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VideoCompressor 适用于Android的高性能视频压缩器，使用硬件解码和编码API（MediaCodec）。 演示版 用法 调用compressVideoLow，compressVideoMedium和compressVideoHigh，表示3种压缩质量。 VideoCompressTask task = VideoCompress.compressVideoLow(tv_input.getText().toString(), destPath, new VideoCompress.CompressListener() { @Override public void onStart() { //Start Compress }

STM32F103RCT6读写FM25CL64（已在工程中应用） 1：如果写入后读出来的全是0x00,那么很有可能是SPI模式配错了，可以参考压缩包内SPI配置 2：利用FM25CL64最后一个字节作为检测位，开机读取一次用来测试芯片是否正常工作 3：实测在SPI 9M的速度下 读写1024字节约3ms左右，芯片SPI最大支持速度可达20M。本例子未测试20M 4：内有较为详细中文注释，可方便理解

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基于STM32F7的视觉小球颜色识别系统简介: 用STM32F7驱动摄像头，实时采集图像，进行颜色识别，并且统计出小球的直径。做图像处理都是基于PC端的开发，一直希望STM32可以用。后续可以加入其它的一些算法，比如字符识别，人脸识别等。本方案我们采用了OV9655的130万像素摄像头，并通过转接板自己设计的，配合STM32F746自带的摄像头接口。 截图展示: 颜色识别系统设计框图: 软件设计包括:摄像头OV9655驱动的实现，图像颜色识别算法实现，图像尺寸检测算法检测等。 视觉算法的主要思想如下: 有过使用photoshop经历的人对色彩模式应该不会陌生，大家应该非常熟悉的是RGB色彩模式，因为它是最常见的也是听说最多的，另外还有一种色彩模式是HSL，H代表色相，S代表饱和度，L代表亮度，这种色彩模式是美术人最常用的，这是因为它是基于人对色彩的心理感受的一种色彩模式。 RGB向HSL色彩模式的转换在图像处理中应用较为广泛，我们的小球识别中很可能需要该步骤，原理与公式讲起来需要太多的时间与空间，大家可能也不希望听我啰嗦，那么我就把代码传上来吧。（详见附件内容） 软件设计:

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课设：51单片机时钟闹钟源文件，具体实验内容在我的课设系列文章中，大家可以去看看，有什么问题可以问我。