在这篇文章中，演示了如何使用计算机视觉创建一个应用程序，用于从语音命令中检测物体，估算物体的大致距离，并利用位置信息改善盲人的生活。这个项目的主要目标是处理实时数据，类似于Meta和Envision等可穿戴技术，以增强用户的生活和改善他们的日常体验。 本教程涵盖的步骤如下：导入库并定义类参数。 语音识别和处理函数定义。 从返回的参数中检测物体，找到其位置，计算平均距离，发送通知。 导入库并定义类参

kpartx工具是一个非常好用的虚拟文件系统挂载工具，在ubuntu系统当中可以从源上下载安装： sudo apt install kpartx 例如我们创建一个8GB大小的img映像文件来做实验 dd if=/dev/zero of=hd

联咏novatek NT98525是一款高集成度的SOC，具有高图像质量、低比特率、低功耗的特点，目标是4Mp到5Mp边缘计算IP摄像机的应用。SoC集成 arm Cortex A9 CPU核，新一代ISP，H.265/H.264视频压缩编解码器，高性能硬件DLA模块、图形引擎、显示控制器、以太网PHY、USB 2.0、音频编解码器、RTC和SD/SDIO 3.0，可提供最佳性价比的边缘计算IP摄

我们在使用linux虚拟机时，不能像Windows一样的直接关机，这样关机不利于linux虚拟机的再次使用，且可能会导致有些文件的丢失，以至于虚拟机系统出错，不能使用等情况。今天，讲一讲嵌入式方向-linux中的关机命令。一、在linux当中，常用关机命令如下通常上，当你想要关闭或者重启你的机器时，你会运行下面之一的命令：1、关机命令(1) halt ——立刻关机(2) poweroff ——立刻

1. 前言ap6476是ampak封装的一颗broadcom四合一功能模组，包含wifi、bluetooth、gps和fm功能，使用到的芯片是bcm40181+bcm2076功能特性如下802.11b/g/n single-band radio Bluetooth V4.0 with integrated Class 1.5 PA and Low Energy (BLE) suppor

1、前言 想必做嵌入式产品开发都遇到过设备需要保存参数，常用的方式就是按照结构体的方式管理参数，保存时将整个结构体数据保存在 Flash 中，方便下次读取。 1.1、目的 本文时分析嵌入式/单片机中参数保存的几种方式的优点和缺点（仅针对单片机/嵌入式开发而言），同时针对以结构体的方式解决一些弊端问题（重点在第 3 节）。 2、参数保存格式 2.1、结构体格

1. 加载摄像头首先直接放上一段加载USB相机的例程供参考 #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2023/5/16 10:22# @Author : Chenan_Wang# @File : cv_test.py# @Project : pad_det# @Software : PyCharmimport

pkl数据格式通常情况下，PKL后缀名的文件是Python中的”pickle”模块生成的二进制文件，用于序列化和反序列化Python对象。使用pickle模块，您可以将Python对象转换为二进制格式，然后在需要时重新加载它们。这对于在不同的Python应用程序之间传递数据或在不同的Python版本之间保留对象状态非常有用。需要注意的是，由于pickle文件是二进制格式，因此不应该尝试用文本编辑器

文章目录 1. 简介2. 源码3. 数据集3.1. 开源数据集3.2. 建立数据集文件夹3.3. 数据格式统一4. 网络结构5. 训练6. 预测1. 简介这里采用了一个在图像分割领域比较熟知的U-Net网络结构是一个基于FCN做改进后的一个深度学习网络包含下采样（编码器，特征提取）和上采样（解码器，分辨率还原）两个阶段，因模型结构比较像U型而命名为U-Net 2. 源码根据PaddlePaddl

两段程序分别测试视频和图片数据，算法参数相同(视频里没有对应改参数过滤车道线，但因为斑马线清晰所以不用过滤也无影响)设置DEBUG变量为True时会输出每一步图像用于逐帧debug和调参（按下任意键或者按住不放下一步），设为False则只画最后结果图。红色方框是判断为斑马线的滑窗，紫色方框是最终输出的斑马线位置（紫框计算目前默认了图内只会出现一条斑马线） github: https://githu

一、实现目标及效果利用笔记本电脑上的摄像头，通过ROS和OpenCV，利用Haar Cascade进行人脸检测 参考文档：https://docs.opencv.org/4.5.2/db/d28/tutorial\_cascade\_classifier.html 二、实现过程1、安装usb_camsudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam2、创建功能包，把x

文章目录 1.何为ISP何为IQ调试1.1 ISP概念1.2 在哪里做ISP1.3 何为IQ1.4 总结2.海思MPP中ISP的实现框架2.1 官方文档2.2 sample中ISP相关部分2.3 sensor注册内部细节2.4 ISP注册内部细节3.IQ调试相关的概念3.1 黑电平3.2 镜头阴影矫正3.3 坏点矫正3.4 自动曝光3.5 DRC与WDR3.6 噪声抑制3.7 颜色插值3.8 自动

说明出于学习的目的，希望使用OrangePiZero板载的XR819连接无线网络芯片，查阅了网络上十几篇经验/问答/博客等，但是上面有些操作不能在我的开发板上达到预期的表现，所以在最后调通之后，特地整理以备查询。也希望能帮到刚开始接触嵌入式Linux以及OrangePiZero的朋友们。本介绍比较单一，如果希望学到更多，烦请查阅文末参考部分。 测试环境本博客的所有命令和语句均在以下环境中进行： 开

前言ubuntu18.04 cpu版本 pytorchubuntu18.04 GPU版本 1.配置cpu环境选择python3.6版本进行配置，利用anaconda创建python=3.6的环境fcn,参考：https://github.com/wkentaro/pytorch-fcnhttps://github.com/wkentaro/pytorch-fcn pytorch >= 0.

因子分析因子分析（Factor Analysis）是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。 例如，在企业形象或品牌形象的研究中，消费者可以通过一个由24个指标构成的评价体系评价百货商城的24个方

文章目录 前言长短期记忆网络实战案例1.实验环境2.读取数据3.准备训练数据4.训练模型5.模型预测6.预测结果可视化前言随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。 在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先

前言电脑:RTX3070、cuda-11.0，系统ubuntu18.04官网：https://github.com/ultralytics/yolov5yolov5注释大神：https://github.com/SCAU-HuKai/yolov5-5.x-annotations 1 环境配置1.1python环境下载代码： git clone https://github.com/ultralyt

一、tensorflow安装与测试1.1 tensorflow 与cuda版本对应版本官网链接：从源代码构建 | TensorFlow，选择英文版本： 本机为ubuntu18.04，cuda为11.0，对照安装tensorflow版本为2.4.0 pip install tensorflow==2.4.0注：tensorflow好像在1.15版本及更早区分gpu和cpu版本 https:

前言本机：RTX3070 cuda-11.0python环境：pytorch-1.7.0，python=3.7作者github:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch作者论文：https://arxiv.org/abs/1612.00593 shapenet数据集官网地址：ShapeNet，是斯坦福大学发布的 ShapeNet 由几个子集组成： Sh