首页 > TAG信息列表 > pix
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（四）
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记（四）损坏和不良像素的处理 如前“开发笔记（一）”所说，MLX90640 可能存在不超过 4 个像素的损坏或者不良像素，在温度计算过程完成后，这些不良像素点会得到错误的温度数据，对于处理这些不良数据 MLX 也给出了推荐方法和具体的函数。（其实就是找相邻的正pix无人机使用（0）遥控器
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNzI1MDUyNw==&mid=2247484987&idx=1&sn=d2dc8579ce7914a510901c40199be9f7&source=41#wechat_redirect 2.AUX通道设置在AUX选项里面，按照下图进行通道设置： u5通道用SWC和SWD开关控制，搭配形成6种飞行模式（具体飞行模式设置在下面一节） u6Android图片纵向（竖直）模糊算法
高斯模糊是用得最广泛的图像模糊算法，它的原理很简单，对每个点计算它周围其他点的平均色值，设置到该点上，就是模糊后的图。取周围其他点的范围称为模糊半径，模糊半径越大也就越模糊。高斯模糊算法网上很多，可以参考这个： http://www.quasimondo.com/StackBlurForCanvas/StackBlurDemo.htmpix无人机使用（0）控制模式
https://docs.px4.io/v1.11/zh/flight_modes/position_mc.html 位置模式是一种易于驾驶的遥控模式，其中滚动和俯仰操纵杆在左右和前后方向（相对于飞机的“前部”）控制地面速度，并且油门控制上升-下降的速度。 当杆被释放/居中时，飞机将主动制动、改平并锁定到3D空间中的pix无人机使用（3-5）系统总成-无线电控制校准
https://ardupilot.org/copter/docs/common-radio-control-calibration.html 通过移动摇杆、旋钮和开关并观察哪些（如果有）绿色条移动，检查发射器中的通道映射（即检查哪些输入通道由发射器的摇杆、开关和旋钮控制）。如果这是第一次将发射器与 ArduPilot 一起使用，很可能需要更改发射pix无人机使用（3-6）系统总成-遥控器控制云台
连线和控制pix无人机使用（3-2）系统总成-连接电调和电机
https://ardupilot.org/copter/docs/connect-escs-and-motors.html 将每个 ESC 的电源 (+)、接地 (-) 和信号线按电机编号连接到自动驾驶仪的主输出引脚。在下面找到您的框架类型以确定电机的指定顺序。 Pixhawk 输出引脚（编号）。前 4 个引脚采用颜色编码，用于连接 Quadframepix无人机使用（3-4）系统总成-将 Mission Planner 连接到 AutoPilot
Windows 上必须存在连接硬件的驱动程序，因为这使Mission Planner可以使用连接的 COM 端口和默认数据速率。 Pixhawk USB 连接 使用 SiK Radio 连接 在Mission Planner上，使用屏幕右上角的下拉框设置连接和数据速率。 连接 USB 或遥测无线电后，Windows 将自动为您的自动驾驶仪pix无人机使用（3-3）系统总成-UBlox GPS + 指南针模块
连接自动驾驶仪 https://ardupilot.org/copter/docs/common-installing-3dr-ublox-gps-compass-module.html 示例：连接到 Pixhawk 将 GPS 的 6 针 DF13 连接器连接到 Pixhawk 的“GPS”端口，将指南针的 4 针连接器连接到 I2C 端口。 或者，如果要连接其他 I2C 设备，则可以首先通pix无人机使用（2-1）地面站
链接：https://pan.baidu.com/s/1HvlJ36jawOROlXNB5TDEbw?pwd=f9v9 提取码：f9v9 --来自百度网盘超级会员V5的分享pix无人机使用（1）电池充电和放电和保养
锂电池基本参数 1-1 几S说明 一片锂电池 1S 6片锂电池串联 6S 1-2电池电压 （1）对于一片电池1s 最小电压 2.7V 极度亏损放电 最小低压 3.6v 低于就要损耗电池寿命 可能导致电池鼓包胀气电量损耗等 额定电压 3.7v 额定电压 80%电量 3.75v 设置为低电量警报，开始pix飞控入门（4）图传和数传
https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z0d.7625083.1998302264.5.5c5f4e69KHO9qH&id=623331747909Qt数据库应用19-图片转pdf
一、前言 用户的需求真的是千奇百怪，刚做完不同页面横向纵向排版的需求，又来个需要图片转pdf的需求，提供静态函数直接使用。 经过这么些年的社会的毒打，我的原则是：用户是上帝和大爷，尽量站在用户的角度换位思考，只要是合理或者基本合理的需求，甚至说只要不是太过分，给钱就干。 接到这个需SAO
