能提取cad面积数据,距离数据,坐标数据,属性等等。
2025/8/4 11:46:19 1.13MB CAD面积 CAD数据输出EXCEL
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边缘检测是数字图像处理中的一个基础且重要的概念,它用于识别图像中的边界,这些边界通常对应于物体的轮廓。
在硬件实现中,如使用VERILOG这种硬件描述语言(HDL),可以创建高效的边缘检测电路,这对于嵌入式系统、计算机视觉应用以及实时图像处理非常有用。
VERILOG是一种广泛使用的HDL,它允许工程师用类似于编程的语言来描述数字系统的逻辑功能。
通过VERILOG编写的代码可以在FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(应用专用集成电路)上实现,以硬件的形式执行特定的算法,如边缘检测。
边缘检测通常涉及一系计算图像像素的差分或梯度。
其中,最经典的算法之一是Sobel算子,它利用水平和垂直方向的一组滤波器对图像进行卷积,以找出强度变化的区域。
在VERILOG中实现Sobel算子,我们需要定义滤波器系数,并编写逻辑来计算像素邻域内的差分。
以下是可能的VERILOG代码结构:1.**模块定义**:定义一个名为“edge_detector”的模块,输入为原始图像的像素数据,输出为边缘检测后的结果。
可能还需要控制信号,如时钟和使能信号。
```verilogmoduleedge_detector(input[PIXEL_WIDTH-1:0]img_in,//输入图像像素outputreg[PIXEL_WIDTH-1:0]edge_out,//输出边缘像素inputclk,//时钟inputrst//重置信号);```2.**内部变量**:声明用于存储滤波器权重和中间结果的变量。
```verilogreg[PIXEL_WIDTH-1:0]horz_weight,vert_weight;//滤波器权重reg[PIXEL_WIDTH-1:0]horz_diff,vert_diff;//水平和垂直差分```3.**滤波器定义**:定义Sobel算子的水平和垂直滤波器权重。
```verilogparameterSOBEL_X={};//水平滤波器权重parameterSOBEL_Y={};//垂直滤波器权重```4.**计算差分**:在时钟的上升沿,对图像进行卷积并计算差分。
```verilogalways@(posedgeclk)beginif(!rst)beginedge_outTHRESHOLD)edge_out<='1;//达到阈值则认为是边缘,否则设为0end```6.**结束模块定义**:关闭模块。
```verilogendmodule```这个模块可以被综合到FPGA硬件中,实现高速、低延迟的边缘检测。
在实际应用中,可能还需要考虑图像的滚动缓冲、多级缓存和并行处理以提高效率。
VERILOG实现的边缘检测不仅涉及到图像处理的基本概念,还涵盖了数字逻辑设计、并行处理和实时系统设计等多个领域。
理解和实现这样的系统有助于提升硬件设计者在数字信号处理和嵌入式系统设计方面的技能。
2025/8/4 9:34:58 2.93MB verilog
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mo_3.m_lbp特征提取,fitcecoc训练svm模型,predict预测,人脸分类。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型,使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测,将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较,计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。
2025/8/4 5:45:50 3KB matlab 人脸分类 fitcecoc predict
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图书馆管理系统是图书馆管理工作中不可缺少的部分,它对于图书馆的管理者和使用者都非常重要,所以图书馆管理系统应该为管理者与读者提供充足的信息和快捷的数据处理手段,但长期以来,人们使用传统的人工方式或性能较低的图书馆管理系统管理图书馆的日常事务,操作流程比较繁琐。
一个成功的图书馆管理系统应提供快速的图书信息检索功能、快捷的图书借阅、归还流程。
从读者与图书馆管理员的角度出发,本着以读者借书、还书快捷、方便的原则,本系统具有以下特点: 确保系统具有良好的系统性能,友好的用户界面。
 较高的处理效率,便于使用和维护。
 采用成熟技术开发,使系统具有较高的技术水平和较长的生命周期。
 系统尽可能简化图书馆管理员的重复工作,提高工作效率。
 简化数据查询、统计难度。
2025/8/3 22:13:34 3.39MB JAVA图书馆管理系统 Java
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LTE切换过程中的PDCP处理,无损切换和无缝切换
2025/8/3 20:05:28 85KB LTE 切换
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该系统能较好地进行语音的识别,同时,基于矢量量化技术(VQ)的语音识别系统具有分类准确,存储数据少,实时响应速度快。
2025/8/3 15:43:28 482KB Matlab 录音 识别
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利用matlab实现的贝叶斯分类算法,其中包含数据格式转换算法,交叉验证算法和数据集统计算法,是UCI数据集通用的分类算法,准确率达到0.9427.
2025/8/3 13:15:07 5KB matlab beys UCI
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基于OPENCV插件下的人脸关键位置检测的通用数据模板,可用于人脸识别学习,自己网上下载的OPENCV插件没有这个文件导致报错,所以上传这个文件解决和我遇到同样问题的新手开发者
2025/8/3 13:48:25 36.54MB opencv 人脸识别
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U813.0版本,用友ERP必备数据字典!AssemVouch组装拆卸形态转换单主表cVouchType单据类型编码。
2025/8/3 11:01:16 293KB U8数据字典
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第01章:序第02章:准备与资源第03章:ExtOOP基础第04章:消息框第05章:页面与脚本完全分离第06章:元素操作与模板第07章:格式化第08章:Extjs组件结构第09章:按钮与日期选择器第10章:数据与ComboBox第11章:Ajax与ComboBox第12章:分页与ComboBox第13章:面板(Panel)第14章:Panel的子类——Window窗口第15章:Panel的子类——FormPanel第16章:更多表单组件第17章:悬停提示与验证第18章:FormPanel布局与初始化第19章:叹为观止的表格组件——GridPanel第20章:行模型与Grid视图第21章:GridPanel分页第22章:GridPanel扩展第23章:可编辑的GridPanel——EditGridPanel第24章:树与选择模型第25章:动态操作树节点第26章:远程获取节点数据第27章:选项卡面板——Ext.TabPanel第28章:Viewport类第29章:综合项目
2025/8/3 9:16:31 3.18MB 轻松ExtJS ExtJS ExtJS教程 ExtJS学习
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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