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YOLO是一种 "one-stage" 检测器，与 "two-stage" 检测器（如 R-CNN 系列）不同。由于不需要单独的区域提案阶段，YOLO的速度明显快于传统的目标检测方法。：YOLO将图像划分为多个网格（grid），每个网格负责预测多个边界框及其对应的类别。：YOLO 的设计专注于速度，能够在移动设备或实时视频流中使用，因此被广泛应用于自动驾驶、监控摄像头、智能家居等场景。YOLO系列模型主要用于实时目标检测任务，即在图片或视频中识别出目标物体的位置并分类。
2024-11-07 15:03:16
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原创 图像手动标注-labelme+yolo格式导出
利用python将json文件关键信息导出为yolo格式便于使用。格式文件，文件内容包含标注框的位置、类别以及图片的其他信息。后，在同一个命令行窗口中运行以下命令来启动。图形界面，你可以开始加载图片并进行标注。环境，首先需要创建一个环境并安装。每次标注完成后，可以点击。按钮来保存你的标注。安装 Qt 相关依赖。
2024-11-07 14:52:21
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原创 6.5发现的有意思的网站
LOOPY: a tool for thinking in systemshttps://ncase.me/polygons/
2024-06-05 21:33:30
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原创 5.23R语言-参数假设检验
方差分析（ANOVA, Analysis of Variance）是统计学中用来的一种方法。它通过来检测因子对响应变量的影响。方差分析广泛应用于实验设计、质量控制、医学研究等领域。
2024-05-30 10:02:16
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原创 5.29工效学-人因工程人机交互
对于工效学这门课，一直都感觉很有意思，是一个值得再认真一点的课。可惜上课的时候效率不高，有感兴趣的东西课后也没有自行去拓展开来，前面的课我感觉还讲了比较重要的东西，但是，全忘了呢（真的对自己无语啦）。不管了，先上传一部分吧。如何选择一些开关、旋钮。
2024-05-30 01:31:10
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原创 5.27机器人基础-机械臂逆解
前面简单讲了机械臂的正解问题，即通过原位姿和控制各关节的角度得到终点位姿。而在实际应用的时候，我们通常都是知道起始点和末端终点的位姿，需要考虑如何达到，即运动学机械臂的运动学逆解问题。求解操作臂运动学方程是一个非线性问题。我们需要考虑解的存在性、多重解性以及求解方法。
2024-05-30 00:20:45
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原创 5.28OpenMV入门
使用的元件先安装好，上述链接上手IDE显示颜色阈值，同时也配有示例文件，如下图打开，，在官方也有每一个的详细解析OpenMV的一些依赖如下，进行import引入以下是我个人学习过程的一些摘录。
2024-05-28 21:28:57
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原创 5.26机器人基础-DH参数 正解
1.确定Zi轴（关节轴）2.确定基础坐标系3.确定Xi方向（垂直于zi和zi+1的平面）4.完全确定各个坐标系 例子： 坐标系的布局是由个人决定的，可以有不同的选择标准坐标系布局： 个人理解a z轴之间的距离，看下一个α 转角 看下一个，看z绕本次的x轴旋转多少度到下一个z轴d x轴之间距离，x看前一个theta 转角顺时针为负，逆时针为正别人的详细解析：（写得好好！）机器人正向运动学和D-H参数方法_d-h参数法-优快云博客 参考上图的DH参数表，将数据带入齐次变换矩阵中
2024-05-26 23:12:31
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原创 5.25机器人基础-空间描述和变换1
参考资料：《机器人学导论》John.J.Craig机器人操作的定义是指通过某种机构使零件和工具在空间运动。因此，对于坐标系的定义显得尤为重要，相对于什么坐标系是描述位姿的基础。位姿描述，描述的是位置和姿态。比如对于一个操作臂，我们除了要知道它处于什么位置之外，它的姿态也尤为重要。自然地，我们会研究如何用数学方法去表示和计算这些参量。为了描述位置，我们需要先固定参考系，任一坐标系都能用作描述物体位姿的参考系，我们经常在不同的参考系中变换表示物体空间位姿的形式。
2024-05-26 14:47:16
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原创 5.24机器人基础-入门1
参考书籍：《机器人学导论》John.J.Craig机器人方面的学习和线性代数、矩阵论部分的学习密切相关，建议先学习线性代数会更好理解此部分内容。虽然学了线代但是能忘的都忘得差不多的我要泪目了。本文主要介绍基础的运动学和动力学区别，正向运动学、逆向运动学的简单介绍。写在前面：推荐书籍和教学视频机器人学习书籍推荐 - 知乎基础篇机器人与数学（尤其是微积分、线性代数、矩阵论、概率论、数值方法等）之间有着密切的关系。
