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原创 2021电赛D题：基于互联网的摄像测量系统 思路
2021年全国电赛题目如下：一：主要思路基于opencv，树莓派，以及网络交换机组成的摄像测量系统。由测量摄像系统与网络传输系统组成。支持开机自启动，一键测量，声光提示结束测量，高帧率显示图像的系统。其中摄像系统包括两组树莓派与摄像头组合，网络传输系统由网线，以太网交换机，以及终端树莓派及其树莓派组成。通过测量目标物体的像素位置,将坐标通过网络交换机传递给终端服务器进行绳长的计算。并且通过记录激光头在图像的最大位置与稳态位置的x 坐标差值之比进行对摆动角的计算。最终做到了测量绳长度误差
2022-01-10 13:20:25
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原创 关于usb双目摄像头的读取与设置问题记录(帧率与双相机和果冻效应)
在ubuntu系统下下载安装包安装完成使用`ls /dev`查看相机的序号，如果是笔记本会默认有0号相机，同帧的相机序号为2。使用下列命令查看相机参数可以看出本相机的参数和对应设置下的帧率。
2023-07-01 00:43:16
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原创 robomaster比赛大小符识别之使用pytorch卷积神经网络
ROBOMASTER 机甲大师赛是国内首个激战类机器人竞技比赛，参赛队伍需自行研制多种类型的机器人进行协同作战。在2018 年比赛的能量机关激活环节，也称大小神符环节，全向移动步兵射击机器人通过读取地上固定的RFID 卡，激活其正前方的触摸屏屏幕。触摸屏屏幕上方为数码管密码显示区域，下方为九宫格手写数字或火焰字显示区域，具体见图1。机器人在本体的固定位置上安装有识别摄像头，以第一视角获取前方图像。比赛时，机器人需要通过摄像头先识别数码管区域的5 个密码数字，然后控制射击机构.........
2022-04-06 21:43:13
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原创 学习记录(3):使用卷积神经网络进行手写数字识别
首先，本人也是刚接触机器学习和深度学习，所以可能代码不会太难。这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习 吴恩达深度学习 莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下：deep_learning_cnn_target_detection此次做的是使用卷积神经网络进行手写数字识别：1.收集手写数字的数据集使用的代码是cnn_get_img.py，主要的作用就是识别...
2022-03-04 19:03:37
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原创 学习记录(2): pytorch神经网络线性回归实现手写数字识别(0-1txt文件) 卷积见下一个
首先，本人也是刚接触机器学习和深度学习，所以可能代码不会太难。这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习 吴恩达深度学习 莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下：deep_learning_cnn_target_detection首先我们准备数据集文件名叫做data1，网盘链接：百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1qRS8-cbFGZNQ...
2022-03-04 14:25:58
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原创 学习记录(1)：机器学习使用numpy矩阵进行梯度下降进行曲线拟合
首先，本人也是刚接触机器学习和深度学习，所以可能代码不会太难。这些学习都是在学习了一些机器学习和深度学习的基础上的延伸，并且也学习了一部分pytorch的基础上，以下为相关链接：吴恩达机器学习 吴恩达深度学习 莫烦pytorch学习下面代码均上传到github上，链接如下：莫烦pytorch学习接下来就是机器学习的梯度下降与矩阵的实现现实，使用Goodnotes记录下的推导过程：在图片的右端，W表示的是系数矩阵...
2022-03-04 12:02:41
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原创 关于yolov5环境搭建出现的问题
在搭建yolov5时，会出现一些环境出错的情况，我第一次安装的是cuda11.4版本，没有与之对应的pytorch版本，而且在下载torch时，误下载了cpu的版本，所以出现了只使用了cpu训练模型。例如搭建gpu环境时，需要注意的几点情况：1.下载的Cuda环境不一定需要与系统给的匹配，会出现在yolov5训练过程中出现NAN的情况。例如下载cuda11.4，而与之匹配的torch并没有11.4的版本；如果下载的11.4版本，可能会在训练过程出现P,R,L是Nan的情况，...
2021-10-07 15:13:08
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空空如也
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