1图像二维熵图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低，熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多，反之熵值(H)越小，则图像包含的信息越少。对于图像信息量，可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。二维熵公式如下所示：2信号丢失检测2.1画面对比由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像，再加上“信号丢失”提示信息所构成，因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低，因此其对应的二维熵值更小。例如：上图所示的信号丢失画面由黑色屏幕加上信号丢失提示组成，画面简单，信息量较低。而正常画面具有更多的边缘信息，相较于信号丢失画面，正常图像具有更高的信
文章目录出错环境问题分析问题解决总结出错环境M1芯片，pycharm，macos系统问题分析import出错要么包没装对，要么名字有冲突问题解决github上有针对tensorflow包没安装对而引发的这个错误，引用放在这里我这边的原因我逐行排查代码，发现是这个步骤出的问题：分析了一下原因：我复现别人的代码，别人的环境中有一个onmt文件夹了，但我还傻乎乎装了一个这个onmt的包卸掉这个onmt包，发现能继续往下运行了但是当我把importtorch取消注释后，发现有报了这个错误然后我检查了torch的版本，并且将torch从1.3->1.10错误再次解决后面也就没再有这个错误了。总结几乎就是
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一.传统的扫线循迹，网上的资料繁杂，开源资料或者博客破碎化1.我于2021年10份正式接触摄像头，在到最终比赛期间，遇到了不少困难和迷惑的地方，接下来我会阐述摄像头小车整个从图像处理到实现循迹的大概过程。2.本开源博客的代码处理皆是基于逐飞科技提供的底层开源函数库二.摄像头如何采集到图像1.采集原始值/******图像处理函数****** 内部调用图像二值化函数，采集开始时先进行二值化，* 然后进行扫线处理，得到赛道中点、边界和宽度*/voidimage_get(void){ if(mt9v03x_finish_flag_dvp) { Image_preprocessin
一.传统的扫线循迹，网上的资料繁杂，开源资料或者博客破碎化1.我于2021年10份正式接触摄像头，在到最终比赛期间，遇到了不少困难和迷惑的地方，接下来我会阐述摄像头小车整个从图像处理到实现循迹的大概过程。2.本开源博客的代码处理皆是基于逐飞科技提供的底层开源函数库二.摄像头如何采集到图像1.采集原始值/******图像处理函数****** 内部调用图像二值化函数，采集开始时先进行二值化，* 然后进行扫线处理，得到赛道中点、边界和宽度*/voidimage_get(void){ if(mt9v03x_finish_flag_dvp) { Image_preprocessin
💭写在前面：ECF(异常控制流) 机制是存在于系统的所有层级中的，所以这一块的知识我们需要系统地去学习。前几章我们探讨过了异常(Exceptions)，由硬件触发，在内核代码中处理。讲解了进程的上下文切换(ProcessContextSwitch)，"异常+内核代码"。本章我们将探讨信号(signal)，将"异常+内核代码+用户代码"相结合！📜本文目录：0x00什么是内核（Shell）0x01简单的Shell示例0x02不用担心！ECF救你来了！（ECFComestotheRescue!）0x03信号（Signals）0x04接收信号（ReceivingaSignal）0x05未决信号和
💭写在前面：ECF(异常控制流) 机制是存在于系统的所有层级中的，所以这一块的知识我们需要系统地去学习。前几章我们探讨过了异常(Exceptions)，由硬件触发，在内核代码中处理。讲解了进程的上下文切换(ProcessContextSwitch)，"异常+内核代码"。本章我们将探讨信号(signal)，将"异常+内核代码+用户代码"相结合！📜本文目录：0x00什么是内核（Shell）0x01简单的Shell示例0x02不用担心！ECF救你来了！（ECFComestotheRescue!）0x03信号（Signals）0x04接收信号（ReceivingaSignal）0x05未决信号和
文章目录目的官方库工程模板使用例程总结目的现在开发单片机大多数时候都是面向库开发的，这里将简单介绍下CH32V307的官方库。在开发过程中新建项目时通常会从某些模板开始，模板包含了库和初始化代码等内容，有一定的组织好的目录结构，使用模板可以加速开发过程。这里也将介绍下使用MounRiverStudio进行开发时的模板内容。一些基础的内容可以参考文章《沁恒CH32V307单片机入门（01）：基础说明与流程体验》：https://blog.csdn.net/Naisu_kun/article/details/128734532官方库在前面文章提到的CH32V307评估板说明及参考应用例程中EXAM
文章目录目的官方库工程模板使用例程总结目的现在开发单片机大多数时候都是面向库开发的，这里将简单介绍下CH32V307的官方库。在开发过程中新建项目时通常会从某些模板开始，模板包含了库和初始化代码等内容，有一定的组织好的目录结构，使用模板可以加速开发过程。这里也将介绍下使用MounRiverStudio进行开发时的模板内容。一些基础的内容可以参考文章《沁恒CH32V307单片机入门（01）：基础说明与流程体验》：https://blog.csdn.net/Naisu_kun/article/details/128734532官方库在前面文章提到的CH32V307评估板说明及参考应用例程中EXAM
聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。、聚类性能度量指标分为外部指标和内部指标。外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于一种理想的聚类的结果）相比较，从而衡量设计的聚类算法的性能、优劣。内部指标是无监督的，无需基准数据集，不需要借助于外部参考模型，利用样本数据集中样本点与聚类中心之间的距离来衡量聚类结果的优劣内部指标主要有：1）
