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OpenMV物品识别(以网球为例、模型训练)

优点实现简单:代码逻辑相对简单,易于理解和上手,对于初学者来说是一种快速实现目标识别的方法。计算效率高:由于只使用一个固定的颜色阈值进行二值化处理,计算量较小,能保证较高的帧率,实时性较好。缺点对环境要求高:光照、网球材质、表面磨损等因素导致网球颜色变化时,识别准确性会大幅下降,适应性较差。误识别率高:容易将图像中的噪点或类似颜色的其他物体误认为是网球,鲁棒性不足。

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#计算机视觉#人工智能
HT32F52352 点灯+HT32延时函数

首先知道在HT32F52352中有两个可用的LED灯。可以看出对应为PC14PC15。当PC15 PC14 为低电平时LED亮。实现两个LED灯500ms一闪一灭。因为上面会用到延时函数。

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#单片机#嵌入式硬件
数据结构-二叉树的遍历

先序遍历:根 -> 左 -> 右中序遍历:左 -> 根 -> 右后序遍历:左 -> 右 -> 根。

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#数据结构#算法
OpenMV 图像串口传输示例

这个例程主要实现了以下功能:1. OpenMV 端采集图像:使用OpenMV开发板上的摄像头采集实时图像数据。2. 通过串口传输图像数据:将采集到的图像数据打包成字节流,通过串口发送到连接的PC端。3. PC端接收并保存图像:PC端接收来自OpenMV的图像数据,并使用OpenCV库将其解码保存为图片文件。整个过程模拟了一个简单的图像采集-传输-保存的应用场景。OpenMV负责图像采集和数据发送,

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#python#单片机
OpenMV物品识别(以网球为例、模型训练)

优点实现简单:代码逻辑相对简单,易于理解和上手,对于初学者来说是一种快速实现目标识别的方法。计算效率高:由于只使用一个固定的颜色阈值进行二值化处理,计算量较小,能保证较高的帧率,实时性较好。缺点对环境要求高:光照、网球材质、表面磨损等因素导致网球颜色变化时,识别准确性会大幅下降,适应性较差。误识别率高:容易将图像中的噪点或类似颜色的其他物体误认为是网球,鲁棒性不足。

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#计算机视觉#人工智能
HT32F52352 PWM控制舵机

这段代码是用来初始化HT32F52352开发板的GPTM PWM输出,包括选择使用的GPIO端口、配置GPTM定时器和GPTM输出模式。这段代码用来控制四个舵机,其中cs()函数通过改变PWM波的占空比来控制舵机的转动方向和角度。下面使用到的舵机控制针脚为 PA4 PA5 PA6 PA7。

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#单片机#stm32#嵌入式硬件
HT32F52352 串口通信

最后,使用USART_TxCmd和USART_RxCmd函数使能USART的发送和接收功能,并使用USART_IntConfig函数使能USART的中断。然后,在主循环中,我们使用USART_ReceiveData函数从USART接口中读取一个字节的数据,并将其存储在ss中。在该函数中,使用USART_SendData函数发送数据,并使用USART_GetFlagStatus函数检查USART是否

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#单片机#嵌入式硬件
R9DS接收机+AT9S Pro --SBUS解析(STM32F103C8T6)

SBUS 信号模式: 接收机指示灯为蓝色,R9DS 的 第 9 通道输出 SBUS 信号, 同时原来的 1 通道 输出独立 3 通道 PWM 信号,原来的 2-6 通道输出 6-10 通道的独立 PWM 信号,7-8 通道无信号,共 计 10 个通道的信号。数据:SBUS一次传输25字节数据data[25],由data[0] = 0x0f 开始,到data[25] = 0x00结束,中间data[

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#stm32#嵌入式硬件#单片机
到底了