正在初始化报价器HDMI转VGA的转换线和hdmi转vga转换器有什么差别？mayanbing水瓶差别主要如下
HDMI转VGA的转换线只是单纯的导线转接，不需要电源就可以工作，只适合另一端已经有该数据转换电路的设备；而HDMI转VGA转换器是里面集成了转换电路，需要另接电源才能工作，适合标准接口设备。不过购买时需要注意有些商家将转接线也称为转换器，还有就是购买转换器要注意转换的方向即是从HDMI转VGA还是从VGA转HDMI，有些转换器只能单向转换。
更多回答soufunpa715969HDMI数字高清视频信号
VGA模拟视频信号
HDMI转VGA的线 是一种定制化的线，要看他是物理连接 还是市面所常叫的“带老鼠尾巴的转换器”。
如果是物理连接的线材 只能用于特定的产品，不能通用于其它场所
如果是带有IC在内部进行数模转换的话 就可以通用于2种接口之间
转换器，都是带有数字信号转换模拟信号功能的，很多厂家都有生产，各家定位的市场不一，
产品方案、功能性、品质也会不一，选择一个合适就行了。
yzp903你好，据我了解：
1、供电的不同：转换线不需要再接一个独立电源了；但是转换器不同，它里面是有有很复杂的转换电路的，需要独立供电方能工作；
2、转换的方式不同：转换线只是简单的导线连接起来，但是转换器是经过内部的转换芯片将信号转换过后才使用的。
3、转换的效果不同：通过上面的描述，相信大概你也能够猜到转换器的效果肯定优于转换线。事实也是如此。转换器能够保证信号的质量。
4、成本不同：效果好也就意味着价格昂贵，所以HDMI转VGA转换器的成本要比转换线高
希望我的回答可以帮到你。
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计算机视觉（6）
在进行了证件照更换背景颜色，纯蓝色，红色，白色之间的替换，有人私信我，可以不可以把背景换成其他图片，而不是单纯的颜色填充。这在photoshop里面就是选中一个图层然后复制到另外一张图片上去，用代码实现的话和上篇博文换纯色背景思路完全一样，只是在替换颜色时候有了新变化。
获取目标区域（抠图）
将目标区域和背景分离开。
此方法抠图只适合颜色对比比较明显的图片，允许存在少量颜色干扰
通过imread函数加载图片，resize函数对图像进行缩放。
（因为找的图片有些大，显示器太小，所以适当缩放）
import cv2
numpy as np
img=cv2.imread('zjz.jpg')
img_back=cv2.imread('back.jpg')
rows,cols,channels = img_back.shape
img_back=cv2.resize(img_back,None,fx=0.7,fy=0.7)
cv2.imshow('img_back',img_back)
rows,cols,channels = img.shape
img=cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)
cv2.imshow('img',img)
rows,cols,channels = img.shape
两张图片如下
（图片源于网络，已经马赛克处理，如有侵权，私信立即删除）
要实现的效果就是，把人物图像抠出来，放在背景图片上面。
获取背景区域
由于背景纯蓝色，所以找到了这些区域，相反的就是我们想要的。
这里要用到inRange这个函数获取蓝色区域。
首先需要将图片转换为HSV类型。
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
获取mask得到蓝色区域
lower_blue=np.array([78,43,46])
upper_blue=np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
cv2.imshow('Mask', mask)
蓝色区域mask如下图
黑色区域有明显白点，有少量的颜色干扰，需要进一步优化。
通过腐蚀和膨胀操作进行消除个别白点。
我对于腐蚀和膨胀操作的理解是：
腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素，以此来消除小斑点，
而膨胀操作将使剩余的白色像素扩张并重新增长回去。
erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
cv2.imshow('erode',erode)
dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
cv2.imshow('dilate',dilate)
优化后如下图
黑色区域内白点已经消除，完美分离人物与背景[傲娇]。
替换背景图片
此时已经将图片目标区域抠出来了，只需要再新的背景图上把抠出来的对应点颜色填充上去就好。
我们首先要确定一个坐标点，这个点决定了要把抠出来的图像放到新背景图片的什么位置，即就是抠出图片左上角（0，0）点在新的背景图片中应该在的位置。
扣出的图片应该小于背景图片，确定位置时候应注意，坐标越界后
会发生异常。注意协调。
center=[50,50]
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if dilate[i,j]==0:
img_back[center[0]+i,center[1]+j]=img[i,j]
cv2.imshow('res',img_back)
（图片源于网络，已经马赛克处理，如有侵权，私信立即删除）
基本原理和所讲相同，重点在于后面的center点的确定（谨防越界），和不同图片间相对应的坐标和颜色的相互复制替换。
完整代码如下：
import cv2
numpy as np
img=cv2.imread('zjz.jpg')
img_back=cv2.imread('back.jpg')
rows,cols,channels = img_back.shape
img_back=cv2.resize(img_back,None,fx=0.7,fy=0.7)
cv2.imshow('img_back',img_back)
rows,cols,channels = img.shape
img=cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)
cv2.imshow('img',img)
rows,cols,channels = img.shape
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_blue=np.array([78,43,46])
upper_blue=np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
cv2.imshow('Mask', mask)
erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
cv2.imshow('erode',erode)
dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
cv2.imshow('dilate',dilate)
center=[50,50]
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if dilate[i,j]==0:
img_back[center[0]+i,center[1]+j]=img[i,j]
cv2.imshow('res',img_back)
cv2.waitKey(0)
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