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FPGA开源工作室 FPGA/图像处理/创业/职场 关注 基于 FPGA 灰度图像的形态学腐蚀 01 背景知识 数学形态学是一门建立在集论基础上的学科，是几何形态学分析和描述的有力工具。数学形态学的蓬勃发展，其并行快速，易于硬件实现，目前已经在计算机视觉、信号处理与图像分析、模式识别等方面得到了极为广泛的应用。 腐蚀与膨胀是形态学滤波的两个基本运算，通过腐蚀和膨胀两种运算可以实现多种功能，主要如下： （1） 消除噪声； （2） 分割出独立的图像元素； （3） 在图像中连接相邻的元素； （4） 寻找图像中明显的极大值和极小值区域； （5） 求出图像的梯度。 图 1 腐蚀膨胀示意图 图 1 a 为大小为 448X425 像素的灰度级 X 射线图像； b 使用半径为 2 个像素的圆盘形结构元对图像的腐蚀结果； c 用相同的结构元对图像的膨胀结果。原图有 Lixi 公司提供。 形态学滤波之腐蚀 腐蚀（ erode ）就是求局部最小值的操作。 从数学角度来看就是将图像 f 和核（结构元） b 进行卷积的一个过程。 当 b 的原点位于（ x,y ）处时，用一个平坦的结构元 b 在（ x,y ）处对图像 f 的腐蚀，定义为图像 f 中与 b 重合区域的最小值，即： 为了方便起见，将腐蚀操作记为： (x,y) 表示当前输入图像的行列坐标； f(x,y) 表示坐标点（ x,y ）处的图像像素值； g

概述 仿真测试验证作为智能驾驶系统开发流程中必不可少的一个环节，可以解决智能驾驶系统在测试过程中实车测试效率低、部分工况危险性高、实车测试成本高、工况无法复现等问题。智能驾驶概念涵盖了传统的高级驾驶辅助系统(ADAS)以及全自动驾驶系统(AD)。一般包括环境感知、智能决策及车辆控制三个部分。 经纬恒润推出的新一代智能驾驶 HIL仿真测试平台可以提供逼真的道路交通场景、高精度的车辆动力学模型以及多种形式的感知传感器仿真，可以满足从L1~L5 各级别智能驾驶系统的仿真测试需求。用户可以在此平台上建立丰富的智能驾驶测试场景，对感知、决策、车辆控制进行充分、高效的测试。 产品特点 ♦ 超强的实时处理能力，可运行多个决策算法控制的智能驾驶车辆，实现多车在环 ♦ 提供强大的CPU屏蔽功能，降低计算抖动，提供十微秒级别数据时延 ♦ 实时系统安装图形显卡，实现场景渲染与动力学低时延、高稳定性联合仿真 ♦ 模块化可扩展视频注入系统，支持多路摄像头视频仿真，单通道分辨率可达4k，支持EyeQ3\4等高复杂度芯片，支持美信、TI 、罗姆等主流编串芯片，支持DVP、GMSL、MIPI、FPDlink3 等主流数据传输方式，兼容原车摄像头视频采集、回注 ♦ 提供业内先进雷达模拟器系统，最近距离可达1.8m，信号带宽可达 5GHz，真正覆盖毫米波雷达测试工况；提供多雷达模拟器级联方案，解决 5R1V 测试需求

file.txt: 1GmSluQ owhMb7k QD8wStm o1ASe8x muPoYv9 7vUqAIX 26OEwAz imSVgHR p08TrGf dIL9Xpy JfM49gr CXgny8Q GaRPvXS blNvmrp zrID2Wh zWmfP1c bPw6yYU PnDTMac idlDgHC lLO6Bev egl7Hnx G1bacTQ xi7GOlt fgeqYbP WATwhPG dbQM9uV HJqZeh4 nU6Q3bk et6Odij xZ93fv7 6Xkn4iv Fjhdszu q4oZcWn o58MZB6 1DvVOc8 2Inx0lc XYROn5W e7nKGgp BcrGSJR ET9uAdz IxcSKZ8 3VcdoJ9 VBYNhKt 1DkAnaG w6WarX1 82Vgt0m eMrQhUA uxNwTZm Im2KefJ aVkexK2 7LPOphv eLF93DE 9VG7IXy Xq5mURw rO7R526 dcOt9uo fMsaDyW 5epdhwA ARKnFWc Re3V9qd hK9pXto TWwzyta c4umDOo n27Khmz GCQuW5w KWPcNdC xv9Tz2L l6ou8y7 KItcVba xqFVz9H 5CS1R0s 9XyaPQ0 uzsXafg

