜色的不同(如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同;室内外不同颜色的灯光等),用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像,其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响,得到颜色保真的图像。 本成果的应用领域非常广泛,比如可以内置在数码相机或数码摄像机中,实现对所拍摄影像的实时颜色矫正;也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理(如内置在数字电视中)。
电子科技大学 2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别,是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低,对比度差,存在颜色漂移和边缘模糊等问题;另外,水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性,使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破,提出两种解决方案,一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法,由普通光学图像生成水下图像,构建水下图像目标检测与识别仿真库,该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性,也即场景与目标均具有较大的变化性;另一方面,由于是由普通光学图像迁移获得,因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息,无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统,解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术,可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下,进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1)基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果;b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果;c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学 2021-04-11
法布里珀罗干涉圆环图像处理方法
一种法布里珀罗干涉圆环图像处理方法,属于光谱测量图像的 处理方法,用于将法布里珀罗干涉圆环图像转换为精确、低噪声的法 布里珀罗干涉光谱图像。本发明顺序包括确定圆心坐标步骤、数据折 叠步骤和平滑降噪步骤。本发明数据折叠步骤中,充分利用了法布里 珀罗干涉圆环图像上所有像素的信息,法布里珀罗干涉圆环图像上非 X′轴上的像素到原点 O′的距离不全为正整数,所得到的法布里珀罗 干涉光谱图像精度达到了亚像素,经过平滑降噪步骤后,降低图像噪 声,图像信噪比高。
华中科技大学 2021-04-11
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