VisualStudio实现TCpsocket异步通信,分为客户端和服务器端两份资源
2025/6/17 18:16:39 41.36MB Visual Studi TCP Scoket
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vtcp10.0的使用Demo,含server、client,使用方法和Socket很相似。
2025/6/17 18:04:05 unknown vtdp 10.0 demo
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单位网管/库管/设备科等人员的资料管理必备神器
2025/6/17 16:58:46 42KB 台账 设备模板 资产台账
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针对霍尔传感器自身固有的零位特性,对其产生的零位误差进行分类和深入分析,零位误差的种类是多样的,构成的因素也各不相同,只有对其影响实施有效遏制才能保证测试的精度,零位误差是其自身所不能克服的。
通过对各类误差的成因、特点及影响的全面剖析,依据各自的特点,制定了相应的应对措施,针对不同类型的零位误差,提出了具体的电路补偿方案。
各项补偿方法简单实用,易于实施,可以有效控制零位误差对测试的影响,保证了霍尔传感器在较高测试精度要求下仍然能够正常工作,获得了满意的补偿效果。
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基于FPGA的fir滤波器程序,verilog代码
2025/6/17 11:16:04 2.56MB fir滤波器
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sopc音乐播放可以实现音乐的多种播放,以及歌词的显示
2025/6/17 11:56:55 2.88MB sopc 音乐播放
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三菱运动控制器OS机床语言SV43编程手册,三菱Q173控制器使用说明书教程
2025/6/17 11:39:34 4.13MB SV43
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13系列空调通讯协议,13系列空调通讯协议-无校验,13系列-通讯协议-蓝板(Modbus&283CRC可选),Canatal_protocol_for_series_5,M52MBS通讯协议,M-816通信协议,MS1553佳力图6&8系列通讯协议,MS1554佳力图9系列通讯协议,基站控制器用户指南,佳力图M-816通信协议,佳力图通讯协议-系列9,通讯协议整理说明
2025/6/17 9:02:40 1.88MB 佳力图 空调 协议
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HBUpdater关于HBUpdater是一站式商店,用于管理和更新NintendoSwitchHomebrew。
产品特点直接从github下载软件包轻松安装大量流行的自制软件RCM注入器(从github下载的有效载荷)跟踪与HomebrewAppstore兼容的自制软件以及已安装的版本内容包括工具,仿真器,媒体查看器,游戏等不再访问17.53个不同的地方,以确保您拥有所有内容的最新版本查看更新说明并安装旧/旧版本内置RCM喷油器演示版(转到youtube)要求:Workson:macOS,Windows,LinuxPython3.6orgreater如何使用:视窗:解压HBUpdater.zip安装如果进行自定义安装,请记住要安装tcl/tk,将python添加到路径中,并包含pip在命令提示符下,键入pipinstall-rrequirements以安装依赖项双击startHBUpdater.batMacintosh:解压HBUpdater.zipMac用户可能已经安装了兼容版本的pyt
2025/6/17 9:49:18 710KB python homebrew github-api nintendo-switch
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在计算机视觉领域,图像配准是一项关键任务,它涉及到将多张图像对齐,以便进行比较、融合或分析。
OpenCV(开源计算机视觉库)提供了一系列工具和算法来执行这项工作,其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准,并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术,它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论,傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域,其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节,低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中,可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示,结果是一个复数矩阵,包含了图像的所有频率成分。
然后,为了进行相位相关,我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘,然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中,可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤,它实现了复数乘法,并且可以指定是否进行对位相加,这是计算互相关的必要条件。
接下来,我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值,该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值,我们可以确定图像的位移量。
通常,这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数,可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中,可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性,可以采用滤波器(如高斯滤波器)预处理图像,降低噪声影响。
此外,还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计,以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中,需要注意以下几点:1.图像尺寸:为了进行傅里叶变换,通常需要将图像尺寸调整为2的幂,OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充:如果图像尺寸不是2的幂,OpenCV会在边缘添加零,以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化:为了使相位相关结果更具可比性,通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数,可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中,实现精确对齐。
总结来说,OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具,尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤,开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。
2025/6/17 6:37:22 204KB OpenCV 相位相关 图像配准
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