图像处理

核心板简介 创龙 SOM-TL6678 是 一款 基于 TI KeyStone C66x 系列多核架构 的 定点/浮点TMS320 C6678 DSP处理器设计 的 高端工业核心板 ， 处理器每核心主频可高达1.25GHz， 通过 工业B2B连接器引出SRIO、PCIe、HyperLink、EMIF16、千兆网口等高速通信接口 。 核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境 。 使用核心板进行 二次开发 时，仅需 专注上层运用， 降 低了开发难度和时间成本， 可快速进行 产品方案评估与技术预研。 典型 应 用领域 软件无线电 雷达探测 光电探测 视频追踪 图像处理 电子对抗 水下探测 定位导航 软硬件参数 硬件框图 硬件参数 表 1 CPU TI TMS320C6678，8核C66x，主频1 /1.25 GHz ROM 128MByte NAND FLASH 16M Byte SPI NOR FLASH RAM 1/2G Byte DDR 3 EEPROM 1Mbit ECC 256/512M Byte DDR3 SENSOR 1x TMP102AIDRLT ，核心板温度传感器，I2C接口 LED 1x供电指示灯 1x CPLD 状态灯 2x用户指示灯 B2B Connector 2x 50pin公 座 B2B，2x 50pin母 座

TES601是北京青翼科技的一款基于FPGA与DSP协同处理架构的双目交汇视觉图像处理系统平台，该平台采用1片TI的KeyStone系列多核浮点/定点DSP TMS320C6678作为核心处理单元，来完成视觉图像处理算法，采用1片Xilinx的Kintex-7系列FPGA XC7K325T作为视频协处理单元，来完成视频图像的编解码、缓存以及预处理。该系统能够适应不同形式的视频格式输入和不同形式的视频格式输出，可实现基于双目交汇的目标测量、跟踪与识别，可广泛应用于机载或车载设备。 技术指标 FPGA+多核DSP协同处理架构； 视频图像接口性能： 1.1路CameraLink Base数字视频输入； 2.1路PAL制模拟复合视频输入，分辨率720x576，25帧/秒； 3.1路PAL制原始视频输出，分辨率720x576，25帧/秒； 4.1路PAL制处理后视频输出，分辨率720x576，25帧/秒； 5.1路HD-SDI高清数字视频输入，分辨率1920x1080@30p； 6.路HD-SDI高清原始视频输出，分辨率1920x1080@30p； 7.1路HD-SDI高清处理后视频输出，分辨率1920x1080@30p； 8.1路DVI显示输出接口，支持1080P分辨率； 处理性能： 1.DSP定点运算：40GMAC/Core*8=320GMAC； 2.DSP浮点运算：20GFLOPs

核心板简介 创龙结合TI KeyStone系列多核架构TMS320C66 78 DSP以及Xilinx Kintex -7 FPGA设计的S OM-TL 6678F 核心板 ，是一款DSP+FPGA高速大数据采集处理平台。核心 板内部 DSP与FPGA 通过 SRIO 、 EMIF16 、 I2C 通信总线连接，并 通过 工业级高速B2B连接器引出PCIe、HyperLink、千兆网口、GTX等高速通信接口。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境 。 使用核心板进行 二次开发 时，仅需 专注上层运用 ，降低了开发难度和时间成本， 可快速进行 产品方案评估与技术预研。 典型 应 用领域 软件无线电 雷达探测 光电探测 视频追踪 图像处理 电子对抗 水下探测 定位导航 软硬件参数 硬件框图 硬件参数 表 1 DSP端 硬件 参数 CPU TI TMS320C6678，8核C66x，主频1 /1.25 GHz ROM 128MByte NAND FLASH 128 Mbit SPI NOR FLASH RAM 1/2G Byte DDR 3 EEPROM 1Mbit ECC 256/512M Byte DDR3 SENSOR 1 x TMP102AIDRLT ，核心板温度传感器，I2C接口 LED 1x供电指示灯 2x用户指示灯 B2B

