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一维条码的使用,必须依赖于后台的数据库,在没有数据库或不便联网的地方,一维条码的使用便受到了限制,发展信息密度高、容量大、更便于使用的二维条码技术成为必然趋势。

条形码技术是一种自动识别技术,集条码理论、光电技术、计算机技术、通信技术、条码印制技术于一体的综合性技术。条形码技术不但快速准确,而且可提供可靠性很高的数据,其误码率小于百万分之一,首读率可达98%,广泛应用于各种计算机管理领域,如图书管理、生产流程管理、商品流通管理等。

图像分割(image segmentation)是指把图像分割成各个具有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。基于阈值的分割方法是一种应用十分广泛的图像分割技术,其实质是利用图像的灰度直方图信息获取用于分割的阈值,一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分,认为属于同一部分的像素是同一个物体。

机器视觉(六):频域图像增强🌏🧐🦄🪐频域法是在图像的频率变化域中对图像的变换值进行某种运算处理,然后再变回空间域中。同态滤波是一种在频域中同时将图像亮度范围进行压缩和将图像对比度进行增强的方法。

1、import A导入一个模块(module)。相当于导入的是一个文件夹,是个相对路径。2、from A import B导入了一个模块中的 module、class、function或是variable。相当于导入的是一个文件夹中的文件,是个绝对路径。3、from A import *是把一个模块中所有函数都导入进来。相当于导入的是一个文件夹中所有文件,所有函数都是绝对路径。模块module

所选择的点应该与周围像素颜色有一定差异,否则在跟踪时易丢失目标,我选择了安装末端执行器的螺孔进行跟踪。跟踪点的内框应完全包含所跟踪目标,外框是所跟踪目标可能移动的大致范围。

大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法(OTSU)。它的基本思想是,用一个阈值将图像中的数据分为两类,一类中图像的像素点的灰度均小于这个阈值,另一类中的图像的像素点的灰度均大于或者等于该阈值。如果这两个类中像素点的灰度的方差越大,说明获取到的阈值就是最佳的阈值(方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都

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写在前面:之前上过嵌入式的课程,也曾用rt1052/64把别人的程序编编改改,但对于单片机的理解仅停留在胎教的阶段。此次利用老师给的stm32f4(探索者)开发板,对单片机进行一个全面的学习。该文章为学习笔记,内容主要来自《Cortex M3与M4权威指南》、《STM32F4xx中文参考手册》、《STM32F4开发指南-寄存器版本_V1.2》、《STM32F4开发指南-库函数版本_V1.2》、正点

速度级的雅可比方法对于不同机械臂的逆解解算过程是一样的,而且不需要机械臂的逆解存在解析解,是一种通用的逆运动学求解方法。与位置级的逆运动学求解方法相比,该方法的缺点是计算量大(求雅可比矩阵)、速度慢,优点是通用性强。我们以一个两自由度机械臂为例,如下图所示我们首先使用几何法建立其运动学模型并且r、theta≠C对于上列方程两边分别对时间t求导,可得将上式整理成矩阵形式为:上式中,等号左边是机械臂的