解决什么问题？ 视频编码过程中由于预测和量化带来的损失，重构像素与原始像素之间会有较大的差异，从而导致振铃效应。 怎么解决 基本思路是将重建像素的值尽量还原成原始像素。如果对每一个像素都做差，那么需要传递给解码端的数据量将会无比巨大。为此采取了两种方式： EO 边界offset，首ffmpeg使用qsv解码
ffmpeg使用qsv硬解码出来的视频帧格式是AV_PIX_FMT_NV12格式的 //ffmpeg使用qsv硬解码出来的视频帧格式是AV_PIX_FMT_NV12格式的， //在调用sws_getContext函数时第三个参数必须强制传入AV_PIX_FMT_NV12， //否则会导致视频数据转换rgb时失败 if (bUseGPUDecoder) { m_img_conveFFmpeg视频编码步骤
未编码的视频数据放在AVFrame中, 编码的视频数据放在AVPacket 本文不介绍源码级的代码, 如何使用ffmpeg的API将AVFrame转为AVPacket并保存在文件中. 以H264编码格式为例子 假定有一个400*300尺寸的YUV420P格式的input.yuv文件,需要编码成h264 AVFrame跟AVPacket的数据都是需Qt 实现涂鸦板三：实现鼠标绘制矩形
.h 文件 #pragma once #include <QtWidgets/QWidget> #include "ui_xuexi.h" #include "QMouseEvent" #include "QKeyEvent" #include "QPainter" class xuexi : public QWidget { Q_OBJECT public: xuexi(QWidgetQt-双缓冲机制
双缓冲机制：在绘制控件时，首先将要绘制的内容绘制到一个图片中（QPixmap或其他），再将图片一次性的绘制到控件上。 双缓冲机制可以解决早期Qt控件重绘频繁闪烁的问题，Qt5以后解决了，Qt控件自动处理闪烁问题。但是双缓冲机制再许多场合仍然有用武之地。当需要绘制的内容比较复杂且需要频繁刷python事件同步线程threading.Event
threading.Event类内置了两个成员：self._cond = Condition(Lock()) 这是一个条件同步线程，用于wait和noticeallself._flag = False 这个值，默认是False，如果是False，线程进行到wait函数是会阻塞，如果是True，有wait函数的线程解除阻塞，并且在运行到wait函数时如果还是True，这个时候不会阻塞，Qt 图片旋转
Qt 图片旋转 第一次实现Qt的图片旋转功能，网上说有两种方法，用QMatrix 方法旋转得到的图片周围是黑色的，暂时没有解决，于是用了另外一种方法QPainter，但这坐标系的变换和旋转属实给我绕蒙了，理解了其实不难。记录分享出来避免其他人再走弯路。 painter.translate（x,y）其实就是将Web自动化测试之图文验证码的解决方案
对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码， 验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。 诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于我们测试人员来讲，在自动化测试的图片的素描画
from PIL import Imagedef makeSketch(img, threshold): w,h = img.size#图像转换为灰度模式 img = img.convert('L')#获取灰度矩阵 pix = img.load() for x in range(w-1): for y in range(h-1): if abs(pix[x,y] - pix[x+1,y+1]) >= thresholdQt加载网页图标
QNetworkAccessManager *manager = new QNetworkAccessManager(); QNetworkReply *reply = manager->get(QNetworkRequest(QUrl(url))); QByteArray responseData; QEventLoop eventLoop; QObject::connect(manager, SIGNAL(finished(QNetworkRep基于Maxmspjitter的基础【pixel shader】绘制模板Patcher
间断性接触Maxmspjitter已经有6个年头了，是时候总结一些常用的、基础的知识以及它的应用，不过笔者自认为还是处于初学者阶段，望高人多多指教。 开始 这一次就以jitter模块中通用处理图像节点jit.gl.pix来切入，写一个基础模板样例供参考学习，针对编写pixel shader的，如下： 节点很清楚，需要【表盘识别】基于matlab Hough变换指针式仪表识别（倾斜矫正）【含Matlab源码 1058期】
一、简介 霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Rich