关于之前推送的胸片和CT有很多的小伙伴关心射线对人体的伤害的问题，在医学检查射线的强度和剂量已经有严格的标准，偶尔进行一次CT扫描是没有问题的，那么有没有一种完全无害的扫描检查呢？今天小编就给大家介绍一种无害、非介入的新型层析成像技术——光学相干断层扫描技术 （Optical Coherence Tomography，简称 OCT），简而言之就是利用无毒无害的光波进行人体组织的成像，OCT技术近年来发展飞快，特别是生物组织活体检测和成像方面具有诱人的应用前景，已尝试在眼科、牙科和皮肤科的临床诊断中应用，特别是在眼底视网膜疾病的检查中，可以检测到视网膜不同层之间的厚度变化，从而发现和预防青光眼，白内障等眼科疾病。是继 X-CT 和 MRI 技术之后的又一大技术突破。下文简称OCT技术。 1.OCT技术原理 OCT技术是一种成像方式类似于超声波的技术，它使用光来代替超声波生成图像，基本原理是利用弱相干光干涉仪，不同深度的生物组织对于OCT设备发出的光波的后向反射的能力是不同的，通过测量光波反射回来时间间隔的不同，能够获取人体组织的结构信息，但由于光速非常快，所以这个时间间隔是普通的电子设备无法测量的，所以要用迈克尔逊干涉仪来获得光在人体组织传播的光程差。OCT技术具有大量的优点：无害、无损伤，非介入，图像分辨率高且操作简单便携，尤其适合眼科检查及其他光学检测领域。 2.OCT技术发展

转自：https://blog.csdn.net/zhaohongliang360/article/details/80675938 1.1 相关技术综述 二维视觉测量采用单摄像机测量目标在特定平面中的位置，如美国的Adept机器人装配系统、足球机器人等。在二维视觉测量中，摄像机与测量平面之间的距离固定，这使得其应用受到很大的限制 [1] 。 与二维图像信息相比，三维信息能够更全面、真实地反映客观物体，提供更大的信息量。近年来，各种技术应用于三维信息测量中，由此形成了各类三维测量系统。经过几十年发展，三维视觉测量系统已具有较成熟的理论和技术基础，生产实践也不断证明这类系统操作简便、适应性强、精度高 [2] 。 从狭义上讲，三维视觉测量技术即通过计算机分析处理，让计算机不仅具有和人眼一样的视觉感受，而且能够获得人眼所不能直接获得的经过量化的物体参数。 获取空间三维物体的距离信息是三维成像、三维物体重建和计算机辅助设计中最基础的内容，有着广泛的实际应用价值。进入二十世纪90年代以来，各种硬件和软件技术的发展使得人们不仅能处理二维图像而且开始处理三维图像，许多能获取三维图像的设备和处理分析三维图像的系统研制成功，大大扩展了人们对客观世界的认识 [3] 。光学三维形貌测量具有非接触、高精度、高效率的特点，并且在科研、医学诊断、工程设计、刑事侦查现场痕迹分析、自动在线检测、质量控制

概要 这种方法其实是通过图像处理软件和法线贴图转换工具，直接生成法线贴图。在本例中最重要的部分在于位置对齐。 步骤 新建 柱体 ，在两个圆面内插面 选择两个圆面，按 Alt + E 选择 沿法向挤出面 ，然后滑动鼠标让面内陷进去。 Ctrl + R 在下图位置加一条环线 在 顶点层级 选择内面中线上的两个点，按 J 链接边（两面都要做） 然后只留下这个模型的1/4，其余删除。 加 镜像修改器 ，注意要选两个轴向（我的是X和Y），并勾选 范围限制 退回 物体模式 切换到 前视图 ，添加参考图。可参考 《Blender图解教程：设置参考图》 在进入金币的 编辑模式 ，按 K 键切换到 切割工具 ,在圆面上切割出浮雕的轮廓 挤出 给不够圆润的边都做一下倒角。 加上金光闪闪的材质 如果想让显示更光滑一些，可以 法向 设置为 自动光滑 并且调整一个合适的角度，此处感谢 花冠少年 提供方法。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4302850/blog/4253863

<div class="article-child "><h2>章节</h2><ul><li class="page_item page-item-3474"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3474">SciPy 介绍</a></li> <li class="page_item page-item-3477"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3477">SciPy 安装</a></li> <li class="page_item page-item-3479"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3479">SciPy 基础功能</a></li> <li class="page_item page-item-3590"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3590">SciPy 特殊函数</a></li> <li class="page_item page-item-3484"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3484">SciPy k均值聚类</a></li> <li class="page_item page-item-3488"><a href="https://www

