Pylepton 项目教程

Pylepton 项目教程

pylepton Quick and dirty pure python library for interfacing with FLIR lepton pylepton 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pylepton

1. 项目介绍

Pylepton 是一个简易的纯 Python 库,用于通过 SPI 接口与 FLIR Lepton 热像仪进行通信。这个库可以运行在例如 Raspberry Pi 这样的平台上,允许用户捕获并处理 Lepton 热像仪传回的图像数据。

2. 项目快速启动

在开始之前,请确保您的系统已经安装了所需的依赖库:

sudo apt-get install python-opencv python-numpy

以下是快速启动 Pylepton 库的步骤:

import numpy as np
import cv2
from pylepton import Lepton

# 与 Lepton 热像仪建立连接
with Lepton() as l:
    # 捕获图像数据
    a, _ = l.capture()
    # 增强对比度
    cv2.normalize(a, a, 0, 65535, cv2.NORM_MINMAX)
    # 调整数据位深
    np.right_shift(a, 8, a)
    # 保存图像
    cv2.imwrite("output.jpg", np.uint8(a))

请根据您的 SPI 设备路径调整 Lepton 类的调用,例如:

with Lepton("/dev/spidev0.1") as l:
    # ... 进行图像捕获等操作 ...

3. 应用案例和最佳实践

图像捕获

使用 pylepton_capture 脚本捕获图像:

pylepton_capture output.png

图像叠加

使用 pylepton_overlay 脚本将 Lepton 图像叠加到摄像头图像上:

pylepton_overlay -a 255

您可以根据需要调整 -a 参数来改变叠加的透明度。

4. 典型生态项目

目前,Pylepton 项目的生态系统中尚未发现其他直接依赖此库的项目。但是,任何需要集成热像仪数据的应用或研究都可能成为 Pylepton 的潜在生态项目。例如,机器人导航、安防监控或环境监测等领域都可以利用 Pylepton 库来集成热成像功能。

pylepton Quick and dirty pure python library for interfacing with FLIR lepton pylepton 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pylepton

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

该数据集涵盖了1998年至2023年中国上市公司在产学研合作领域的核心信息,包含14284条面板数据,主要指标包括上市公司股票代码、企业名称、专利申请主体、专利申请号、申请次数、申请日期、年份、产学研合作专利数量、是否存在产学研合作等。此外,数据集还整合了企业所属地级市的地理信息,如地级市名称、与省会城市的距离(公里)、地级市经纬度坐标等,为研究地理分布对合作模式的影响提供了数据支持[citation:1][citation:3][citation:5]。 通过专利数量变化可评估企业创新能力及技术进步速度,而产学研合作的地理分布数据则揭示了区域经济发展与创新活动的关联性。例如,结合地级市经济水平、交通便利性、人才聚集度等维度,可分析区域要素对企业创新的影响机制[citation:3][citation:5]。数据集的应用场景包括:投资者评估企业增长潜力,政策制定者优化创新政策,学者研究产学研合作对经济高质量发展的作用,以及企业战略规划者优化创新资源配置[citation:1][citation:3]。 数据文件包含原始数据、参考文献及分析代码,格式涵盖Excel(.xls)、Stata(.dta)及文本文件,支持多维度时序分析。配套文献如《产学研合作如何影响企业市场绩效》《产学研合作对企业创新质的影响研究》等,提供了理论框架与实证方法参考[citation:1][citation:5]。该数据集为分析中国上市公司创新能力的区域差异、产学研合作的演化路径及其对产业升级的贡献提供了基础数据支撑。
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