霍夫圆检测能检测出目标图像中存在的圆，但在实际使用中，参数调节存在很大的困难，故在本博文中对霍夫圆检测的原理、参数列表、优化经验进行分析总结。详细的列出了各个参数的调节依据，实现了在复杂背景下的霍夫圆检测。1.原理介绍1.1基本原理相关知识：霍夫圆检测与霍夫变换密切相关，霍夫变换是基于极坐标系（是由半径与夹角所描述的一种坐标系）与笛卡尔坐标系（普通的平面坐标系）的相互转变而实现的。笛卡尔坐标系上的一个点，变换到极坐标系上就变成了一条线；反之亦然。然而，基于霍夫变换的霍夫圆检测方法计算量极大，不适合实际应用。在opencv的实现中，是使用霍夫梯度算法进行圆检测。参考链接：https://www.
C语言实现打印空心正方形思路：观察图中空心正方形，可知首行列和尾行列被黑色外框包裹，其它均为空。所以按观察打印即可。总代码#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){ intn=0; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(inti=0;in;i++) { for(intj=0;jn;j++) { if(i==0||j==0||i==n-1||j==n-1) { printf("*");//保持美感加入空格 } else { printf("");//双空格
1.前言zed相机测距有2种方式：一种是根据点云数据进行测试，二是根据zed获取深度值进行测距。上篇文章调用yolov5模型进行实时图像推理及网页端部署我们讲述了zed调用yolov5进行目标识别，我们在此基础上进一步实现目标测距功能。2.深度图和点云图的区别：（1）深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。深度D等于像素在该视图相机坐标系下Z坐标。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。（2）点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。通过深度相机得到的物体外观表面的点数据集
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写在前面：各位看到此博客的小伙伴，如有不对的地方请及时通过私信我或者评论此博客的方式指出，以免误人子弟。多谢！如果我的博客对你有帮助，欢迎进行评论✏️✏️、点赞👍👍、收藏⭐️⭐️，满足一下我的虚荣心💖🙏🙏🙏。上一篇记录了使用jwt令牌和自定义token携带的信息，本篇继续完善一下令牌的解析和使用refresh_token获取令牌，本篇代码基于上一篇：使用SpringSecurityOAuth2使用JWT生成token及自定义token携带的信息(十)目录Java解析JWT内容pom依赖测试类Postman测试刷新令牌环境 Postman测试Java解析JWT内容这里我们使用jjwt的工具包解析
目录普冉PY32系列(一)PY32F0系列32位CortexM0+MCU简介普冉PY32系列(二)UbuntuGCCToolchain和VSCode开发环境普冉PY32系列(三)PY32F002A资源实测-这个型号不简单普冉PY32系列(四)PY32F002A/003/030的时钟设置普冉PY32系列(五)使用JLinkRTT代替串口输出日志普冉PY32系列(六)通过I2C接口驱动PCF8574扩展的1602LCD普冉PY32系列(七)SOP8,SOP10,SOP16封装的PY32F002A/PY32F003管脚复用普冉PY32系列(八)GPIO模拟和硬件SPI方式驱动无线收发芯片XN297L
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🤨博主：小猫娃来啦🤨文章核心：WebSocket：实现实时双向数据传输的Web通信协议文章目录前言WebSocket原理如何使用WebSocket建立WebSocket连接:数据传输:WebSocket的真实使用场景即时通讯:多人协作:实时数据更新:WebSocket的优势与局限性结论前言在当今互联网时代，实时通信已成为很多应用的需求。为了满足这种需求，WebSocket协议被设计出来。WebSocket是一种基于TCP议的全双工通信协议，通过WebSocket，Web应用程序可以与服务器建立持久的连接，实现实时双向数据输，提供极低的延迟和高效的数据传输。WebSocket原理HTTP请求-响
第二十一章最长公共子序列不相交的线最长公共子序列力扣链接单个数组的子序列问题–dp[i]--以nums[i]为结尾的所有子序列中,xxxxxx.然后状态转移方程根据最后一个位置的归属问题进行讨论两个数组的子序列问题–以小见大,分别分析nums1中的一个区间和nums2的一个区间进行讨-->dp[i][j]--nums1中的[0,i]区间以及nums2中的[0,j]区间内的所有子序列的组合中,公共子序列的最大长度状态转移方程–最后一个位置的具体情况遍历顺序初始化需要使用左上角的情况⇒dp表可以多开一行,多开一列但是dp表中使用原nums1和nums2的情况就会出现偏差,解决方法访问nums1和n
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例 三十三、伴随灵敏度分析 伴随灵敏度分析可以避免冗余信息的计算，在下面的例子中，我们想要求解Ax=b1、Ax=b2…Ax=bm等一系列方程组，第一种求解思路是将A矩阵进行LU分解,A=LUA=LUA=LU，求逆后可得到A−1=U−1L−1A^{-1}=U^{-1}L^{-1}A−1=U−1L−1,然后依次将b1~bm代
