一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值 (一) 代码如下: #遍历访问图片每个像素点,并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels(image): print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("width: %s height: %s channels: %s"%(width, height,

#include <opencv2\core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc.hpp> using namespace cv; const int LowTh_Max = 20; const int HighTh_Max = 100; int g_HighTh, g_LowTh; Mat srcImage; Mat dstImage; void on_Trackbar(int,

Ⅰ.概述 本文讲述关于STM32功能比较强大的ADC模块.ADC(Analog to Digital Converter)也就是模拟量转化为数字量,而STM32的ADC模块功能比较多,本文主要讲述“三条通道逐次转换(单次.单通道软件触发)”. 根据笔者的经验,STM32所有系列芯片的ADC模块功能及配置都差不多.因此,本文虽是以F1为例,其实其他系列(F0.F2.F4等)都适用. 本文提供实例代码:三条通道,配置为逐次转换(间隔模式),适用软件触发转换(每触发一次转换一条通道),一个循环也就是需

一:构造并访问单通道. int main(){ cv::Mat m=(cv::Mat_<int>(3,2)<<1,2,3,4,5,6); for(int i=0;i<m.rows;++i){ for(int j=0;j<m.cols;++j) std::cout<<m.at<int>(i,j)<<","; // row Index along the dimension 0,col Index along the

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

今天要做的是ADC单通道DMA采集实验 MCU : STM32F429 开发工具:STM32CubeMx 版本号 5.0.0 实验目的:实现ADC1 13通道 DMA采集 一 :简介 首先,我们来看一下STM32F4XX参考手册里关于该芯片的ADC功能介绍 二:STM32CubeMx 配置 数据对齐方式 为 右对齐 使能 连续转换模式,DMA连续请求 设置采样次数 为 3个周期 配置 DMA Mode设置为Circular模式,数据宽度设置为Half Word  2个字节 设置好之后,点击GEN

文本仅做记录.. 硬件:STM32F103VCT6 开发工具:Keil uVision4 下载调试工具:ARM仿真器 网上资料很多,这里做一个详细的整合.(也不是很详细,但很通俗).  所用的芯片内嵌3个12位的模拟/数字转换器(ADC),每个ADC共用多达16个外部通道,2个内部通道. 3个:代表ADC1.ADC2.ADC3(下图是芯片固件库的截图)    12位:也叫ADC分辨率.采样精度.先来看看二进制的12位可表示0-4095个数,也就是说转换器通过采集转换所得到的最大值是4095,如:

硬件:STM32F103VCT6    开发工具:Keil uVision4    下载调试工具:ARM仿真器网上资料很多,这里做一个详细的整合.(也不是很详细,但很通俗).所用的芯片内嵌3个12位的模拟/数字转换器(ADC),每个ADC共用多达16个外部通道,2个内部通道.3个:代表ADC1.ADC2.ADC3(下图是芯片固件库的截图)这里写图片描述12位:也叫ADC分辨率.采样精度.先来看看二进制的12位可表示0-4095个数,也就是说转换器通过采集转换所得到的最大值是4095,如:"111

1.概述: RH6030 是一款单通道电容式触摸感应控制开关IC,可以替代传统的机械式开关. 该 IC 采用CMOS 工艺制造,结构简单,性能稳定.IC 可通过外部引脚配置成多种工作模式,可广泛应用于灯光控制.玩具.家用电器等产品中. 2.特性:◆工作电压:2.0V-5.5V.◆最高功耗工作电流为10uA,低功耗模式工作电流仅1.5uA(均指3.0V 供电且不带负载的条件下).◆可通过外部引脚配置为多种模式.◆高可靠性,芯片内置去抖动电路,可有效防止由外部噪声干扰导致的误动作.◆可用于玻璃.陶瓷

STM32的ADC转换还是很强大的,它具有多个通道选择,这里我就不细说,不了解的可以自行百度,这里只是选取单通道,实现ADC转换.在文章开始之前,我说一下数据左对齐跟右对齐的差别,以前一直糊里糊涂的,记录下来以免以后自己忘记.12位二进制最大值为 0x0FFF 左对齐操作后的结果是 0xFFF0,右对齐后还是0x0FFF.反过来看 ,若寄存器里左对齐的数据值X (相当于实际数据*16,所以左对齐转换的值要/16才是实际的值),则X>>4才是实际的数据.而右对齐,则是数据保持不变,采集到多少就多

