【图像处理】【SEED-VPM】1.注意点

1、

新装系统要启动NFX

每次虚拟机复位要执行以下命令

/usr/sbin/exportfs -av

/sbin/service nfs restart

——————————————————————————————————————————————————

2、

用串口连接上板子,打开串口调试助手可看到烧写到板子的ip地址

都PING通但telnet不通有可能是NFS没有弄好

——————————————————————————————————————————————————

3、win系统下需要开启telnet服务

——————————————————————————————————————————————————————

4、不说信号什么对不对的上,但就像素就不匹配,肯定没图像出来....

——————————————————————————————————————————————————————

——————————————————————————————————————————————————————

——————————————————————————————————————————————————————

——————————————————————————————————————————————————————

——————————————————————————————————————————————————————

——————————————————————————————————————————————————————

——————————————————————————————————————————————————————

时间: 2024-10-07 00:16:58

【图像处理】【SEED-VPM】1.注意点的相关文章

用 python skimage做图像处理

导言:由于经常需要处理图像,习惯了matlab那么好用的图像处理工具箱,搬到python后有点不知所措了.搜了下python图像处理方面的库,好多PIL的教程,但是无奈的是PIL和numpy等结合不好,而且半天找不到图像处理的函数在哪里,只好作罢:终于搜到了skimage,:-),喜出望外,因为它是和scipy.numpy可以完美结合的,那么就可以很好的使用numpy了.废话不多说,直接上干货吧. step 1 概览 学习一个python库第一步是干啥?百度.Google搜教程?No,这不是我的

哈工大深研院数字图像处理第二次大作业:水果自动识别(2)HSV空间聚类及SIFT算法目标识别

老规矩,直接贴报告~ Programe list: Programe was developed in the condition of Windows aswell as Linux server, programming language is Matlab (www.mathworks.com). Classify.m, Kmeans.m: function for K-means clustering. main_Kmeans.m: main function for K-means c

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474 首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是B,

图像处理——去噪

图像去噪定义 图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪.现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,称为含噪图像或噪声图像. 噪声分类 按照噪声组成来分: f(x,y)表示给定原始图象,g(x,y)表示图象信号,n(x,y)表示噪声. (1)加性噪声,此类噪声与输入图象信号无关,含噪图象可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y),信道噪声及光导摄像管的摄像机扫描图象时产生的噪声就属这类噪声:典型的加性噪声有高斯噪声, (2)乘性噪声,此类噪声与图象信

图像处理之三种常见双立方插值算法

http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/40020775 图像处理之三种常见双立方插值算法 双立方插值计算涉及到16个像素点,其中(i', j')表示待计算像素点在源图像中的包含 小数部分的像素坐标,dx表示X方向的小数坐标,dy表示Y方向的小数坐标.具体 可以看下图: 根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出,双立方插值本质上图像16个像素点 权重卷积之和作为新的像素值. 其中R(x)表示插值表达式,可以根据需要选择的表达式不同.常见有基

【20160924】GOCVHelper 图像处理部分(1)

增强后的图像需要通过图像处理获得定量的值.在实际程序设计过程中,轮廓很多时候都是重要的分析变量.参考Halcon的相关函数,我增强了Opencv在这块的相关功能.      //寻找最大的轮廓 VP FindBigestContour(Mat src){ int imax = 0; //代表最大轮廓的序号 int imaxcontour = -1; //代表最大轮廓的大小 std::vector<std::vector<cv::Point>>contours; findContou

详解OS X和iOS图像处理框架Core Image

转自:http://www.csdn.net/article/2015-02-13/2823961-core-image 摘要:本 文结合实例详解了OS X和iOS图像处理框架Core Image的使用,如何通过Core Image来创建和使用iOS的内置滤镜,非常适合初学者学习.虽然示例代码是用Swift写的iOS程序,不过实现概念很容易转换到 Objective-C和OS X. 这篇文章会为初学者介绍一下Core Image,一个OS X和iOS的图像处理框架. 如果你想跟着本文中的代码学习

图像处理算法交流群群规和近期福利活动

作为一名资深的图像处理算法业余爱好者,为了方便同道中人交流学习,我特别建立了一个QQ群(群号:529549320),出于新人培训之目的,也为了免去我每次都重复群规之繁琐,更为了方便群活动之开展特借CSDN宝地发此贴,以做一劳永逸之举. 关于入群资质: 1)无论你是大神还是小白,我们都欢迎: 2)无论你是业界专家还是在校学子,我们都欢迎: 3)无论你是专业精英还是业余爱好者,我们都欢迎. 总之,"是故无贵无贱,无长无少,道之所存,师之所存也". 但是,为了防止你因为不慎而加错群,我们特别

图像处理中的数学原理详解17——卷积定理及其证明

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理详解" 全文目录请见 图像处理中的数学原理详解(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 图像处理中的数学原理详解(已发布的部分链接整理) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48751037 1.4.5   卷积定理及其证明 卷积定理是傅立叶变换满足的一个重要性质.卷积定理指出,函数卷积的傅立叶变

STM32F103+ov7670的简单图像处理

突然意识到自己这块东西没有发过,所以补上一发,之前搜过淘宝,这次搜了CSDN发现写着这个的还真不多,用过淘宝骑飞和战舰家的配套例程,自己学习的时候看的是红白皮的< STM32F 32位ARM微控制器应用设计与实践>,里面专门一章帮着入门,稍稍懂点的都能看得懂. 然后我自己用骑飞的板子做过简单的灰度化.二值化.拉普拉斯得边界,简单的寻找已知目标,meanshift等等,后来还做了下怀旧色.复古色的滤镜切换.最终考虑到f103的资源.运算速度跟不上图像处理,果断点到为止了. 再之后有帮人弄了下战舰