在进行转换之前，还需要准备几张数据集图片，把图片路径放到dataset.txt文件中，方便量化时微调网络参数。其中需要注意的是opset_version，算子的版本不要选的太高，不然在后续模型转换的时候可能会出问题。首先要在虚拟机上安装瑞芯微Rv1126的SDK，重要的是要具有rknn_toolchain。此时应当使用虚拟机连接开发板，转换后会自动使用开发板进行模型推理等操作。最终为了效率等考量，

CIF，指RK芯片中的VIP模块，用以接收Sensor数据并保存到Memory中，仅转存数据，无ISP功能DVP，一种并行数据传输接口，即Digital Video PortHSYNC，指DVP接口的行同步信号PCLK，指Sensor输出Pixel ClockVSYNC，指DVP接口的场同步信号V4L2，即Video4Linux2，Linux kernel的视频处理模块。

双目摄像头的标定、矫正和世界坐标的计算（opencv)，实践

局部直方图均衡化也就是对一个像素周围的区域进行直方图均衡化，然后将结果返还给最中心的区域，需要自己确定模板的大小，一般都是奇数行，奇数列，运算时间较长，且模板越大，运算时间越长。在某种意义上，像素被基于整幅图像的灰度分布的变换函数修改。虽然这种全局方法适用于整个图像的增强，但存在这样的情况，增强图像中小区域的细节也是需要的。这些区域中，一些像素的影响在全局变换的计算中可能被忽略了，因为全局变换..

直方图均衡化这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方.

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目录安装验证数据标注数据转化转化成VOC修改文件voc.pyclass_names.pyfaster_rcnn_r50_fpn_1x_voc0712.pyfaster_rcnn_r50_fpn.pyvoc0712.py运行报错报错1：报错2：报错3：安装安装过程按照官网步骤即可，注意版本对用即可，不再赘述。验证在安装之后，首先要进行验证是否安装成功，在mmdetection的文件夹下有一demo目

1.实验一已知如图1所示的控制系统：其中系统开环传递函数Go(s)为：Go(s)=1/(s(s+1)(s+5))试采用稳定边界法（临界比例度法）计算系统P、PI、PID控制器的参数，并绘制整定后系统的单位阶跃响应曲线。临界比例法参数调试Simulink界面设置如下：当时间为1s时，给系统输入一个阶跃信号，幅度为1，通过示波器观察系统响应。通过调整PID控制器中的P值（控制I和D均为0，不起作用），

图像的平滑、锐化都是利用掩模操作来完成的。通过掩模操作实现一种邻域运算，待处理像素点的结果由邻域的图像像素以及相应的与邻域有相同维数的子图像得到。这些子图像被称为滤波器、掩模、核、模板或窗口；掩模运算的数学含义是卷积（或互相关）运算；掩模子图像中的值是系数值，而不是灰度值；......

首先我们要了解直方图均衡化的作用和优势，以下介绍来自 喂鸡百科：这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼...