图像处理

基于视觉引导方式的 AGV 小车分为自由路径方式与固定路径方式，其基本工作原理为：通过视觉处理技术在 AGV 的行驶路径上识别车辆周围环境图像或者识别粘贴色带作为的引导条，在关键节点粘贴二维码作为绝对位置标识，行驶过程中不断采集图像信息，并通过对图像信息的处理来识别 AGV 的当前位置，对下一步的行驶做出规划。 视觉导引AGV相比电磁或光学等非接触自动导引方式，具有很高的识别精度，且路径设置简单、便于维护与改线、不受电磁场干扰、可以方便地识别多工位和路径分支、环境适应性更佳等诸多优点，特别适合于物流自动化和即时柔性生产组织管理。 AGV车载控制系统 AGV车载控制系统主要包括AGV通用控制器、 嵌入式 ARM一体机、无线网络模块、视觉处理系统等，相互之间通过总线相连接。 控制系统可外接电机及编码器、超声激光感器、摄像机、磁传感器、RFID等外部设备。 摄像机采集路径图像信息可能存在 因地面反光、摄像机抖动和标线污染等现象 导致图像源不稳定，所以 需经过灰度处理、平滑处理、边缘检测 等处理得到干净的路径信息。图像处理与运算会对CPU的运算能力有很高的要求。 OK1046A-C LS1043A与 LS1046A有广泛的计算性能，CPU主频1.8GHz，CoreMark跑分达到45000。 具有高能效A53或强大A72ARM的4核心SoC，采用引脚兼容封装；

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在解 AOJ 0531 Paint Color 时，学到了一个累积和的妙用——imos法，由于原文是日语，所以特意翻译过来。值得一提的是，作者Kentaro Imajo跟鄙人同龄，却已取得如此多的成就，而鄙人一无所成，实在汗颜。 imos法 imos法是将累积和算法拓展到多次元、高次空间的方法。虽然程序竞赛中出题最多不过2次元1次，但是2012年Kentaro Imajo将其用于高次元高次空间，在信号处理/图像处理领域取得了成就。 基础imos法 最简单的imos法是1次元0次系数的求解思想。如图，有三个俄罗斯方块在一起，悬空的部分会掉下去，求从左到右的高度？这个高度就是横坐标固定时，上面矩形高度之和。这就是最简单的imos法。 例题 你在经营一个咖啡厅，你的咖啡厅里每个客人在S_i时刻进店，E_i时刻出店。求店里最多有多少客人？（客人最多C个，时刻在T内。如果有多人同时进店出店，先算出店的人）。 朴素的解法 朴素的思想是，计算每个时刻客户的数量，从中找出最大值。但是，复杂度是 \(O(CT)\) #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; #define C 4 #define T 10 // 每个客人的进入时间 int S[C] = { 1, 3, 5, 7 }; // 每个客人的离开时间 int

numpy NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展第三方库，用于处理数据类型相同的多维数组。开发这个库的直接目的就是简化多维数组操作，可更为方便地用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的列表结构要高效得多，因为它支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 。 WINDOWS7下安装命令非常简单： pip install numpy NumPy提供了大量高级数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库，广泛应用于大型金融公司以及核心的科学计算组织。 NumPy库提供大量基础型方便矩阵操作的多维数组函数： 创建数组类 arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones like, r , zeros, zeros_like 转换类 ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat 操纵类 array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray.item,

生活中我们会拍很多的证件照，有的要求红底，有的是白底，有的是蓝底，今天不通过抠图，实现一键换底片，想换什么换什么。 知识点： 1.图像处理 2.OpenCV 3.numpy 4.python基础知识 环境： windows pycharm python3 步骤 1、倒入库 import numpy as np import cv2 如果直接在命令提示符中安装的话要换个名称 pip install OpenCV-python 2、图像导入 img = cv2.imread('timg.jpg') 3、缩放 rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) 4、显示图像内容，并进行处理 转换图像为二值化图 cv2.imshow('img',img) hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow('hsv',hsv) lower_blue = np.array([90,70,90]) upper_blue = np.array([110,255,255]) 二值化功能

目录 透视变换的一些尝试 原理 变换的可行性 变换的过程 结语 透视变换的一些尝试 原理 【图像处理】透视变换 Perspective Transformation 变换的可行性 最直接的透视变换为将所有的像素点经过透视变换，得到一幅变换后的图。 变换后的图形的形状将变成不规则的四边形，需要将图形进行截取，然后再作为车辆的图像进行处理。 由于这种方式需要将每个像素点进行处理，并且在变换后还有极大的插值操作计算量，因此不适合在K66之类的芯片上进行处理。 经过思考与测试，发现先将图像进行处理，找到左右两条边线，然后再将边线进行透视变换，具有很好的可行性。因为只用对两条边线的像素点进行变换，并且插值操作变为一次的线性函数，计算量大大减小。 变换的过程 1. 在直道，获取变换矩阵 //通过8个点进行变换矩阵计算 Set_p1 ( L_black [ 5 ] , 5 ) ; Set_p2 ( R_black [ 5 ] , 5 ) ; Set_p3 ( L_black [ 10 ] , 10 ) ; Set_p4 ( R_black [ 10 ] , 10 ) ; Set_p5 ( L_black [ 5 ] , 5 ) ; Set_p6 ( R_black [ 5 ] , 5 ) ; Set_p7 ( L_black [ 5 ] , 10 ) ; Set_p8 ( R_black [ 5

