DSP5509项目之用FFT识别钢琴音调（5）之开始傅里叶变换

1. 麦克风输入需要修改的内容,之前的版本是LINE IN的输入.实现功能,检测麦克风的输入,并且同时在耳机里面播放. #include <csl.h> #include <csl_i2c.h> #include <stdio.h> #include <csl_pll.h> #include <csl_mcbsp.h> #include "myapp.h" #include "csedu.h" #inclu

1. 添加头文件路径,没搞明白"${C5500_CSL_CG_ROOT}/include"里面的C5500_CSL_CG_ROOT是在哪里定义的? 2. 打开CCS的窗口,优选项配置 3. 勾选上,查看系统的变量 4. 自己添加变量 原文地址:https://www.cnblogs.com/429512065qhq/p/9557220.html

1.简介: /********************************************************************** 最近开始人脸识别的个人项目练习,其实该项目中所谓的识别仅仅只是检测,我们先从最简单 的调用opencv训练好的分类器和函数,虽然只是调用,我觉得这是接触人脸识别的必经之路,只有自己亲自动手做了,虽然在重复造轮子,但只有自己亲自动手造出来的轮子,才能内化 为自己的东西. 平台:ubuntu16.04+opencv3.2 ************

钢管识别项目2 零.相关说明: 首先进行一下相关说明.在"jsxyhelu.cnblogs.com/项目实战派"栏目里面出现的需求.图片和其他资源,都是我在浏览威客网站.论坛等网站的时候通过正规渠道获得的真实需求.个人觉得比较感兴趣,但是由于时间或者工作的冲突自己没有去接这些项目.但是由于这些需求都很有实现价值,所以过了一段时间,仍然拿出来练一练手,并且实现了核心模块.希望能够给浏览者一些启发.如果你认为这些图片和资源放在这里不合适,请及时联系我([email protected]),

钢管识别项目1 零.相关说明: 首先进行一下相关说明.在"jsxyhelu.cnblogs.com/项目实战派"栏目里面出现的需求.图片和其他资源,都是我在浏览威客网站.论坛等网站的时候通过正规渠道获得的真实需求.个人觉得比较感兴趣,但是由于时间或者工作的冲突自己没有去接这些项目.但是由于这些需求都很有实现价值,所以过了一段时间,仍然拿出来练一练手,并且实现了核心模块.希望能够给浏览者一些启发.如果你认为这些图片和资源放在这里不合适,请及时联系我([email protected]),

压板识别项目 零.相关说明: 首先进行一下相关说明.在"jsxyhelu.cnblogs.com/项目实战派"栏目里面出现的需求.图片和其他资源,都是我在浏览威客网站.论坛等网站的时候通过正规渠道获得的真实需求.个人觉得比较感兴趣,但是由于时间或者工作的冲突自己没有去接这些项目.但是由于这些需求都很有实现价值,所以过了一段时间,仍然拿出来练一练手,并且实现了核心模块.希望能够给浏览者一些启发.如果你认为这些图片和资源放在这里不合适,请及时联系我([email protected]),我

因其安装环境的限制,从摄像头采集到的图像只能是部分图: 然后按照其硬件规律,拼接成一张完整的牌面: 然后放到分到做好的分类器里面训练,再识别: 结语:识别程序做成SDK的形式,后来发现由于没有考虑到多线程的问题,导致后期程序修改比较麻烦:由于图片比较小,所以,这个拼图加识别速度足够快,在处理图像采集之后就完成了拼图与识别工作,完全不影响其它数据传输工作.识别率方面,万字识别率较低,这是今后要改进的地方.

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思

地址:https://github.com/JosephPai/KaggleSolution/tree/master/DigitRec 数据集:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.image as mpimg from sklearn.model_selection import train_test_split