2024-05-24 15:28:33
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原创 5.23相关性分析
相关性分析是一件很自然而然的事情，在生活中和科学研究中，我们都可能会不由自主地关注两件或者多件事情之间的。比如性别和方向感有没有关系，有多大关系，辨别不同事物时如何说明特征的科学性（也就是该特征和事物的相关性），一开始可能是对某些现象的联系的模糊感觉，如何验证这种感觉，如何衡量事情之间的呢？这个过程其实做的就是相关性分析了。写在前面，独立一定不相关（不管是什么维度的先关），不相关不一定独立。独立是更强的不相关，所以如果进行独立性检验之后得到不相关，无需再进行相关性分析。
2024-05-23 15:23:36
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原创 5.22R语言初步学习-2（使用包、绘图）
本文逻辑可能有些凌乱，是在数据处理的使用中学习R语言，所以用到的一些包、函数等都直接写在这了，主要就是处理数据的一个过程可能会用到的部分函数。R语言的使用，很大程度上是借助各种各样的R包的辅助，从某种程度上讲，R包就是针对于R的插件，不同的插件满足不同的需求。感觉和python里面的库和MATLAB的工具箱类似。下载包：install.packages("package_name","dir")加载包：library(package_name )查看包帮忙：library(help="package_na
2024-05-23 00:05:37
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原创 5.22 R语言-正态性检验
正态性检验的目的是确定一组数据是否符合正态分布（也称高斯分布）。在统计分析和数据建模中，正态性假设是许多统计方法和模型的基础。了解数据是否符合正态分布有助于选择适当的统计方法和确保分析结果的有效性。本文主要从方面来进行正态性检验。即假设检验的角度来说，数据是否服从正态分布可以通过与“”这样一个零假设进行假设检验计算，构建相关统计量来计算出检验结果。文中提及的Q-Q Plot是正态检验 (Normality Test)——常见方法汇总与简述-优快云博客。
2024-05-22 23:21:56
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原创 5.22R语言初步学习-1
今天上课讲R语言，要干什么没讲，分析什么，目的是什么没讲。助教基本上就是让我们打开窗口，按要求抄代码指令，代码原理也没讲......再加上最近正好在学概率论与数理统计，肯定是有用的，所以还是学习总结一下吧。
2024-05-22 18:25:18
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原创 5.21 调用python自带的PCA函数的疑惑
在直接调用python的PCA函数的时候，怎么同时保证方差合理和各个原矩阵输出后的矩阵大小一致，让gpt写一段，但是代码一直报错，它给的代码智能在二维的情况下保证保证方差和矩阵大小。因为时间问题还没深入了解PCA，虽然讲线性代数的时候要求PCA做人脸识别，但当时也是水过来的。先在此标记一下这个疑问。
2024-05-21 22:09:15
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原创 字节直方图特征和字节熵直方图特征提取
字节直方图特征提取是一种简单而有效的方法，用于表示和分析可执行文件的字节分布。该方法通过统计每个字节（取值范围为0-255）在文件中出现的次数，并将这些频率归一化为0到1之间的值，生成一个256维的特征向量。这种特征向量可以用于文件的分类和相似性分析。全面性：简洁性：归一化：通用性：字节直方图特征提取是一种简单而有效的方法，用于表示和分析可执行文件的字节分布。该方法通过统计每个字节（取值范围为0-255）在文件中出现的次数，并将这些频率归一化为0到1之间的值，生成一个256维的特征向量。这种特征向量可以用于
2024-05-20 13:43:41
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原创 GLCM 特征和LBP特征提取
公式中的 \( \mu_x \) 和 \( \mu_y \) 分别表示灰度级对的横坐标和纵坐标的平均值， \( \sigma_x \) 和 \( \sigma_y \) 分别表示横坐标和纵坐标的标准差。公式中的 \( (i-j)^2 \) 表示两个灰度级之间的差异的平方， \( p(i,j) \) 表示灰度级对 \( (i,j) \) 出现的概率。公式中的 \( -\log(p(i,j)) \) 表示灰度级对 \( (i,j) \) 出现的概率的负对数，求和对所有可能的灰度级对进行。
2024-05-20 11:27:41
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原创 使用B2M 算法批量将可执行文件转为灰度图像
