做机器学习处理图像时，需要标注图像，其中一种标注是标出图像中的某些区域，生成Mask图像或记录下这些区域的轮廓点坐标。通常，标注直接生成其中一种文件，即只生成json文件或只生成Mask图像。故在此贴出Mask图像与json文件相互转换的Python代码。mask_to_jsonimportcv2importosimportjsonimportsysdeffunc(file:str)->dict:png=cv2.imread(file)gray=cv2.cvtColor(png,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,binary=cv2.threshold(gray,10,255,cv2.
通过激光雷达或深度估计得到的深度图一般为float32或float64类型数据，具有超大量数据，保存为常见的jpg格式图像（uint8：80-255）时则会损失数据精度，如果保存为.npy文件时则文件大小过大（eg：1280*1920大小的深度数组保存后所占空间为37.5Mb），因此需要处理下数据再进行保存。1.考虑根据深度图精度信息将float32数据转为uint16或int16数据，比如常用激光雷达获取的深度图单位为米，我们取精度为厘米，则将含有深度信息的数组depth_map_m（1280x1920）从以米为单位的float64转为以厘米为单位的uint16，depth_map_cmde
一、安装labelme 深度学习算法等基于神经网络的算法都是基于数据驱动的，数据的好坏会影响你最后生成的模型的好坏，在使用Mask-RCNN时，第一件事就是标注数据集，这里我们默认你已经配置好了anaconda的环境，如果你没有配置好可以参考一下其他人的博客，在已经配置好的conda环境下新建一个虚拟环境，在终端中输入以下命令安装标注工具labelme：pipinstalllabelmepipinstallpyqt5pipinstallpillow==4.0.0二、标注数据集下一步开始标注数据，在终端中输入下面的代码会自动打开标注工具：labelme接着选择第二项打开文件夹，如下图所示：选择数
CullingMask如下图所示：显示层级如下：应用：Culling Mask ：主要是相机针对不同层级的物体进行渲染的操作（想让相机渲染哪个层就勾选哪个层）层级介绍：unity中的层前7个被unity锁定，由低到高分别是nothing/everything/default/transparentFX/ignoreraycast/water/UI从第8个到第31个可以自己设置进行起名字添加或删减的功能：我们可以通过脚本对相机层级进行控制，然后进行针对显示（可以用做多个物体的自由选择显示等）脚本方面：说明：层级索引是int类型的，我们可以通过int32对layer层级进行访问和调用**具体脚本如
使用Spartan6的FPGA，经常报这个错误。 Map属性设置，othermapcommandlineoptions里面写上语句"-convert_bram8"，强制按8bit进行blockram初始化，然后就好了。可以试一下
万能头文件引言相信大家在C/C++中一定也遇到过这些情况：使用系统库函数（如C++库，C库的开方函数doublesqrt(double)）和C++类（如array类，vector类）之后，发现编译器报错，到开头补加头文件:未定义标识符"string"未定义标识符"cout"后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名……(C++11之后已经间接嵌入到C++输入输出流之中了，但是平时使用的时候记得加上#include）必须到开头补加:#include#include#include//C++继承C//#includeC忘记函数是哪个头文件，函数太多，对应的头文件容易记混，而且头文件名不好记忆。这里
万能头文件引言相信大家在C/C++中一定也遇到过这些情况：使用系统库函数（如C++库，C库的开方函数doublesqrt(double)）和C++类（如array类，vector类）之后，发现编译器报错，到开头补加头文件:未定义标识符"string"未定义标识符"cout"后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名……(C++11之后已经间接嵌入到C++输入输出流之中了，但是平时使用的时候记得加上#include）必须到开头补加:#include#include#include//C++继承C//#includeC忘记函数是哪个头文件，函数太多，对应的头文件容易记混，而且头文件名不好记忆。这里
错误帧--domainerror，bitposition=109在CANOE导入诊断文件CDD后，通过“DiagnosticConsole”发送诊断报文，在trace上观测都报noack错误帧。 解决思路从错误帧的信息中，错误应该和109位的值有关。查看CANFD报文帧的结构，发现109位是BRS位，BRS：表示位速率转换，该位隐性时，速率可变（即BSR到CRC使用转换速率传输），该位为显性时，以正常的CAN-FD总线速率传输（恒定速率）。CANFD采用了两种位速率：从控制场中的BRS位到ACK场之前（含CRC分界符）为可变速率，其余部分为原CAN总线用的速率，即仲裁段和数据控制段使用标准的通
Xilinx使用Microblaze软核进行功能开发时，需要将Vivado生成的硬件bit文件和Vitis生成的软件elf文件进行合并，生成软硬结合的bit文件，然后可以选择将该bit文件烧进FPGA、或者将该bit文件转换成mcs文件/bin文件然后烧录至Flash中。 目前使用到了两种合并Vivadobit文件和Vitiself文件的方法，两种方法亲测均有效：1、使用Vivado进行合并（1）Vivado工程RunSythesis—>RunImplementation—>GenerateBitsteam正常走完，生成硬件bit文件。（2）导入vitis工程编译完成后生成的el
STM32模拟SPI协议获取24位模数转换（24bitADC）芯片AD7791电压采样数据STM32大部分芯片只有12位的ADC采样性能，如果要实现更高精度的模数转换如24位ADC采样，则需要连接外部ADC实现。AD7791是亚德诺(ADI)半导体一款用于低功耗、24位Σ-Δ型模数转换器(ADC),适合低频测量应用，提供50Hz/60Hz同步抑制。这里介绍基于AD7791的24位ADC采样实现。AD7791控制协议AD7791的管脚如下所示：AD7791可以工作在2.5V~5.25V供电范围（VDD），而用于模数转换的参考电压可以通过引脚REFIN(+)和REFIN(–)单独设置，从而可以针对
