最简单清晰的例子，主架构如下：intmain(void){/*ST固件库中的启动文件已经执行了SystemInit()函数，该函数在system_stm32f4xx.c文件，主要功能是配置CPU系统的时钟，内部Flash访问时序，配置FSMC用于外部SRAM等。
*/NVIC_Configuration();CAN1_Configuration();CAN2_Configuration();while(1){if(can1_rec_flag==1)//如果CAN1接收到了一帧数据{can1_rec_flag=0;CAN1_WriteData(0x18412345);//以ID为0x18412345向CAN上发送数据}if(can2_rec_flag==1)//如果CAN1接收到了一帧数据{can2_rec_flag=0;CAN2_WriteData(0x18412345);//以ID为0x18412345向CAN上发送数据}}}
*/NVIC_Configuration();CAN1_Configuration();CAN2_Configuration();while(1){if(can1_rec_flag==1)//如果CAN1接收到了一帧数据{can1_rec_flag=0;CAN1_WriteData(0x18412345);//以ID为0x18412345向CAN上发送数据}if(can2_rec_flag==1)//如果CAN1接收到了一帧数据{can2_rec_flag=0;CAN2_WriteData(0x18412345);//以ID为0x18412345向CAN上发送数据}}}
2023/8/23 17:30:54
6.84MB
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一、课题介绍该课题为基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测。
带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。
二、操作步骤第一步：最好电脑安装的是MATLAB2010以上的版本，兼容性比较好。
第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。
第三步：双击打开demo.m文件。
（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错）第四步：点击绿色的“运行”按钮，如图中红色圆圈圈出的地方第五步：弹出界面，如下图所示：按照界面按钮依次进行操作即可。
带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。
二、操作步骤第一步：最好电脑安装的是MATLAB2010以上的版本，兼容性比较好。
第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。
第三步：双击打开demo.m文件。
（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错）第四步：点击绿色的“运行”按钮，如图中红色圆圈圈出的地方第五步：弹出界面，如下图所示：按照界面按钮依次进行操作即可。
2023/8/22 10:53:29
166KB
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本代码是本人亲自按照教学视频在MFC上编程实现对现场视频的采集,并对相邻帧出现异常的情况进行同步显示,编译通过,实现对现场异常情况的判断.
2023/8/22 4:19:42
7.08MB
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HIKVISION工业相机SDK的VS与C++开发实例，实现了相机的采集与显示。
单排和连拍、触发。
改变曝光时间和显示实时帧率。
单排和连拍、触发。
改变曝光时间和显示实时帧率。
2023/8/20 20:36:51
1.29MB
1
结合图像处理技术和概率数据关联（PDA）运动模型，我们开发了一种新颖的框架来解决噪声背景不佳的非机电系统的对象跟踪问题。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
新模型具有两个优点：（1）通过集成统计运动模型，可以比现有模型更精确地模拟许多非机电系统中的对象运动。
（2）由于采用了全局搜索的最佳模型参数，与依赖连续帧区分的其他方法相比，该模型更好地在高噪声环境中跟踪对象。
我们在提出的模型中推导了期望最大化（EM）算法。
合成数据和图像数据集都证明了其有用性。
引入了模型稳定性以量化模型的实用性。
2023/8/17 17:44:48
1.47MB
1
使用matlab编写的运动目标跟踪算法，核心代码均自己手写，包括帧间差分法，ViBe算法和高斯混合建模法，并且使用了matlabGUI，可直接选择视频查看算法效果。
2023/8/14 20:40:42
14.8MB
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一、实验目的1、深入掌握视音频的基本参数信息2、掌握ffmpeg编译环境配置3、掌握和熟悉提取视音频文件的基本方法二、实验要求1、对ffmpeg的编译环境进行配置；
2、对一个视频文件，提取基本信息（例如，封装格式，码流，视频编码方式，音频编码方式，分辨率，帧率，时长等等），并输出为txt文档。
结果与MediaInfo的信息对比，并截图；
3、对该视频文件，提取视频信息，保存为yuv格式。
结果利用yuv播放器播放并截图；
4、对该视频文件，提取音频信息，保存为wav格式。
结果利用adobeaudition播放并截图。
2、对一个视频文件，提取基本信息（例如，封装格式，码流，视频编码方式，音频编码方式，分辨率，帧率，时长等等），并输出为txt文档。
结果与MediaInfo的信息对比，并截图；
3、对该视频文件，提取视频信息，保存为yuv格式。
结果利用yuv播放器播放并截图；
4、对该视频文件，提取音频信息，保存为wav格式。
结果利用adobeaudition播放并截图。
2023/8/14 11:40:15
132.41MB
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yuv420p一帧数据，其中包含160*120，320*240，720*480，1920*1080，4618*3464分辨率图片共5张。
2023/8/13 4:55:01
6.1MB
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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