k210 C语言开发-4 先上成果图吧,祝大伙新年快乐! B站原视频。完整代码在文末。前天无意中看到CSDN有个活动,我一看只要是和烟花相关的都可以,然后我就准备用k210播放个烟花视频。结果我哼哧哼哧整完了之后,发现这个活动是要用代码来实现放烟花,文不对题了属于是。。。唉,记录一下过程吧。 大体思路就是把视频文件转换成二进制文件放到SD卡中,然后单片机读取用LCD播放。在之前已经实现了k2
内容列表 前言 导入数据集 Sequential组网 训练模型 模型评估及预测 后记 前言 计划是在寒假时用在飞桨平台上做动物,水果的分类。前面已经完成了数据集的建立:在飞桨平台做图像分类-1 制作基于飞桨的数据集这里使用飞桨的高层API来快速完成模型组网并训练我用的是飞桨的BIM CodeLab,环境信息是这样的 导入数据集 前面已经完成了数据集的
前言 记录k210的学习之旅。准备:我用的是MaixPy DOCK,kendryte IOE , win10 整合工程 和上一篇的步骤一样:K210 C语言开发-2在官方的库里下载所有文件然后放到src文件夹中。 编译,没什么问题 修改IO口 看一下自己的板子的SD卡的接口。我的接口是这样的 然后在main.c里修改io_mux_init()函数。ps:一些新的工程可能没有这个函
前言 记录k210的学习之旅。准备:我用的是MaixPy DOCK,kendryte IOE , win10上一篇博客介绍了kendryte IOE的基本使用k210编辑器KendryteIDE的下载到编译第一个程序。 建工程 先新建一个文件夹,路径不要有中文以及空格 打开IDE,然后打开刚建的文件夹 点击最下方的“创建‘kendryte-package.json’文件来开始一个项目”然
paddle.nn.Flatten paddle.nn.Flatten(start_axis=1, stop_axis=- 1) 作用:它实现将一个连续维度的Tensor展平成一维Tensor。参数:start_axis (int,可选) - 展开的起始维度,默认值为1。stop_axis (int,可选) - 展开的结束维度,默认值为-1。 比如说一个张量:[5, 2, 3, 4],是
前言 上一篇里面讲过用八邻域来获得赛道边界:智能车八邻域图像算法当已经能稳定获得赛道边界时,就可以进行元素识别,获得偏差了。这里就介绍一下我的一些思路。早在前两年,CSDN上就有一篇关于八邻域如何处理元素的文章第十五届全国大学生智能汽车竞赛-双车组三轮图像处理总结,写得很好,我当时也参考了这篇文章,但是我觉得不是很详细,所以我这里想写得详细一些。 免责声明:只提供思路,具体效果如何,不保证 ,
前言 计划是在寒假时用在飞桨平台上做动物,水果的分类。 制作数据集 代码在文章最后 下载数据集 飞桨有内置数据集和自定义数据集,这里主要是写如何制作自定义数据集。我这里用到的数据集就是第十六届智能车视觉AI组组委会提供的数据集:这里放上百度网盘链接:动物水果数据集l提取码:lasl只需要下载动物水果即可。 飞桨数据集 飞桨有 map-style 的 paddle.io.Datas
前言 寒假在家无聊刷着知乎,看到了上交的智能车开源方案,几个月前这个方案有帮助到我拿到了十六届智能车的国一。前段时间网上还在讨论开源对程序员来说是好还是坏,作为开源的受益者,我的回答肯定是好,在我看来,智能车竞赛,本就是一个探索学习的过程。所以我写下在智能车图像处理上的一些个人想法与大家共同学习,也是对两年智能车生涯的一个记录。(由于电脑硬盘损坏,很多智能车相关的图片都没了,以下的一些图片部分是
准备部分: Maix系列开发板我这里用的是MaixDock连接硬件: MaixPy_IDE下载链接:MaixPy_IDE选择exe,下载后直接点击安装即可,打开后像这样,用过openmv的应该十分熟悉这个界面了。如果打开后没有显示右边的帧缓冲区,点击右边有个按钮,把帧缓冲区拖出来即可。 运行第一个程序,点亮lcd将开发板接到电脑上,如果之前没有用过CH340,可以在设备管理器里看一下
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