资料分享!瑞芯微RK3506(3核ARM+Cortex-A7 + ARM Cortex-M0)工业评估板硬件资料

前  言
 

本文主要介绍TL3506-EVM评估板硬件接口资源以及设计注意事项等内容。

RK3506J/RK3506B处理器的IO电平标准一般为1.8V、3.3V,上拉电源一般不超过3.3V或1.8V,当外接信号电平与IO电平不匹配时,中间需增加电平转换芯片或信号隔离芯片。按键或接口需考虑ESD设计,ESD器件选型时需注意结电容是否偏大,否则可能会影响到信号通信。
 

图 1 评估板硬件资源图解1

图 2 评估板硬件资源图解2

为便于阅读,如下对文档出现的部分术语进行解释;对于广泛认同释义的术语,本页不做注释。

DSIC是深度立体图像压缩的一种方法,通过将深度数据与图像数据结合在一起,实现了更高效的压缩和解压缩。以下是DSIC深度立体图像压缩的代码实现: 1. 数据准备阶段: - 获取左眼和右眼的彩色图像作为输入。 - 通过深度传感器获取左眼和右眼的深度图像。 - 将深度图像进行预处理,例如去噪、缩放等操作。 2. 特征提取阶段: - 对输入的彩色图像进行特征提取,例如采用卷积神经网络(CNN)提取特征。 - 对深度图像进行特征提取,可以选择不同的方法,例如基于几何形状的方法或基于结构的方法。 3. 特征融合阶段: - 将彩色图像特征和深度图像特征进行融合,可以使用简单的加权平均或更复杂的融合方法,如使用神经网络融合。 4. 压缩阶段: - 对融合后的特征进行压缩,可以使用传统的图像压缩算法,如JPEG或JPEG2000- 对深度图像进行压缩,可以使用无损压缩算法,如RLE或Huffman编码。 5. 解压缩阶段: - 对压缩后的特征进行解压缩,还原为融合前的特征。 - 对深度图像进行解压缩,恢复为原始的深度图像。 6. 重建阶段: - 将恢复的特征进行重建,生成立体图像。 - 可以使用图像合成方法,如深度图与彩色图的一致性重建算法。 通过上述步骤,DSIC深度立体图像压缩的代码实现可以实现对深度图像和彩色图像的高效压缩和解压缩。具体的算法和实现细节可能会根据具体情况而有所不同,上述只是一个基本的实现框架。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Tronlong创龙

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值