环形区域上数字读取，Halcon方法

基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法.zip一种基于深度学习图像超分技术可以提升环形靶标识别与定位精度的方法，即插即用。 使用说明 下载models里的超分模型 使用下列代码超分靶标用的图像 sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() sr.readModel(keypoints) # 读取模型权重文件的路径 sr.setModel('edsr', 2) # 设定算法和放大比例 当前提供基于edsr的超分模型，提供 ESPCN、FSRCNN、LapSRN 等模型 img_sr = sr.upsample(img) # 放大图像 继续靶标识别程序 基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法.zip一种基于深度学习图像超分技术可以提升环形靶标识别与定位精度的方法，即插即用。 使用说明 下载models里的超分模型 使用下列代码超分靶标用的图像 sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() sr.readModel(keypoints) # 读取模型权重文件的路径 sr.setModel

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环形缓冲区，适用于接收外部数据时用作缓冲 STM32 QUEUE_DATA_TYPE* cbWrite(QueueBuffer *cb); QUEUE_DATA_TYPE* cbRead(QueueBuffer *cb); void cbReadFinish(QueueBuffer *cb); void cbWriteFinish(QueueBuffer *cb); //void cbPrint(QueueBuffer *cb); QUEUE_DATA_TYPE* cbWriteUsing(QueueBuffer *cb) ; int cbIsFull(QueueBuffer *cb) ; int cbIsEmpty(QueueBuffer *cb) ;

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支持定制菜单展开半径、递增角度、起始角度和大小等 说明文章：https://www.cnblogs.com/swarmbees/p/16837670.html