18、树莓派 5 相机项目全解析

树莓派 5 相机项目全解析

1. 图像显示菜单选项

当图像显示时,有几个菜单选项可供选择:
- 编辑(Edit) :可进行复制、水平翻转、垂直翻转、顺时针旋转、逆时针旋转等操作。
- 视图(View) :能全屏查看、进行幻灯片展示、放大、缩小等。
- 前往(Go) :可查看上一张、下一张或最后一张图像等。

2. 相机命令介绍
  • libcamera - jpeg
    • libcamera - jpeg –o test.jpg –t 5000 --width 640 --height 480 :预览 5 秒,将图像保存为 VGA 格式的 test.jpg 文件。
    • libcamera - jpeg –o test.jpg –t 3000 --shutter 20000 --gain 1.5 :预览 3 秒,设置快门速度为 20 毫秒,增益为 1.5 倍。
  • libcamera - still :与 libcamera - jpeg 类似,但支持更多传统 raspistill 选项。
    • libcamera - still –o test.jpg :捕获图像并保存为 test.jpg 文件。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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