位读取为一个无符号的的整型常量，一个可执行文件得到一个一维向量， 之后按照固定的宽和高将一维向量转成一个二维向量。该二维向量中每个元素的取值范。本实验使用 B2M 算法将可执行文件转为灰度图像，可执行文件转为灰度图的流程如图。，正好对应灰度图像的一个像素点，将该二维数组可视化为一张灰度图像， 其中 0。这个使用B2M 算法将可执行文件转为灰度图像的步骤主要视为了进行。我的exe文件大小事135kb所以宽度就设置成384了。其中，生成图像的宽度会因不同文件的大小有最优宽度。将 可执行文件每 8。
2024-05-20 10:41:49
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原创 5.17+5.18 MPU6050之IIC通信及直接数据
想要用MPU6050模块，需要用IIC通信，老师上课只讲了一部分，怎么实操呢，不会，学。又是cv，理解修改代码的小菜鸡，加油。stm32最小系统USB转TTL接线_usb-ttl: 5v<->5v gnd<->gnd rxd<->pa9 txd<->pa10-优快云博客在这顺便放一个这个。
2024-05-19 15:44:48
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原创 5.16特征提取
对于数据进行处理的时候如何进行特征提取？有什么类型?怎么提取更加科学，怎么检验提取的特征是不是好特征，能不能分辨不同？正好本学期在学概率论与数理统计部分，虽然目前还学得很浅，不知道怎么用。想起大一下学期学线性代数的时候做的人脸识别，里面的特征提取，PCA主成分分析方法什么的实际上基本没有掌握，基本就是cv工程，害。
2024-05-16 22:43:36
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原创 5.16论文学习-基于二进制文件的 C 语言编译器特征提取及识别
自己学习自用：关于编译器识别的一些研究历史和方法：本来是想直接通过.s文件识别编译器版本，不是很懂这方面的东西这个论文主要是通过的二进制文件.o和反编译的结果，里面提到汇编文件不能很好的区分不同的编译器。
2024-05-16 22:42:21
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原创 BY9301-16P语音播报
为了方便在这里使用USART2通信，开发板使用的是正点原子探索者STM32F407，连接PA2,PA3。以下是sound.h的代码，定义了初始化函数，音量设置，选着特定文件播报，播放暂停功能。
2024-05-13 13:07:08
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原创 入门STM32之GPIO
对于STM32F4库函数中GPIO_PinAFConfig()函数的解读，对复用功能的理解_gpio_pinafconfig。一个人终究要为他偷的懒负责的，水过来了课程，但是你有什么提升了。一拖再拖，拖了好几个学期，还是回来补个STM32基础入门吧，永远都在入门不实操的我真的对自己无语了。对于STM32F4库函数中GPIO_PinAFConfig()函数的解读，对复用功能的理解-优快云博客。端口的输出输入端口模式，这个值实际就是配置我们前面讲解的。
2024-05-13 12:57:27
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原创 初识MPU6050
tb上买的模块，引出了8个引脚，其中需要使用的引脚为VCC、GND、、SDA，SCL和SDA负责IIC通信。SCL和 SDA是连接MCU的 IIC接口，MCU通过这个IIC 接口来控制MPU6050，另外还有一个 IIC 接口： AUX_CL和AUX_DA ，这个接口可用来连外部从设备比如磁力计，这样就可以组成一个九轴传感器。VLOGIC是IO口电压，该引脚最低可以到1.8V电压， 我们一般直接连VDD即可。AD0是从IIC 接口（接 MCU）的地址控制引脚，该引脚控制的是IIC 地址的最低位。
2024-05-13 12:39:34
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原创 12.26课程复盘（C++ string类型的使用）
微博上有个自称“大笨钟V”的家伙，每天敲钟催促码农们爱惜身体早点睡觉。为了增加敲钟的趣味性，还会糟改几句古诗词。其糟改的方法为：去网上搜寻压“ong”韵的古诗词，把句尾的三个字换成“敲笨钟”。例如唐代诗人李贺有名句曰：“寻章摘句老雕虫，晓月当帘挂玉弓”，其中“虫”（chong）和“弓”（gong）都压了“ong”韵。于是这句诗就被糟改为“寻章摘句老雕虫，晓月当帘敲笨钟”。现在给你一大堆古诗词句，要求你写个程序自动将压“ong”韵的句子糟改成“敲笨钟”。
2023-12-28 21:22:00
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原创 12.28课程复盘（C++指针）
指针是一种特殊的变量，它存储的是内存地址。通过使用指针，你可以直接访问或修改内存中的数据。定义格式如上，其中type是指针指向的数据类型，是指针的名称。比如int* ptr声明一个指向整数的指针ptr。
2023-12-28 21:19:56
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空空如也
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