<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[FFF8E7的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; FFF8E7]]></copyright><item><title><![CDATA[FreeRTOS学习01]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/151027689</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/151027689</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Sun, 31 Aug 2025 00:22:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[仅供本人复习查看。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[vscode开发STM32环境搭建]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/147748976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/147748976</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Wed, 07 May 2025 20:17:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[分为三层cmake（第三层） → make工具（第二层） → 编译器（第一层）刚开始使用VC++ 6.0 时进行编译，但同时也省略了很多操作。在原始情况下，应该是写好后，在命令行中进行编译操作，编译完成得到可执行文件后，再执行可执行文件。但如果是很多文件呢？好几百个文件在命令行中进行编译很麻烦，所以使用make工具进行执行。所以诞生了make工具进行编译。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工训赛——智能救援01]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/146042948</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/146042948</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Wed, 05 Mar 2025 22:32:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[智能救援项目是在一块方向区域内，两辆全自动小车实现自动寻找目标，到达位置，抓取目标，将目标放置在规定区域。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv学习笔记06——文档扫描]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145472159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145472159</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Thu, 06 Feb 2025 13:59:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.读取图像2.把图像进行变换到合适大小，并记录变换比例（后面会用到）这个函数可以实现给出一个目标width或height得到等比例缩放的图像3.转换为灰度图4.高斯滤波（高斯滤波的卷积核要多尝试一下，把更多杂志祛除，识别文档边框更加准确）5.Canny边缘检测（要把文档的整体大轮廓保存完整，中间的细节和周边环境的干扰尽量剔除掉）6.识别轮廓7.将轮廓按照其面积的大小排列8.算出轮廓的弧长，并且对轮廓进行逼近，当轮廓为四边形的时候返回逼近的四边形轮廓信息下来对文档的四边形轮廓信息进行处理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv学习笔记05——项目实战银行卡识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145460756</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145460756</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Wed, 05 Feb 2025 21:50:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.读取数字图2.转化为灰度图3.进行二值化处理4.检测外轮廓5.将检测到的外轮廓进行排序。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv学习笔记04——模板匹配和直方图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145391732</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145391732</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Thu, 30 Jan 2025 04:27:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[在一张图片中找到与模板最相似的部分。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv学习笔记03——轮廓检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145383361</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145383361</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Tue, 28 Jan 2025 00:38:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[在目标检测中，通常会使用各种各样的方法来让计算机找到目标的所在位置，然而，计算机的输出往往并不是单一的，也就是说，一个目标可能会输出多个结果（如下图所示），这些结果有好有坏，因此就需要使用。3.应用非极大值（Non-Maximun Suppression）以消除边缘检测带来的杂散响应。4.应用双阈值（Double-Threshold）检测来确认真实的和潜在的边缘。的方法来筛选出最优结果，说白了也就是一个剔除冗余的过程。#因为先下采用再上采样会有图像损失，所以要重新调整大小。不同minval对于图像的影响。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv学习笔记02——图像处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145380301</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145380301</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Mon, 27 Jan 2025 19:07:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[示例输出结果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv学习笔记01——计算机眼中的图像]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145379469</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FFF8E7/article/details/145379469</guid><author>FFF8E7</author><pubDate>Mon, 27 Jan 2025 14:42:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[在计算机眼中，图像是一堆像素点组成的，每个像素点都有深度，而深度就是RGB三种颜色所代表的数值大小，]]></description><category></category></item></channel></rss>