IPC网络高清摄像机基础知识1(IPC芯片市场分析以及“搅局者”华为海思 “来自2013年”) 2016-06-02 14:23:49 Times_poem 阅读数 9734 更多 分类专栏： IPC网络摄像头基础知识 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/Times_poem/article/details/51566877 需求说明：了解IPC(IP Camera)网络摄像头行业 来自：http://info.secu.hc360.com/2013/06/031051730705-all.shtml#m4 阅读精华整理： 1、对于网络摄像机（IPCamera以下简称：IPC）而言，它用到的解决方案包括成像方案和编解码芯片方案两部分。 成像方案上，商家在CCD或CMOS这两个图像传感器流派间选择。在网络高清方面，采用CMOS的居多，盖因其技术比 较成熟，低功耗、高集成度以及性价比高；而且，CCD做高清还有响应速度慢、难以应对大数据量等一定的短板。 2、在编解码芯片方案上，商家可选择美国德州仪器公司（TexasInstruments，以下简称：TI）、华为海思、安霸 股份、台湾智原等片上系统（System-on-Chip以下简称：SoC），不一而足

https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/83626123 中值滤波是一种非线性滤波，在处理脉冲噪声以及椒盐噪声时效果极佳，能够有效的保护好图像的边缘信息。 中值滤波的处理思路很简单，取卷积核当中所覆盖像素中的中值作为锚点的像素值即可。 如果按照遍历所有像素，再对卷积核中的像素排序取中值，那么时间复杂度会很高，需要对中值滤波进行改进。 中值滤波的改进实际上很是很好想的，无非就是一个滑动窗口取中值的问题，每次向右滑动的过程中等于在窗口中新添加添加一列窗口像素，同时减去一列窗口像素，考虑维护这个窗口中的像素信息变化即可。 这里面使用huang算法，该思路是这个人提出来的，算法思路如下： 在计算中值的办法中，不使用排序，而是使用像素直方图，也就是记录像素值的哈希。首先设定阈值threshold，这个threshold就是窗口的中心位置，即ksize×ksize/2+1，kisze为窗口尺寸。 每次在计算中值的过程中，从小到大累加像素直方图的值，如果该值大于等于，此时对应的像素值就是中值了。 例如ksize=3的窗口如下： ⎡⎣⎢122235154⎤⎦⎥(3) \left[\begin{matrix}1 & 2 & 1 \\2 & 3 & 5 \\2 & 5 & 4\end{matrix}\right] \tag{3} ⎣

来源：脑极体 得芯片者得天下。 我们可以把这句话再延伸一下说，得AI芯片者得未来的天下。 对于智能终端厂商来说，能够自研SoC芯片似乎才是顶级实力的象征。 众所周知，盘踞全球智能手机前三甲的三星、华为、苹果，无一例外都拥有自研的SoC芯片。 (2020智能手机芯片跑分数据TOP10) 现在，经历了多年的辅助AI芯片的经验积累之后，谷歌终于要入场智能终端的核心硬件——SoC处理器芯片了。 据外媒Axois报告，谷歌在自研处理器方面取得了显著进步，最近其自主研发的 SoC 芯片已经成功流片。 据悉，该芯片是谷歌与三星联合开发，采用5nm工艺制造，“2+2+4”三架构设计的8核CPU集群，以及搭载全新ARM公版架构的GPU，同时在ISP和NPU上集成了谷歌Visual Core AI视觉处理器。 这让谷歌的终端芯片能够更好地支持AI技术，比如大幅提升谷歌助手的交互体验。 在上市计划上，谷歌的这一SoC处理器芯片预计将于率先部署在下一代Pixel手机以及谷歌笔记本Chromebook中。 谷歌的这一举动被视为对苹果自研处理器模式的靠拢，从“原生系统+最主流旗舰芯片”变为“原生系统+自研芯片”，谷歌的用意肯定不仅是想摆脱高通芯片的钳制，更重要的是想通过自研芯片实现更好的软硬件结合，使得安卓系统在自家硬件上发挥更大的性能优势。 我们其实知道，自研芯片并不能在硬件利润上带给谷歌更多的价值