例如有一幅图,文件名为"a.jpg'.  读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片转换成灰度图 :im1 = im.convert('L') 所以 打开图片并转换成灰度图的方法是: im = Image.open('a.jpg').convert('L) 转换图像格式: im.save('aa.gif') 以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图(像素值在0-255之间),然后保存成aa.gif

#include <opencv2\core.hpp> #include <opencv2\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc.hpp> using namespace cv; const int LowTh_Max = 20; const int HighTh_Max = 100; int g_HighTh, g_LowTh; Mat srcImage; Mat dstImage; void on_Trackbar(int,

一.media ''' 1. 将用户上传的所有静态文件统一管理 -- settings.py -- MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media') 2. 服务器会对外公开一下服务器静态资源 3. 对外公开的方式(配置url接口),在接口中返回指定的静态资源(如何批量操作) -- from django.views.static import serve -- url(r'^media/(?P<path>.*)', serve, {'document_r

基于Python PIL实现简单图片格式转化器 目录 基于Python PIL实现简单图片格式转化器 1.简介 2.前期资料准备 2.1.1如何实现图片格式转换? 2.1.2如何保存需要大小的图片? 2.2前端页面支持 2.2.1图片文件选择 2.2.2 保存文件到目标路径 2.2.3预览图片 2.2.4 待更新 1.简介 ​ 提示:阅读本文,默认你对Python有一定了解,并且安装有PIL,对tkinter有一定使用基础.文中所有代码皆在Python3版本上实现,请务必注意 ​ Pyhton

硬件:STM32F103VCT6    开发工具:Keil uVision4    下载调试工具:ARM仿真器网上资料很多,这里做一个详细的整合.(也不是很详细,但很通俗).所用的芯片内嵌3个12位的模拟/数字转换器(ADC),每个ADC共用多达16个外部通道,2个内部通道.3个:代表ADC1.ADC2.ADC3(下图是芯片固件库的截图)这里写图片描述12位:也叫ADC分辨率.采样精度.先来看看二进制的12位可表示0-4095个数,也就是说转换器通过采集转换所得到的最大值是4095,如:"111

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

1.概述: RH6030 是一款单通道电容式触摸感应控制开关IC,可以替代传统的机械式开关. 该 IC 采用CMOS 工艺制造,结构简单,性能稳定.IC 可通过外部引脚配置成多种工作模式,可广泛应用于灯光控制.玩具.家用电器等产品中. 2.特性:◆工作电压:2.0V-5.5V.◆最高功耗工作电流为10uA,低功耗模式工作电流仅1.5uA(均指3.0V 供电且不带负载的条件下).◆可通过外部引脚配置为多种模式.◆高可靠性,芯片内置去抖动电路,可有效防止由外部噪声干扰导致的误动作.◆可用于玻璃.陶瓷

之前完成了规则通道DMA的数据传输了,不过平时在使用ADC的时候可能就会遇到很多情况,不可能就这样简单的按规则通道来采样,DMA存储,使用数据的:可能有时候会需要立刻采样,那样我们就需要利用到注入通道了.文档关于注入通道的解释: 利用外部触发或通过设置ADC_CR2寄存器的ADON位,启动一组规则通道的转换. 如果在规则通道转换期间产生一外部注入触发,当前转换被复位,注入通道序列被以单次扫描方式进行转换. 然后,恢复上次被中断的规则组通道转换.如果在注入转换期间产生一规则事件,注入转换不会被中断

1,修改贴图通道(假设要将贴图由自发光通道改至漫反射通道): 选中材质球,通入贴图栏,选中自发光通道中的贴图路径,拖至漫反射通道,松开鼠标时弹出对话框,选'交换'.(有时候解析fbx文件时解析不出贴图路径有可能是建模时贴图通道没放对).2,查看uv通道(假设贴图加在了漫反射通道):选中材质球,通入贴图栏,点漫反射通道中的贴图路径,即可进入贴图坐标栏,其中有通道参数.3,修改uv通道(假设要将uv通道3改为uv通道1):选中物体,添加uvw展开修改器,(此时修改器参数中通道值默认为1且如果此时打开

Ⅰ.概述 本文讲述关于STM32功能比较强大的ADC模块.ADC(Analog to Digital Converter)也就是模拟量转化为数字量,而STM32的ADC模块功能比较多,本文主要讲述“三条通道逐次转换(单次.单通道软件触发)”. 根据笔者的经验,STM32所有系列芯片的ADC模块功能及配置都差不多.因此,本文虽是以F1为例,其实其他系列(F0.F2.F4等)都适用. 本文提供实例代码:三条通道,配置为逐次转换(间隔模式),适用软件触发转换(每触发一次转换一条通道),一个循环也就是需

