队列1.队列queue通常用于任务之间的通信,一个任务写缓存,另一个任务读缓存.队列还会有等待时间,2.阻塞超时时间.如果在发送时队列已满,这个时间即是任务处于阻塞态等待队列空间有效的最长等待时间.如 果 xTicksToWait 设 为 0 , 并 且 队 列 已 满 , 则xQueueSendToFront()与xQueueSendToBack()均会立即返回.3.如果在接收时队列为空,则这个时间是任务处于阻塞状态以等待队列数据有效的最长等待时间.如果 xTicksToWait 设为 0,并

以下转载自安富莱电子: http://forum.armfly.com/forum.php 本章节讲解 FreeRTOS 任务间的同步和资源共享机制,二值信号量. 二值信号量是计数信号量的一种特殊形式,即共享资源为 1 的情况. FreeRTOS 分别提供了二值信号量和计数信号量,其中二值信号量可以理解成计数信号量的一种特殊形式,即初始化为仅有一个资源可以使用,只不过 FreeRTOS 对这两种都提供了 API函数,而像 RTX,uCOS-II 和 III 是仅提供了一个信号量功能,设置不同的初

API函数 #if( configSUPPORT_DYNAMIC_ALLOCATION == 1 ) #define xSemaphoreCreateBinary() xQueueGenericCreate( ( UBaseType_t ) 1, semSEMAPHORE_QUEUE_ITEM_LENGTH, queueQUEUE_TYPE_BINARY_SEMAPHORE ) QueueHandle_t xQueueGenericCreate( const UBaseType_t uxQueu

FreeRTOS官方统计,使用任务通知替代二值信号量的时候,任务解除阻塞的时间要快45%,并且需要的RAM也更少 举例 void DataProcess_task(void *pvParameters) { while(1) { NotifyValue=ulTaskNotifyTake(pdTRUE,portMAX_DELAY); //获取任务通知 if(NotifyValue==1) //清零之前的任务通知值为1,说明任务通知有效 { for(i = 0; i < (USART_RX_STA&am

互斥信号量是 uC/OS 操作系统的一个内核对象, 与多值信号量非常相似,但它是二值的,只能是 0 或 1,所以也叫二值信号量, 主要用于保护资源. 1.如果想要使用互斥信号量,就必须事先使能互斥信号量. 互斥信号量的使能位于“os_cfg.h”. 2.OSMutexCreate () 要使用 uC/OS 的互斥信号量必须先声明和创建互斥信号量,调用 OSMutexCreate () 函数可以创建一个多值信号量. OSMutexCreate () 函数的定义位于“os_mutex.c”. 其中,

以下基础内容转载自安富莱电子: http://forum.armfly.com/forum.php 本章节为大家讲解 FreeRTOS 计数信号量的另一种实现方式----基于任务通知(Task Notifications)的计数信号量,这里我们将这种方式实现的计数信号量称之为任务计数信号量. 任务计数信号量效率更高,需要的 RAM 空间更小.当然,缺点也是有的,它没有之前介绍的计数信号量实现的功能全面. 任务通知(Task Notifications)介绍FreeRTOS 每个已经创建的任务都有

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

这是个简单的算法,是全局二值算法的一种,算法执行速度快. 算法过程简单描述如下: 对于每一个像素,做如下处理 1.计算当前像素水平和垂直方向的梯度. (two gradients are calculated  |I(x + 1, y) - I(x - 1, y)| and |I(x, y + 1) - I(x, y - 1)|);       2.取两个梯度的最大值作为权重.(weight is calculated as maximum of two gradients); 3.更新权重的和

#include "stdafx.h"//对一张图片进行二值化处理 IplImage *pSrclmg =NULL;//载入的图片IplImage *pDeclmg =NULL;//生成的图像 void onTrackerSlid(int thresth){ /*int i,j,k; //设置一个阈值,如果大于这个阈值就赋为255,小于这个阈值就赋为0 int height =pDeclmg->height; int width =pDeclmg->width; int s

看网上方法很多,但版本都不够新,我看了网上一些知识,总结了下,来个最新版Xcode6.1的. 最近主要想做iOS端的车牌识别,所以开始了解OpenCV.有兴趣的可以跟我交流下哈. 一.Opencv的使用: 步骤: 1.从官网下载iOS版本的Opencv2.framework. 2.拖进工程,选择copy items if needed 3.进入building settings,设置Framework SearchPath: 设置成$(PROJECT_DIR)/Newtest,这个Newtest

转载:http://www.chinasb.org/archives/2013/01/5053.shtml 1: package org.chinasb.client; 2: 3: import java.awt.Color; 4: import java.awt.image.BufferedImage; 5: import java.io.File; 6: import java.io.IOException; 7: 8: import javax.imageio.ImageIO; 9: 10

CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage* i

图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( 

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param> /// <returns></returns> private static unsafe Bitmap Binaryzation(Bitmap bmp) { BitmapData dstData = bmp.LockBits(, , bmp.Width, bmp.Height

用CaptureFromCAM函数对图像进行提取: capture = cv.CaptureFromCAM(0) 读取直接的视频文件只需将语句改变为: capture = cv.VideoCapture('videoname.avi') 对每一帧图像进行读取: while True: img = cv.QueryFrame(capture) #如果按下 esc 键则终止程序退出 if cv.WaitKey(10) == 27: break 在循环中对读取的每一帧图像进行二值化处理: def bi

较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小.不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值.常用的局部自适应阈值有:1)局部邻域块的均值:2)局部邻域块的高斯加权和. /**

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR

原理:RGB颜色根据计算'灰度'的公式,可以转化为黑白2种颜色,实现二值化. 业务场景的应用:可以根据背景颜色,取一个黑色或白色的颜色,作为背景色上的文案字体颜色 具体代码: function getTextColor(backgroundColor){ var threshold = 128;//阈值 var r = parseInt(backgroundColor.substring(0,2),16) * 0.3; var g = parseInt(backgroundColor.subst