Jetson Nano出来一段时间了,借着带同学们玩的由头买了套回来,终于有机会替换原来的树莓派玩玩了。这篇文章是“玩转Jetson Nano”的开篇,当然有可能玩得转也有可能玩不转,试试看:)主要介绍入手后的Nano环境配置。尽管已经有很多类似的帖子,感觉还是有必要把个中关键和心得记下来,希望以后再用时少走弯路吧,也供有需要的同学参考。 本文主要开机准备和远程连接设置两大内容,具体为: 1. 开
最近团队准备使用轻型穿越机QAV250做实验,本文记录了QAV250的安装过程,整理了开箱后较合理的安装顺序,以及各个步骤的注意事项,希望对有需要的朋友有所帮助。主要内容包括: 系统基本配置 QAV250机架安装 飞控及其部件安装 飞行前的准备 一、基本配置 机架 QAV250机架×1动力 店家定制2204 2300kv马达×4 银燕BL电调 12A×4
本文根据自己的安装实际过程,总结了开箱后一个比较合理的650四轴无人机安装顺序,以及各个步骤的注意事项,主要内容包括: 系统基本配置机架安装安装机臂与机架上板安装机架底板与挂载架安装折叠起落架电子系统安装安装马达与电调安装飞控与电子设备安装锂电池与云台安装螺旋桨 一、基本配置 本次安装的基本配置如下: 机架: 飞越640sport机架×1 动力: 朗宇4110S 380kv马
DFRduino 4WD Cherokey带电机驱动电路和供电、蓝牙、主控模块安装位置,是一款大而方便的4轮4驱移动机器人平台。到手已经快一个月了,这两天忙里偷闲把它给装起来了。中间一些安装顺序和tips,官方说明书里没写,本文对平台组装过程做一个小结。 1.组成 4WD Cherokey主要由以下几个部分组成: 动力系统:四个马达及变速箱底盘:支架和盖板控制电路:中间层的电路部分控制器:可以是任
Opencv计算机视觉编程攻略(第二版)在第4.5节介绍了反向投影直方图检测图像中的特定内容。本文为学习笔记、示例程序的实现方法以及自己的一些体会。本例的工程共包含3个头文件和一个源文件。3个头文件分别定义了1维直方图Histogram1D和3维直方图ColorHistogram操作方法,以及直方图检测方法ContentFinder的类。源文件为主程序。 本例中使用的图像如下: 1.直方图操作
PixHawk是著名飞控厂商3DR推出的新一代独立、开源、高效的飞行控制器,前身为APM飞控,不仅提供了丰富的外设模块和可靠的飞行体验,有能力的爱好者还可在其基础上进行二次开发。第一次使用需要多方查阅资料,摸索前行,根据本人学习和使用过程整理成文,其中大部分内容来自官网和相关网站的资料,将尽可能提供原文出处,希望对想尝试PixHawk的朋友有所帮助。本文包括如下主要内容:PixHawk飞控配置多轴
在调试三轴跟踪云台时遇到了PID控制问题。研究过程中不可避免用到自动控制系统的性能指标,学习总结了一下经典教材中的相关内容。本文包括如下内容: 控制系统的数学模型 时域模型 复域模型控制系统的性能指标 典型输入信号 动态过程与动态性能指标 稳态过程与稳态性能指标 控制系统的数学模型在控制系统的分析设计中,首先要建立控制系统的数学模型,数学模型是描述系统内部物理量(或变量)之间的关系的数学表达式。建
1.积分图像的基本概念 (1)为什么要用积分图像? 直方图的计算方法为遍历图像的全部像素并累计每个强度值在图像中出现的次数。有时仅需要计算图像中某个特定区域的直方图,而如果需要计算图像中多个区域的直方图,这些计算过程将变得非常耗时。在这种情况下使用积分图像将极大地提高统计图像子区域像素的效率。积分图像在程序中应用非常广泛。 (2)什么是积分图像? 积分图像的定义:取图像左上侧的全部像素计算累加
椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声是指两种噪声,一种是盐噪声(salt noise)盐=白色(255),另一种是胡椒噪声(pepper noise),椒=黑色(0)。前者是高灰度噪声,后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现,呈现在图像上就是黑白杂点。对于彩色图像,也有可能表现为在单个像素BGR三个通道随机出现的255或0,加入椒盐噪声的
固定阈值门限分割 函数 对输入单通道矩阵逐像素进行固定阈值分割。典型应用是从灰度图像获取二值图像,或消除灰度值过大或过小的噪声。有5种阈值分割类型,由参数thresholdType决定。 double threshold(InputArray src, OutputArray dst,double thresh, double maxVal, int thresholdType) 参数
函数 void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const; 参数 m – 目标矩阵。如果m在运算前没有合适的尺寸或类型,将被重新分配。 rtype – 目标矩阵的类型。因为目标矩阵的通道数与源矩阵一样,所以rtype也可以看做是目标矩阵的位深度。如果rtype
1.形态学运算与结构元素 形态学运算是针对二值图像依据数学形态学(Mathematical Morphology)的集合论方法发展起来的图像处理方法。数学形态学起源于岩相学对岩石结构的定量描述工作,近年来在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用,形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。 结构元素可以简单的定义为像素的组合,在对应的像素上定义了原点(也称锚点)。形态学滤波器的应用过程就是利
在调试图像处理程序时,经常希望能方便的获取图像上任意坐标的灰度值以查看算法计算结果。下面将利用回调函数编写一段代码实现: 返回鼠标点击位置的坐标 灰度输入坐标返回该坐标的灰度 回调函数 是一个通过函数指针调用的函数。如果把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用来调用其所指向的函数时,就说这是回调函数。回调函数不是由该函数的实现方法直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由
中值滤波器 中值滤波器是一种非线性滤波器,常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是,中值滤波有利于保留边缘的尖锐度,但它会洗去均匀介质区域中的纹理。 椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声是指两种噪声,一种是盐噪声(salt noise)盐=白色(255),另一种是胡椒噪声(pepper noise),椒=黑色(0)。前者是高灰度噪声,
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