计算机视觉学习之路------你想要的都在这里了 (根据自己的学习进度后期不断更新哟！！！) 一、OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理基础 1.anaconda一站式环境的搭建（anaconda、tensorflow、opencv） 2.两个问题解答、opencv、tensorflow、numpy、matplotlib的基本使用 3.图像处理之几何变换 二、OpenCV学习 三、TensorFlow学习 四、Numpy学习 五、matplotlib学习 持续更新中。。。。。。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4374048/blog/4437738

又是在凌晨三点赶作业，又是在Deadline前去熬夜，一次次无眠，一次次抱怨。为什么三年前、两年前、一年前，甚至是昨天，我都下定决心“从现在开始读顶会论文”，却又悄悄选择逃避；为什么我的收藏夹存了很多学习资料和视频，然而却没有再次翻起；为什么无数次告诫自己一定要卸载游戏和社交APP，开始好好学习，但明天又会继续下载去放纵自己。我们忙碌，我们孤独，我们在一遍遍地逃避和自我安慰中变得惴惴不安，拖延和等待终将击垮我们的斗志。人生几何，去日良多，不要再让拖延彻底吞噬了你我！ 为了改变，为了前行。因此就有了这样一篇文章，也有了《秀璋带你看论文》新的系列，同时也解答了一些初学编程博友的疑惑。本文将分享作者这些年学习、编程和科研的经历，也将详细介绍LATEX工具的用法，就当是开启我们科研之门的钥匙。注意，本文欢迎大家对号入座，闭上眼睛、扪心自问，你有拖延症吗？你是不是也准备开始学习一门新的编程技术，却又立刻放弃；你是不是无数次在截止日期前通宵达旦、痛心不已？你是不是立下很多flag却没有付诸以行动而更改计划呢？如果这篇文章能唤起你去学习，去奋斗，去拼搏，足矣。如果你能坚持一个月、半年、一年，甚至几年，去做自己想做的事情，去追逐心中的乌托邦。那么，我希望你再回过头来找到这篇文章，告诉你的好友秀璋，我们曾一起拼搏前行，这种素未谋面却相互鼓励的感觉真好！ 更重要的是，希望大家督促我

由于要做个报告，就抽空把以前大学期间做过的一个小项目重温一遍，算是将以前的DSP开发做一个知识点的总结吧。如有问题欢迎批评指正。 硬件平台用的是TMS320C6657EVM。目的是实现使用笔记本电脑，手机，iPad等多功能小型设备的无线WIFI功能连接路由器，进而实现多种设备与DSP高速运算单元的互联。利用iphone手机自带的ios操作系统和其他硬件外设可以实现从多种途径灵活快速的采集，发送图像，以及实现数据的存储。 实现后的效果如上图所示，我所做的修改是将demo中的算法换成了图像复原算法。系统执行框架如下图所示： 采用了以DSP运算单元的网口模块作为与外界设备的主要数据传输通道，以外接的路由器作为网络平台实现DSP数字图像处理系统与多功能显示终端之间的图像数据和操作指令信息的快速传输。DSP板卡启动后会按照程序中预先的设置自动进入DHCP模式，与路由器连接，将网络信号发送出去。使用笔记本电脑，手机，iPad等多功能小型设备的无线WIFI功能连接路由器，进而实现多种设备与DSP高速运算单元的互联。 1，板卡启动后，会将静态或者是动态的IP地址配置到IP协议栈，然后打开HTTP服务器 2，板卡向CCS控制台打印IP地址 3，用户使用IP地址打开网络输入界面（如图所示） 4，用户打开本地BMP格式图像发送到应用 5，主线程接收到图像数据开始运行 6

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 一、需求背景 在实际开发过程中，在我们动手开发之前，都是由产品经理为我们（测试、前端、后端、项目经理等）先讲解一下需求，我们了解了需求之后，才开始一起来讨论技术方案。 我们自己实现一些小功能时同样需要讨论需求，也就是告诉别人我们为什么要做这个东西？或者我们想利用这款产品解决什么问题。 我们常常看到一些有关充气娃娃的表情包和图片或新闻，但是这种东西很少会像一些小视频一些相互交流，大家可能都是偷摸玩耍。所以相信其实大部分同学并没有亲身体验过充气娃娃到底是什么感觉，很好奇究竟是什么一种体验？真的如传言中那样爽吗？ 二、功能描述 基于很多人没有体验过充气娃娃是什么感觉，但是又很好奇，所以希望通过爬虫+数据分析的方式直观而真实的告诉大家（下图为成品图）。 三、技术方案 为了实现上面的需求以及功能，我们来讨论下具体的技术实现方案： 分析某东评论数据请求 使用requests库抓取某东的充气娃娃评论 使用词云做数据展示 四、技术实现 上篇文章中就给大家说过，今天我们以某东商品为对象，进行数据分析，我们来看看详细的技术实现步骤吧！ 1.分析并获取评论接口的URL 第一步：打开某东的商品页，搜索你想研究的商品。 第二步：我们在页面中鼠标右键选择检查（或F12