今天要做的是ADC单通道DMA采集实验 MCU : STM32F429 开发工具:STM32CubeMx 版本号 5.0.0 实验目的:实现ADC1 13通道 DMA采集 一 :简介 首先,我们来看一下STM32F4XX参考手册里关于该芯片的ADC功能介绍 二:STM32CubeMx 配置 数据对齐方式 为 右对齐 使能 连续转换模式,DMA连续请求 设置采样次数 为 3个周期 配置 DMA Mode设置为Circular模式,数据宽度设置为Half Word  2个字节 设置好之后,点击GEN

文本仅做记录.. 硬件:STM32F103VCT6 开发工具:Keil uVision4 下载调试工具:ARM仿真器 网上资料很多,这里做一个详细的整合.(也不是很详细,但很通俗).  所用的芯片内嵌3个12位的模拟/数字转换器(ADC),每个ADC共用多达16个外部通道,2个内部通道. 3个:代表ADC1.ADC2.ADC3(下图是芯片固件库的截图)    12位:也叫ADC分辨率.采样精度.先来看看二进制的12位可表示0-4095个数,也就是说转换器通过采集转换所得到的最大值是4095,如:

STM32的ADC转换还是很强大的,它具有多个通道选择,这里我就不细说,不了解的可以自行百度,这里只是选取单通道,实现ADC转换.在文章开始之前,我说一下数据左对齐跟右对齐的差别,以前一直糊里糊涂的,记录下来以免以后自己忘记.12位二进制最大值为 0x0FFF 左对齐操作后的结果是 0xFFF0,右对齐后还是0x0FFF.反过来看 ,若寄存器里左对齐的数据值X (相当于实际数据*16,所以左对齐转换的值要/16才是实际的值),则X>>4才是实际的数据.而右对齐,则是数据保持不变,采集到多少就多

目录: Java NIO 学习笔记(一)----概述,Channel/Buffer Java NIO 学习笔记(二)----聚集和分散,通道到通道 Java NIO 学习笔记(三)----Selector Java NIO 学习笔记(四)----文件通道和网络通道 Java NIO 学习笔记(五)----路径.文件和管道 Path/Files/Pipe Java NIO 学习笔记(六)----异步文件通道 AsynchronousFileChannel Java NIO 学习笔记(七)----N

USRP B210 更改A通道或B通道: 默认是A通道进行发射/接收,或设置 Mb0:Subdev Spec: A:A 设置B通道进行发射/接收,设置 Mb0:Subdev Spec: A:B

一:构造并访问单通道. int main(){ cv::Mat m=(cv::Mat_<int>(3,2)<<1,2,3,4,5,6); for(int i=0;i<m.rows;++i){ for(int j=0;j<m.cols;++j) std::cout<<m.at<int>(i,j)<<","; // row Index along the dimension 0,col Index along the

目录 超时处理 非阻塞通道操作 通道的关闭 通道遍历 超时处理 超时 对于一个连接外部资源,或者其它一些需要花费执行时间的操作的程序而言是很重要的. 得益于通道和 select,在 Go中实现超时操作是简洁而优雅的. import ( "fmt" "time" ) // 例子中,假如我们执行一个外部调用,并在 2 秒后通过通道 c1 返回它的执行结果. func main() { c1 := make(chan string, 1) go func() { time

前言 在Hyperledger Fabric组织的动态添加和删除中,我们已经完成了在运行着的网络中动态添加和删除组织,但目前为止,我们启动 orderer 节点的方式都是通过系统通道的方式,这样自带系统通道的网络很不简洁优雅.好在 Fabric 2.3 以上就开始支持无系统通道创建应用通道的功能,本文将对此功能进行详细解释和介绍,然后通过无系统通道的方式启动联盟链网络并在此基础上完成通道的添加和删除.本实验必要的准备工作和 DNS 配置请参考 准备工作. 背景介绍 实验准备 本文网络结构直接将

近日,在进行深度学习进行推理的时候,发现不管怎么样都得不出正确的结果,再仔细和正确的代码进行对比了后发现原来是Python中不同的库读取的图片数组是有差异的. image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB')) image = cv2.imread(image_file) 上面第一行代码就是导致错误出现的原因,我把代码改成第二行代码模型就能够正确的推理了.(巨坑),以后谨记,在使用Python读取图片的时候最好使用OpenCV来读取.

工具采用PIL:Python Imaging Library,图像处理标准库.PIL功能非常强大,但API却非常简单易用. 安装PIL 在Debian/Ubuntu Linux下直接通过apt安装 $ sudo apt-get install python-imaging Windows平台直接通过pip安装 pip install pillow 批量工具脚本 默认执行方式为:              执行脚本命令 python drawline.py           1.获取当前路径下的

PIL库中包含了很多模块,恰当地利用这些模块可以做许多图像处理方面的工作. 下面是我用来生成字母或字符串测试图片而写的类及测试代码. 主要用到的模块: PIL.Image,PIL.ImageDraw,PIL.ImageFont PIL.Image用来生成一个空的图片,ImageDraw用来在空图片上画图及写字符,ImageFont则是创建需要使用到的字体 主要用到的代码: #创建一个空的图片 self.img = Image.new(self.imgMode, self.imgSize, sel