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基于stm32的体感遥控小车 第一章项目概述 1.1项目简介 手势识别小车是一种基于STM32开发的智能设备，集成了嵌入式系统和智能手带设备的可靠，高效，便捷的优势。项目由两大部分组成。智能小车和手带设备，可以使用手带设备转角的变化控制智能小车的直行与转向。 1.2项目背景 当今社会，嵌入式产品已经渗透到我们生活的各个领域，几乎很难找到该领域没有它的足迹。如智能仪表，实时工控，通讯设备，导航系统，家用电器等，这些都是常见的嵌入式系统应用。 嵌入式系统以应用为中心，以计算机技术为基础，适用于应用系统对功能，可靠性，成本，体积和体积有严格要求的专用计算机系统。的设计，合理的运算速度，高可靠性和降低成本。因此嵌入式的学习，开发与应用将造就恰好成为计算机应用与智能化控制的工程师和专家。因此为了跟随时代发展，我们有必要做的与时俱进。 （到到到到，2012-2017年全球可穿戴设备的运送量不断增加，2

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matlab浅黄色代码自动驾驶汽车 -->Autonomous Car 专为自动驾驶而设计，始终具有先进的驾驶感应控制，可感应不同的黑白车后灯和交通灯（红色）。它还可以感应所有类型的标志牌指示和车道检测。 它仍在进行中！ 目录 一般信息 在这个项目中，MATLAB 被用作图像处理工具来检测道路上的车道。 以下技术用于车道检测。 • 颜色掩蔽 • Canny 边缘检测 • Gamma 校正 • 感兴趣区域选择 • 霍夫变换线检测 软件 --> Matlab RA 2018 设置_使用 --> 图像预处理第一步是导入视频文件并初始化代码中要使用的变量。 一些变量也从 .mat 文件中导入以在代码中使用。 --> 一帧一帧 首先读取帧并使用高斯滤波器对其进行过滤。 --> 用白色和黄色遮蔽图像 框架用黄色和白色遮蔽以完美检测车道线。 黄色面具 白色面具 --> 边缘检测 在本节中，边缘是从蒙版图像中获得的，而忽略了面积较小的封闭边缘。 --> 感兴趣区域的提取 按照项目 1 实施流程中的指导，使用 'roipoly' 函数并从帧中选择点来提取感兴趣区域。 --> 霍夫变换 在本节中，我使用了

转介回来了！ 需要特斯拉进行测试吗？ 你在特斯拉工作吗？ 取得了联系！ 我很乐意帮助将此API正式化。 特斯拉JSON API 这是iOS和Android应用程序使用的Tesla JSON API的非官方文档。 该API提供了可远程监视和控制Model S（以及未来的Tesla车辆）的功能。 该项目同时提供了API文档和用于访问它的Ruby库。 如果特斯拉的任何人都在阅读本文，我很乐意为您的API协调开发程序。 如果有什么可以帮忙的地方，请随时与我们联系。 另外，我很想成为Beta固件程序 :winking_face: Ruby宝石 这个gem提供了API的基本包装器，可以轻松地远程查询和命令汽车。 它还提供对流API的访问，并提供一种处理来自其的数据的方法。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'tesla_api' 或自己安装： gem install tesla_api 用法 这是一个简单的例子： require 'tesla_api' tesla_api = TeslaApi :: Client . new ( email : email