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；

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；

（1）手写数字识别 训练集：60000个 测试集：10000个 下载链接： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ （2）猫狗分类 下载链接： https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data （3）花卉识别 下载链接： https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/index.html （4）imageNet 下载链接： http://www.image-net.org/ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4397965/blog/4304577

与图像处理之间的关系，opencv的简介和使用定位 如题...因为偶然的机会需要用到图像处理，像我这么爱学习 并且动手能力又强的人怎么能没有心得笔记呢，哇哈哈哈。非要说的low逼点这玩意儿这玩意儿就是像素处理。找出像素中的特征规律 然后根据这些规律去处理数据，就是图像特征处理 不是什么鸟人工智能 不是什么鸟人工智能 不是什么鸟人工只能 重要的话说3遍，但是普遍的商业公司对外宣称却都是吹嘘的啥人工智能高大上的 ，因为像素数据可以理解为信号量，所以是有一些数学理论或者公式能让他更好的工作的理论基础的，基于这里面的理论深度要说的话某些算法也可以达到很高深，所以称之为智能也不为过。数学不好也不要太害怕。实在很半吊子 那也没法 将就着搞吧 ，比如我 哇哈哈哈哈。 一些基本的知识 图像的像素数据可以理解为信号量，图像像素之间的坐标关系称之为空域 ，主要手段和理念是图形学 形态学。常见进行对象分割和特征查找的手段有 轮廓查找 霍夫圆 联通区域标定 腐蚀 膨胀 等 都是空域算法，其作用本意都是让空域有意义 进行对象分割 形成有意义的数据。 关于滤波： 去噪点 ，其实就是模糊化 让毛刺高波跟周围像素平均 也叫均值滤波 低通滤波。锐化，其实就是让毛刺像素加上跟周围的方差 这样大的被放大 也叫高通滤波 ，可以让边缘更明显。颜色空间的处理 ，简易理解可理解为直方图处理 ，可理解为上面一样，理论化的说

本篇将介绍图像增强范畴中的图像锐化部分，以经典的LAPLACE锐化和Photoshop USM锐化为例，通过C语言编程实现，教会大家这两种锐化算法，增强大家对图像锐化的理解以及对图像增强范畴的认知。 [定义与算法] 图像锐化(image sharpening)属于图像增强的范畴。如果把图像信息划分为高频和低频两类，高频表示细节，低频表示图像大概的整体轮廓信息，那么，图像锐化就是保留和增强图像的高频信息也就是细节，让图像的边缘或者灰度调变的部分变得清晰。图像锐化包括为空间域锐化和频域锐化。在空间域锐化中，拉普拉斯锐化和USM锐化是两种非常经典和常用的锐化方法，本文将以这两种锐化方法为例，进行详细讲解。 拉普拉斯锐化(Laplace sharpen)是一种二阶微分锐化算法，前面章节中我们知道一阶微分和二阶微分都可以检测边缘，而二阶微分算子中的代表就是拉普拉斯算子，它出了可以检测边缘是否存在之外，还可以确定边缘的位置。 拉普拉斯锐化常用4邻域和8邻域两种模板，也成为锐化模板算子，分别如下： 假设当前像素点为(x,y)，像素值为f(x,y)，则四邻域模板算子表述为： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4322037/blog/4271704

PIL：使用python自带图像处理库读取出来的图片格式 numpy：使用python-opencv库读取出来的图片格式 tensor：pytorch中训练时所采取的向量格式（当然也可以说图片） PIL与Tensor相互转换 import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # loader使用torchvision中自带的transforms函数 loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor()]) unloader = transforms.ToPILImage() # 输入图片地址 # 返回tensor变量 def image_loader(image_name): image = Image.open(image_name).convert('RGB') image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float) # 输入PIL格式图片 # 返回tensor变量 def PIL_to_tensor(image): image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float)

