PYTHON_LANG_CPP的博客

因为一个好的项目，想要后面错误少一点，前面就一定要校验没有问题再往下进行下去。写了这样的一个脚本，当我们校验失败的时候，会这样自动显示出来，显示出来检测的版本和对应要求的版本。这样我们的需求就一目了然。✅ 颜色空间转换: 56.08ms。>>> 图像处理能力验证 <<<✅ 形态学操作: 0.10ms。✅ 图像写入: 1.18ms。✅ 边缘检测: 0.43ms。>>> 硬件加速状态 <<<>>> 摄像头测试 <<<OpenCL 支持: ✅。>>> 最终结果 <<<CPU线程数: 12。

决定要开发这个AI中医小助手，使用OpenCV进行舌象分析。我们没有太多的硬件资源，所以需要考虑低成本方案，比如树莓派和常见的传感器。首先，确定项目的核心功能：舌象分析和脉象检测。舌象部分用OpenCV处理，脉象部分可能用传感器。MEMS压电传感器，但可能成本较高，所以需要提供替代方案，比如光电传感器或压力传感器，这些更容易获取且成本较低。接下来，硬件选型方面，树莓派Camera Module 3是个不错的选择，支持自动对焦，价格适中。