【图像处理】【SEED-VPM】1.板子基本操作流程

》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》

一、连接

板子——电脑，RS232连接，通过交换机连接

》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》

二、配置IP

板子 192.168.253.101；linux 192.168.253.128；win 192.168.253.150

IP设在一个网段

》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》

三、测试连接

Win要关防火墙，要不然不通；linux要设置桥接模式；

互相ping通，

WIN下运行cmd，执行ping命令

linux下终端运行ping命令

》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》

四、远程登陆

在win telnet 板子，登陆root

》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》

五、执行相应程序

进入相应目录，

用./打开配置文件配置

先.SH配置再去./打开其他应用程序

成功，ok

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

六、程序编写编译

程序在相应目录下的c文件，右键编辑即可编辑

linux主机上

》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》

例程：视频采集显示测试

输入输出设备和模式可选，运行成功后，接上相应接口可观看现象

时间： 2024-12-28 15:53:48

【图像处理】【SEED-VPM】1.板子基本操作流程的相关文章

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

（转载）图像处理（卷积）

图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子.卷积算子.边缘效应) 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering).其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和. 1.相关算子(Correlation Operator) 定义:,  即 ,其中h称为相关核(Kernel). 步骤: 1)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上 2)利用上式求和,得到输出图像的(i,j)像素值 3)充分上面操纵,直到求出输出图像的所有像素值

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

超详细介绍 图像处理（卷积）（转）

图像处理(卷积)作者太棒了 原文 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4bdb170b01019atv.html 图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子.卷积算子.边缘效应) 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering).其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和. 1.相关算子(Correlation Operator) 定义:,  即 ,其中h称为相关核(Kernel). 步骤: 1)滑动核

图像处理（卷积）作者太棒了

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4bdb170b01019atv.html 图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子.卷积算子.边缘效应) 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering).其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和. 1.相关算子(Correlation Operator) 定义:,  即 ,其中h称为相关核(Kernel). 步骤: 1)滑动核,使其中心位于输入图像g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,

初学FPGA图像处理，开发板选择建议

我用的是ZYNQ7010的开发板,纯粹是入门学习,对于初学者,使用较多的xlinx入门级的开发板一般是zynq7000系列,淘宝上买的较好的是黑金和米联科,我买的就是黑金的,个人觉得教程很少,学习资料不多,米联客图像处理的教程很多,如果你英语可以,也可以看官方的教程UG902就听详细,要是还不确定买什么板子,我觉得米联客的还是好些.最后分享下我的FPGA学习资料, 链接:https://pan.baidu.com/s/1wJ_lWyBbbk9TujKBM_essg 提取码:otqk 复制这段内容

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