本书结合作者近几年的工作经验，总结了一套可直接落地、基于开源、成本低、可快速搭建的中小研发团队架构实践方法。本书共5篇22章，开篇是本书的导读;架构篇是设计思想的提升，包括企业总体架构、应用架构设计、统- -应用分层等;框架篇主讲中间件和工具的使用，包括消息队列、缓存、Job、 集中式日志、应用监控和微服务等:公共应用篇是技术与业务的结合，包括单点登录和企业支付网关:进阶篇是从架构到管理，包括技改案例、技术与业务的匹配与融合等。从架构、框架、公共应用，到案例实战和技术管理，本书将大公司的工程理念压缩应用到中小研发团队，使小团队也能构建大网站。 本书不仅适用于高级程序员、架构师、CTO,也适用于IT项目经理、技术经理，以及对架构技术感兴趣的中高级软件开发从业者。需要获取的小伙伴可以直接添加小助理vx：kaixindian331或者扫文末二维码即可免费获取！ 前言 需求:没有人会读前言? ! 解决方案:把前言内容写好，并作为开篇第1章。 话不多说直接开始“展示” 第1篇开篇. 1可参考的才是有价值的(含案例和代码) 第2篇架构篇 2企业总体架构 3应用架构设计 4统一应用分层 5生产环境诊断工具 WinDbg. 第3篇框架篇 6 RabbitMQ 快速入门及应用 7 Redis 快速入门及应用 8任务调度Job. 9应用监控系统Metrics 10 集中式日志ELK 11微服务架构

作者|PRATEEK JOSHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在运动物体后面添加图像是一个典型的计算机视觉项目 了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 我的一位同事向我提出了一个挑战——建立一个计算机视觉模型，可以在视频中插入任何图像，而不会扭曲移动的物体。 如你所想，这是一个非常有趣的项目。 众所周知，处理视频是很困难的，因为它们是动态的。与图像不同，我们没有可以轻易识别和跟踪的静态对象。复杂性水平上升了好几个层次——这就需要我们对图像处理技术和计算机视觉技术的把握。 我决定在背景上加个logo。我稍后将详细说明的挑战是，在任何给定视频中插入一个不会妨碍对象动态特性的logo。 我使用Python和OpenCV构建了这个计算机视觉系统，并在本文中分享了我的方法。 目录 理解问题陈述 获取此项目的数据 为我们的计算机视觉项目制定蓝图 在Python中实现这项技术——让我们添加logo！ 理解问题陈述 这将是一个非常罕见的计算机视觉使用案例。我们将在视频中嵌入一个logo。现在你一定在想-那有什么大不了的？我们可以简单地把标志贴在视频上，对吧？ 然而，这个标志可能只是隐藏了一些有趣的动作在视频中。如果标志妨碍了前面的移动物体怎么办？这会看起来很low。 因此，我们必须弄清楚如何在背景中的某个地方添加logo

本书结合作者近几年的工作经验，总结了一套可直接落地、基于开源、成本低、可快速搭建的中小研发团队架构实践方法。本书共5篇22章，开篇是本书的导读;架构篇是设计思想的提升，包括企业总体架构、应用架构设计、统- -应用分层等;框架篇主讲中间件和工具的使用，包括消息队列、缓存、Job、 集中式日志、应用监控和微服务等:公共应用篇是技术与业务的结合，包括单点登录和企业支付网关:进阶篇是从架构到管理，包括技改案例、技术与业务的匹配与融合等。从架构、框架、公共应用，到案例实战和技术管理，本书将大公司的工程理念压缩应用到中小研发团队，使小团队也能构建大网站。 本书不仅适用于高级程序员、架构师、CTO,也适用于IT项目经理、技术经理，以及对架构技术感兴趣的中高级软件开发从业者。需要获取的小伙伴可以直接添加小助理vx：kaixindian331或者扫文末二维码即可免费获取！ 前言 需求:没有人会读前言? ! 解决方案:把前言内容写好，并作为开篇第1章。 话不多说直接开始“展示” 第1篇开篇. 1可参考的才是有价值的(含案例和代码) 第2篇架构篇 2企业总体架构 3应用架构设计 4统一应用分层 5生产环境诊断工具 WinDbg. 第3篇框架篇 6 RabbitMQ 快速入门及应用 7 Redis 快速入门及应用 8任务调度Job. 9应用监控系统Metrics 10 集中式日志ELK 11微服务架构