在图片中识别足球 先补充下霍夫圆变换的几个参数知识： dp，用来检测圆心的累加器图像的分辨率于输入图像之比的倒数，且此参数允许创建一个比输入图像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的话，来看例子吧。例如，如果dp= 1时，累加器和输入图像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有输入图像一半那么大的宽度和高度。 minDist，为霍夫变换检测到的圆的圆心之间的最小距离，即让我们的算法能明显区分的两个不同圆之间的最小距离。这个参数如果太小的话，多个相邻的圆可能被错误地检测成了一个重合的圆。反之，这个参数设置太大的话，某些圆就不能被检测出来了。 param1，有默认值100。它是meth

在深度学习过程中想做手势识别相关应用，需要大量采集手势图片进行训练，作为一个懒人当然希望飞快的连续采集图片并且采集到的图片就已经被处理成统一格式的啦。。于是使用python+openCV调用摄像头，在采集图片的同时顺便处理成想要的格式。 详细代码如下： import cv2 import os print(=============================================) print(= 热键(请在摄像头的窗口使用)： =) print(= z: 更改存储目录 =) print(= x: 拍摄图片

莱科luxulXWR-3100 内核4.19 功能丰富

缺陷识别 简介： 这个项目是我的本科毕业设计，主要针对传送带上的木质圆形工件的缺陷识别和分类，并且进行工件的计数和缺陷工件的计数。这里我主要是识别污渍和划痕 缺陷类型 污渍： 划痕： 最后的成果 sum:为工件的总个数 scratch_num:为含有划痕工件的总个数 blot_num:为含有污渍工件的总个数 黄颜色圈住的缺陷为划痕 蓝颜色圈住的缺陷为污渍 简单思路 通过边缘检测，得到每个工件的坐标，并计算出工件的中心来标记工件的ID 通过工件的每一帧位移量来确定是否为同一个工件 将每一个工件截取出来，进行缺陷的提取 将提取的缺陷进行直方图计算，通过直方图来值归一化，通过颜色值分布来分类

ububtu下 qt-everywhere-opensource-src-4.8.5.tar 文件 可在乌班图下编译成3个版 因文件太大上传的是百度网盘资源 永久有效

电气工程师

实验室项目中，希望求取一个近似圆形区域的质心，原本使用最小外接圆的质心来等效为该区域质心。但是由于部分区域的形状过于不规则导致发生质心偏移现象。如下图： 蓝色为实际要求质心。红色为等效圆质心 为获取较为准确的质心，拟用最大内接矩形的中心作为该区域质心。 采用改进的中心扩散法求内接矩形：先以最小外接矩的中心作为算法的起点进行中心扩散。得到一个内解矩形，在对最小外接矩的中心进行8邻域的遍历，应用中心扩散法分别求取内接矩，以面积最大的内接矩作为最大内接矩。 使用Opencv关键代码如下： /** * @brief 求取连通区域内接矩 * @param img:输入图像，单通道二值图，深度为8

Op系列Amp运放LM系列比较器等ALTIUM库（AD原理图库）.SchLib，共500多个芯片原理图： Library Component Count : 515 Name Description ---------------------------------------------------------------------------------------------------- CLC400 Fast Settling, Wideband Low-Gain Monolithic Op Amp CLC402 Low-Gain Op Amp with Fast 14-Bit Settling CLC404 Wideband, High-Slew Rate, Monolithic Op Amp CLC405 Low-Cost, Low Power, 110MHz Op Amp with Disable CLC406 Wideband, Low Power Monolithic Op Amp CLC407 Low-Cost, Low-Power Programmable Gain Buffer with Disable CLC409 Very Wideband, Low Distortion Monolithic Op Amp CLC410 Fast Settling, Video Op Amp with Disable CLC412 Dual Wideband Video Op Amp CLC414 Quad, Low-Power Monolithic Op Amp CLC415 Quad, Wideband Monolithic Op Amp CLC420 High-Speed, Voltage Feedback Op LM124_NSC Low Power Quad Operational Amplifier LM13600_NSC Dual Operational Transconductance Amplifier with Linearizing Diodes and Buffers LM158_NSC Fast Settling Dual Operational Amplifier LM218_NSC Operational Amplifier LM224_NSC Low Power Quad Operational Amplifier LM258_NSC Fast Settling Dual Operational Amplifier LM2902 Low Power Quad Operational Amplifier LM2902_NSC Low Power Quad Operational Amplifier LM2904 Dual Low Power Operational Amplifier LM2904_NSC Fast Settling Dual Operational Amplifier LM301A Operational Amplifier LM308 Operational Amplifier LM308A Operational Amplifier LM318 Operational Amplifier LM318S8 High Speed Operational Amplifier LM318_NSC Operational Amplifier LM324 Low Power Quad Operational Amplifier LM324_NSC Low Power Quad Operational Amplifier LM348 Low Power Quad Operational Amplifier -

python+opencv车道线检测（简易实现） 技术栈：python+opencv 实现思路： canny边缘检测获取图中的边缘信息； 霍夫变换寻找图中直线； 绘制梯形感兴趣区域获得车前范围； 得到并绘制车道线； 效果展示： 代码实现： import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) #边缘检测 canny_img = cv

运算放大器权威指南中文版Op Amps For Everyone