本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge第二名阿里和新加坡南阳理工大学的技术方案,该方案针对卷积循环网络对频率特征的提取高度受限于卷积编解码器(Convolutional Encoder-Decoder, CED)中卷积层有限的感受野的问题,将阿里达摩院之前的FSMN与发展自DCCRN/DCCRN的CRN with CCBAM结合.本文提出了一种频率递归卷积循环网络(frequency recurrence Convolutional Recurrent Network, FR

之前完成了规则通道DMA的数据传输了,不过平时在使用ADC的时候可能就会遇到很多情况,不可能就这样简单的按规则通道来采样,DMA存储,使用数据的:可能有时候会需要立刻采样,那样我们就需要利用到注入通道了.文档关于注入通道的解释: 利用外部触发或通过设置ADC_CR2寄存器的ADON位,启动一组规则通道的转换. 如果在规则通道转换期间产生一外部注入触发,当前转换被复位,注入通道序列被以单次扫描方式进行转换. 然后,恢复上次被中断的规则组通道转换.如果在注入转换期间产生一规则事件,注入转换不会被中断

目录: Java NIO 学习笔记(一)----概述,Channel/Buffer Java NIO 学习笔记(二)----聚集和分散,通道到通道 Java NIO 学习笔记(三)----Selector Java NIO 学习笔记(四)----文件通道和网络通道 Java NIO 学习笔记(五)----路径.文件和管道 Path/Files/Pipe Java NIO 学习笔记(六)----异步文件通道 AsynchronousFileChannel Java NIO 学习笔记(七)----N

目录 超时处理 非阻塞通道操作 通道的关闭 通道遍历 超时处理 超时 对于一个连接外部资源,或者其它一些需要花费执行时间的操作的程序而言是很重要的. 得益于通道和 select,在 Go中实现超时操作是简洁而优雅的. import ( "fmt" "time" ) // 例子中,假如我们执行一个外部调用,并在 2 秒后通过通道 c1 返回它的执行结果. func main() { c1 := make(chan string, 1) go func() { time

数据结构与算法分析--C语言描述 第三章的单链表 很基础的东西.走一遍流程.有人说学编程最简单最笨的方法就是把书上的代码敲一遍.这个我是头文件是照抄的..c源文件自己实现. list.h typedef int ElementType; #ifndef _List_H #define _List_H struct Node; typedef struct Node *PtrToNode; typedef PtrToNode List; typedef PtrToNode Position; Li

统计功能 前面都是介绍numpy的一些特性,被称为数学运算神器怎么能少了统计功能呢 ndarray的方法 a = np.array([[-2.5, 3.1, 7], [10, 11, 12]]) >>print "mean =", a.mean() mean = 6.76666666667 上面mean没有指定参数,是将ndarray中得所有值相加,求得均值 >>a.mean(axis=1) #按行求均值 array([ 2.53, 11. ]) >>

solidity高级理论(三):时间单位与view 关键字:时间单位.view.Gas优化 solidity使用自己的本地时间单位 变量 now 将返回当前的unix时间戳(自1970年1月1日以来经过的秒数). 注意:Unix时间传统用一个32位的整数进行存储.这会导致"2038年"问题,当这个32位的unix时间戳不够用,产生溢出,使用这个时间的遗留系统就麻烦了.所以,如果我们想让我们的 DApp 跑够20年,我们可以使用64位整数表示时间,但为此我们的用户又得支付更多的 gas.

1 numpy 概述 numpy是Numerical Python的缩写,释义为数值的Python numpy弥补了作为通用编程语言的Python在数值计算方面能力弱.速度慢的不足(numpy的底层是通过C语言编写的甚至汇编语言实现的,可以直接操作CPU) numpy拥有丰富的数学函数.具有矢量运算能力,快速.节省空间,,强大的多维数组(矩阵运算)和优异的运算能力,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 numpy的存储效率和I/O性能优胜于python numpy的模块是用C语言编写的,故不支

1,修改贴图通道(假设要将贴图由自发光通道改至漫反射通道): 选中材质球,通入贴图栏,选中自发光通道中的贴图路径,拖至漫反射通道,松开鼠标时弹出对话框,选'交换'.(有时候解析fbx文件时解析不出贴图路径有可能是建模时贴图通道没放对).2,查看uv通道(假设贴图加在了漫反射通道):选中材质球,通入贴图栏,点漫反射通道中的贴图路径,即可进入贴图坐标栏,其中有通道参数.3,修改uv通道(假设要将uv通道3改为uv通道1):选中物体,添加uvw展开修改器,(此时修改器参数中通道值默认为1且如果此时打开

USRP B210 更改A通道或B通道: 默认是A通道进行发射/接收,或设置 Mb0:Subdev Spec: A:A 设置B通道进行发射/接收,设置 Mb0:Subdev Spec: A:B

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()