前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果      白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题.白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机.数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区.它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式,本文简要的介绍

几年没发文了,重新拿起技术! 最近做图像处理,要自动处理颜色平衡问题,很多什么直方图优化之类的,都不完美.所以在博客园找到了这个前辈的文章. http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/20/3032062.html#commentform 基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果 很可惜,这篇文章,首先没有源码,其次给出的一些计算过程有问题.所以我直接查看论文原文,以及一些映射公式,现在分享Java实现的版本:

1 目标 使用Echart的k图展现上下阈值,并且当真实值超过上阈值或低于下阈值时候,标红报警. 2 实现效果 如下:

手册里面的particle例子,例子的任务是分析颗粒在液体中.在这个应用程序的主要困难:存在两种类型的对象:大明亮物体和较低的小物体的对比.此外噪音使分割的存在困难:无法使用全局灰度阈值threshold进行分割:所以采用先将大块不需要检测的部分去除掉,再通过灰度动态阈值dyn_threshold分割图像得到想要的内容. 处理图片和结果图片: 以下是代码:   read_image (Image, 'particle') *获取图像 dev_display (Image) *显示图像 thres

Dynamic Window Approach(DWA)是重要的局部轨迹规划算法,ROS中使用了DWA算法获得了很好的局部路径规划的效果.具体的教程可参考官方的导航调试资料Navigation Tuning Guide.ROS的DWA(dwa_local_planner)应用到新机器人调试时,有一些技巧需要注意的,这里做一些总结. 1.设置坐标系和话题 需要订阅的话题: 里程计话题:/odom 需要设置的坐标系:包含/map,/odom,/base_footprint 2.参数调试 a.加速度的

引言 PCF8591 是单电源,低功耗8 位CMOS 数据采集器件,具有4 个模拟输入.一个输出和一个串行I2C 总线接口.3 个地址引脚A0.A1 和A2 用于编程硬件地址,允许将最多8 个器件连接至I2C总线而不需要额外硬件.PCF8591由于其使用的简单方便和集成度高,在单片机应用系统中得到了广泛的应用,这篇文章是介绍IIC通信在ADDA转换芯片PCF8591中的应用. 关于IIC IIC总线通信协议的介绍在"基于51单片机IIC通信的AT24C02学习笔记"有详细的介绍. 关于

项目概述 上周在uFUN试用群里看到管理员说试用活动快结束了,要抓紧完成评测总结,看大家的评测总结也都写了,我也不能落后啊!正好最近做的扩展板到手了,于是赶紧进行调试,做了一个不用校准的时钟,时钟这种小设计应该说是烂大街了吧!我一开始学习51的时候做了个可按键校准.带闹钟功能的时钟,学习STM32的时候做了个可以手机蓝牙APP校准的时钟,现在又用uFUN开发板做了个时钟,不过这个时钟是联网校准的.由于之前做过桌面天气预报时钟,如下图: 所以这个联网校准时钟的小项目实现起来还是很顺利的,底板是使用

前言 使用uFUN开发板配合Qt上位机,实现任意颜色的混合,Qt上位机下发RGB数值,范围0-255,uFUN开发板进行解析,然后输出不同占空比的PWM,从而实现通过RGB三原色调制出任意颜色. Qt上位机界面: 演示视频 优酷视频链接:演示视频 如果上面的链接打不开的话,可以下载观看:演示视频.mp4 RGB简介 RGB 模型是目前常用的一种彩色信息表达方式,它使用红.绿.蓝三原色的亮度来定量表示颜色.该模型也称为加色混色模型,是以RGB三色光互相叠加来实现混色的方法,因而适合于显示器等发光体

前言 上两周利用周末的时间,分别写了基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据和基于uFUN开发板的心率计(二)动态阈值算法获取心率值,介绍了AD采集传感器数据和数据的滤波处理获取心率值.这篇文章主要是介绍Qt上位机如何实现波形的显示,串口数据的解析,以及一些小细节实现.这篇文章写完,uFUN心率计这个小项目就算结束了,最近又做了个uFUN开发板的扩展板,在微信群里的朋友都已经看到了,后面会做一些好玩的东西,大家要保持关注哈! 关于Qt Qt是一个1991年由Qt Company开

前言 今年3月,我参与了面包板社区组织的第一批uFUN开发板评测活动,并有幸能获得试用机会,那是我第一次了解到uFUN这个项目及背后的故事,4月份,uFUN 2.0版本来了,收到了张工送的一块样板,后来又收到一块量产板,非常感谢.其实开发板很早就收到了,也玩了一段时间,早就计划着写一篇开箱评测,正好最近面包板正在开展新版uFUN的评测活动,我也来参与一下,写写停停,终于写完了,以下内容仅仅是我个人的观点,有错误的地方欢迎各位朋友指正.互相交流学习! uFun是什么 uFun是由@张进东 张工组织

相机主要技术点为3A算法. 而3A算法主要指的是自动对焦(AF).自动曝光(AE)及自动白平衡(AWB).自动白平衡:根据光源条件调整图片颜色的保真程度. 网上时常有类似招聘如下的招聘信息: ---------------------------------------------- ---------------------------------------------- Camera/ISP 算法工程师摄像机3A算法软件工程师 这里随机摘录一些具体要求. 任职要求: 1.本科以上学历,天文

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

缺月挂疏桐,漏断人初静. 谁见幽人独往来,缥缈孤鸿影. 惊起却回头,有恨无人省. 拣尽寒枝不肯栖,寂寞沙洲冷.---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" ISTA算法和FISTA算法是求解线性逆问题的经典方法,隶属于梯度类算法,也常用于压缩感知重构算法中,隶属于梯度类算法,这次将这2中算法原理做简单分析,并给出matlab仿真实验,通过实验结果来验证算法性能. 1. 引言 对于一个基本的线性逆问题: \[{\bf{y} = \bf{Ax} + \bf{w}} \qua

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机