在用python进行图像处理时，二值化是非常重要的一步，现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法（当然这个绝对不是全部的二值化方法，若发现新的方法会继续新增）。 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold (自适应阈值中计算阈值的方法有两种：mean_c 和 guassian_c ，可以尝试用下哪种效果好) 3. Otsu’s 二值化 例子: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imr

9.3 软元件内存的读出、写入 以下说明在读出、写入软元件内存时的控制方法。 9.3.1 命令与软元件范围 (1) 读出、写入软元件内存所使用的命令 项 目 命令 / 响应种类 处理内容 1 次通信中 可执行的处理点数 成批读出 位单位 00H 以 1 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 256 点 字单位 01H 以 16 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 32 个字 (512 点 ) 以 1 点为单位读出字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 成批写入 位单位 02H 以 1 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 160 点 字单位 03H 以 16 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位写入字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 测试 ( 随机写入 ) 位单位 04H 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 80 点 字单位 05H 以 16 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，写入字软元件 (D、R、T、C)。 C200 ～ C255 的 32 位软元件不能适用。 10 点9 - 16 9 - 16

VONR语音拨打失败处理方法

在Android开发图像处理APP中，经常会将Bitmap传到JNI中，使用OpenCV等工具处理后直接将Bitmap返回到Java调用层作输出显示，因此该源码提供了解决方案。 参考地址：https://blog.csdn.net/qq_39312146/article/details/127781165

包含hht、emd、eemd、winger-vile、lms、各类滤波器等的代码及实际数据验证，可用于机械振动、地震爆破声波等，内含数据和注释说明

Xst:2677 – Node of sequential type is unconnected in block . 检查信号是否进行了声明，如果未声明，默认信号位宽为1bit。 WARNING:Xst:1290 – Hierarchical block is unconnected in block . It will be removed from the design. 查看RTL视图，检查模块连线情况，根据实际情况，将被优化的线路使用指令防止被优化即可。 WARNING:Xst:1710 – FF/Latch (without init value) has a consta

pfc后处理功能介绍，包括如何导出图片、如何导出数据等等，有利于后期文章的撰写和输出等等。

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