ROS无法直接进行图像处理，需要借助于opencv，要使用cv_bridge把ROS 的图像数据格式转为Opencv可以使用的数据格式。即是一个提供ROS和OpenCV库提供之间的接口的开发包。然后可以将opencv处理好的图像再转换回ros中的数据格式。包含的头文件如下： #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include &l

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【机器学习】通俗的k-近邻算法算法解析和应用 文章目录 1 概述 2 KNN 场景 3 KNN 原理 4 实例：改进约会网站的配对效果 5 算法总结 6 KNN算法的优缺点 7 图像分类应用 1 概述 k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！ k 近邻算法的输入为实例的特征

目录 (Table of Contents)[TOCM] 1 背景LBP 计算示意图LBP 计算公式IVE_LBP_CMP_NORMALIVE_LBP_CMP_ABS其中 I(x, y) 对应 ps

.md文件是markdown的缩写，Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成格式丰富的HTML页面。现在来说说如何编写.md文件 语法解说 1.标题 1.1（用#号的数量来显示大小）如： 1.2：在文本下面加上 等于号 = ，那么上方的文本就变成了大标题，在文本下面加上 下划线 - ，那么上方的文本就变成了中标题=和-要大于0.如 2.强调

文章目录 声明1. 前言2. 开发环境以及工具准备2.1 主机系统2.2 编译工具链3. 构建系统Buildroot3.1 工程配置3.2 构建4. 编译Bootloader和Kernel4.1 编译u-boot4.2 编译Kernel5. 烧录6. 外设和应用程序6.1 镜像打包6.2 编译ESP8089驱动6.3 应用程序开发环境7. 后记本文资源共享参考资料1. 相关信息2. 参考描述声明本

首先，我们来讲讲什么是编码。 编码是我们为了方便表述和处理特定的对象，用一组特定0，1序列予以表征的过程。 二进制编码 1.对于二进制，1位可用是0或1两种情况，2位则有00，01，10，11共四种情况。位数越多，可表征的数目越多，为2的指数级。 例如：红橙黄绿青蓝紫7种颜色，要用0，1序列予以表征区分的话。我们应该如何进行编码呢？ 7种颜色，我们可用用3位表示，可编码为： 红 000 。橙001

标检测是在图片或视频中定位物体的过程。其中一个著名的目标检测框架是YOLO（You Only Look Once）。在某些情况下，我们不仅需要定位图片或视频中的物体，还需要了解每个物体的运动，就像在这篇文章中，我们想要计数通过某些位置的物体。这就是我们需要不仅仅是检测的地方，我们需要称为目标跟踪的东西的地方。 此外，大多数情况下，我们通常只是通过执行脚本或命令行中的代码来使用它，如果我们可以将我们

将驱动代码git clone下来 git clone https://github.com/brektrou/rtl8821CU.git 修改Makefile 把原本的设置选项关掉，添加一行设置CONFIG_PLATFORM_ARM_HI3516 = y CONFIG_PLATFORM_I386_PC = n CONFIG_PLATFORM_ARM_HI3516 = y ​

SPL启动分析 SPL启动分析1　spl简介2　入口函数在哪里之SPL链接脚本简要分析３　SPL 代码分析1(Start.S)４　SPL 代码分析2(CRT0_64.S) 1　spl简介 典型的uboot启动流程通常包含三个阶段，bootrom（或xip）—> spl —> uboot。其中bootrom的特点如下： （1）其存储介质需要具有片上执行能力       　　因为在系统

最简单的barrel shift电路如下图示例，case语句中有8个分支，每个分支选择一路8bit的数据，每路8bit的数据分别移位了0-7位，纯组合逻辑即可实现。图中代码未写defaul

我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。 1.图像中有一个非常明显的阴影需要删除。首先当然是将必要的软件包导入环境。 imp

一、22AP301.1 芯片简介22AP30（也被称为SS528）是针对多路高清/超高清（1080p/4M/5M/4K）DVR产品应用开发的新一代专业SoC芯片。22AP30集成了ARM A53四核处理器和性能强大的图像分析工具推理引擎，支持多种智能算法应用。同时，22AP30还集成了多路MIPI D-PHY接口输入，突破了数字接口的视频输入性能瓶颈，提供两倍于前代产品的视频输入能力。另外，H.2

libavcodec 是 FFmpeg 中的一个重要组件，它是一个用于音视频编解码的库。libavcodec 提供了各种音视频编解码器和相关功能的实现，使得开发者可以对音视频数据进行编解码、格式转换、滤镜处理等操作。 在 FFmpeg 的

由于 qcustomplot 有的版本不支持饼状图，所以这部分一般有个人绘画，用得较多的还是painter： void CPieWidget::drawDefaultPie( QPainter *painter ) { qreal sum = getSumValue(); int w = width(); int h = height(); int radius =

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PyTorch 在 2014 年之前，神经网络与深度学习还没有大规模地应用于工业界。研究者们开发了一些基本而有效的工具包，来搭建神经网络。其中的代表就是 Caffe、Torch 和 Theano。由于当时的研究主流方向是卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉 (CV) 中的应用，所以这些框架主要关注的是 layers。这种设计完全可以满足研究者们拼接不同卷积层、了解不同神经网络结构效果的目的。 而

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该功能使用的darknet框架，训练的yolo-tiny人头模型，之后使用opencv4.5.1版本调用的yolo-tiny模型，跟踪使用KCF跟踪算法，整体上实现了三个功能： 1、区域内的人头统计； 2、区域内的绊线检测功能； 3、区域内目标跟踪，统计人头数量的功能。 一、网址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 二、参考训练参考我的另两篇博客： Dar

霾计算的概念主要形容比较差的云计算或者雾计算，如果“云”或“雾”提供的服务，存在着丢失泄露、传输不稳定、费用严重超支等问题，其优势则可能远不如对用户的伤害。