我的AI学习历程(一)：了解相机_ai 有rgb565格式吗

写在前面：

11月中旬换了一份新工作，面向全新的名词“人工智能”，有挑战性，决定干了。

首先，在我的印象中，AI的场景就是下图的样式。两眼一摸黑...

再次，也听说AI分行业，有音频、视频、机器人等。一头雾水...

最后，学了AI有前景吗。心不在焉...

言归正传，混口饭吃，用到啥就学啥。

在网上浏览AI的相关资讯有两周时间了，结合工作性质，决定制定以下的学习目标，以争取一个月脱离小白，并记录学习历程，自励自勉！

图像视频 - 相机 - 视频流 - 图像信号处理的入门知识

神经网络 - 种类、工作流程 - 深度学习 - AI算法 、训练模型、推理场景 - 搭建开发环境 - 应用部署。

 

因为涉及图像视频的，还是先易后难吧。

1. 相机&摄像机的基本应用是拍照与拍视频。现在依据用途与应用场景，又被细分很多很多的新名词，我先找找资讯再归纳：

    >>按功能：单反相机、微单相机、双反相机、数码相机、运动相机、工业相机、网络相机、拍立得相机等等。

    >>按成像介质：胶片机机、数码相机、宝丽来相机等等。

    >>按外观结构：平视取景相机、单反相机、双反相机等等。

    >>按快门形式：机械快门、电子快门、电磁快门等。机械快门又有镜头快门、镜间快门、镜后快门、光圈快门、反光镜快门、焦平面快门等等。

    >>按焦矩视野：定焦、变焦、双焦、长焦、广角、鱼眼等等。

    >>按镜头数量：单摄、双摄、三摄等等。

2. 这么多的新名词，眼花撩乱中。继续找数码相机的结构和成像原理的资讯。

    结构组成：镜头、光圈、快门、取景器、滤光器、感光元件/模块、图像处理器、图像储存器等等。

    这些结构名字的功能说明，继续百度....，突然感觉挺费时间的，丢在一边。 

     看看，相机的成像原理，原来涉及小孔成像、凸透镜成像哇，又重温了下初中知识...。

    再看，相机的显像原理。通过能起光化学反应，经（显、定）处理能形成影像的材料进行显影、定影和影像。这个又跟材料相关了，且又有感光显像、数字显像之分。

感光显像涉及感光材料，过了一遍发展史...。 

3. 重点，图像信号处理ISP，又是一脸懵圈。先看看ISP在数码相机流程图的位置，再一个点一个点找资讯吧。

>> 流程图： 景物 --> 镜头 --> 传感器 （光信号 -> 模拟电信号 -> 数字信号） --> ISP --> 输出 --> 存储

ISP可以看成一个黑盒子，可内置，也可外置。通常经传感器端获取RAW信号转成YUV原始码流，再经ISP压缩处理后输出的H.264/H.265/MPEG4/RGB等编码流。

    >> RAW格式

        最原始的图像格式，分RAW8、RAW10、RAW12，表示一个像表点占用8位、10位、12位。常见的RAW10。

    >> YUV格式

        Y表示明亮度，UV都表示色度。采样方式有三种：YUV444，YUV422，YUV420。存储方式有平面格式（Planar）和打包格式（Packed）。

    >> RGB

        R表示红，G表示绿，B表示蓝。常见格式有：RGB565，RGB555，RGB34，RGB32，ARGB32。分16位、24位和32位。

    >> H.264，略过

    >> H.265，略过

    >> MPEG4，略过