　　 5G 融合计费系统架构设计与实现(一) 　　 随着5G商用临近，5G的各个子系统也在加紧研发调试，本人有兴全程参与5G中的融合计费系统(CCS)的设计、开发、联调工作。接下来将用几篇文章介绍我们在CCS实现过程遇到的挑战与架构设计的考量。相信这些宝贵的经验可以适用于更广的软件系统，免于重复地陷入软件开发的焦油坑。 　　5G系统由3Gpp定制统一的架构和协议规范，这也是电信行业一直以来通行的作法。不同的是，5G以前的规范3Gpp总是喜欢独树一帜，比如最出名的DCC(Diameter Credit Control)协议。虽然二进制的格式封装可以带来极佳的性能，但这个协议应用的范围也十分有限，仅限于电信行业。 　　5G规范从一开始，3Gpp就一改以往的风格，极力与目前主流的技术进行匹配，甚至不惜重构整个通信系统。接下来我们会听到很多熟悉的词汇，包括：微服务、注册与发现、Http2、JSON、RESTFul、容器化、微服务编排等等。没错，新5G系统在尽一切可能拥抱最新的技术潮流。正由于这个原因，在设计新的5G CCS时，我们发现以前的技术储备全都用上了。这对于一个新系统来说极大地降低了原始开发的风险，在真正动手写代码之前，我们就已经知道项目一定会成功。这点对于新系统的研发至关重要！ 　　一切从微服务架构说起……在微服务架构兴起前，大部分应用软件系统都采用单体应用架构。如下图所示

文章总结不错，特此转载。20181121 原文见于： https://www.jianshu.com/p/d3b1c3d307e0 卡尔曼滤波在我当学生的时候就用过，但是当年我似乎就是套公式，没有理解其精髓，加之时间久了有点模糊，突然需要指导学生使用，有了强烈的陌生感觉，不得不逼自己再一次捡起。自己学会和教会别人是学习的两个层次，为了自我提高，也为了更好得指导学生。于是，我又翻出自己当年写的算法以及在网上找了些大神写的资料，进行融会贯通，总结提炼，希望稍微有点大学概率论的人能够看懂此文并熟练使用。 为了可以更加容易得理解卡尔曼滤波器，我们先回顾了基础的数学知识，然后采用形象的描述方法来讲解其算法本质，接着利用数学符号抽象出数学公式并进行归纳总结，最后给出计算机程序实现。希望初学者从头看到尾，循序渐进，具有较好数学功底者可直接看数学公式，实用主义者可直接拷贝源代码。 1．卡尔曼与其提出的滤波器 在学习卡尔曼滤波器之前，先搞懂“卡尔曼”是什么鬼？其实卡尔曼是人，而且还是一个现代的牛人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。 我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach

时间荏苒，我已是大三学生；白驹过隙，全国大学生电子设计大赛已结束4个月。就在时间匆忙流逝的时候，我们每天都在不停地与时间赛跑。在赛跑的过程中，我一直在奔跑，会忘记很多很多，但在驻足休憩的时候，有时会回首望望自己走过的路。 作为机电学院机电一体化的一名学员，这个暑假我参加了全国大学生电子设计大赛。从暑假电赛备赛开始，我几乎每天都泡在实验室里，纠结是永恒的主题。有人可能会说，为了一次比赛像这样拼命了两年值得吗？我想说的是，值得。因为我们远不只是为了这一次比赛，所得到的，也远不只是比赛。获奖或者没有获奖，我都无怨无悔。与那些一到假期就回家度假看电视的人比起来，这才是真正的大学生活，因为人生难得几回搏。与那些天天上自习一心搞加权的人相比，这更有意义，因为念大学不是在念经。我喜欢这种生活。 虽然整个暑假都很辛苦，训练很累，而且会遇到数不清的困难和挫折，还有各种各样预料不到的问题，可以说我们整天都在纠结中度过，但是，我们确实成长了不少。作为团队唯一一名来自机电一体化技术的学生，电子方面的知识几乎是空白的，更不用说达到竞赛的水平。因为对电子技术的喜爱，对动手实验的兴趣，对创新活动的偏好，我从大一学期末就开始自学有关课程，坚持下来，也许这过程会比基地的其他同学艰辛很多，但我无怨无悔，因为在基地学到了很多我感兴趣的技术和知识，懂得了很多做人处事的道理，学会了团队

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