草庐IT

调制识别

全部标签

【光学】基于Matlab实现涡旋光场的相位调制 初始化全息图矩阵 水平和垂直像素的数目

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法   神经网络预测   雷达通信    无线传感器    电力系统信号处理       图像处理       路径规划   元胞自动机    无人机 🔥内容介绍初始化全息图矩阵在生成涡旋光场全息图之前,需要初始化全息图矩阵。全息图矩阵是一个二维数组,其元素表示全息图中每个像素的相位值。初始化全息图矩阵时,需要指定矩阵的大小,即水平像素数目和垂直像素数目。水平像素数目和垂直像素数

java - @WebServlet 注释无法识别;初始化不运行

我正在尝试学习注解。我目前有一个webapp,它在Tomcat中启动应用程序时运行init()。下面的代码有效...web.xml:MainServletcom.company.Main1主要.java:importjava.io.IOException;importjavax.servlet.*;importjavax.servlet.annotation.WebServlet;//@WebServlet(name="MainServlet",value="/main.jsp",loadOnStartup=1)publicclassMainextendsGenericServlet{

超维空间M1无人机使用说明书——52、ROS无人机二维码识别与降落

引言:使用二维码引导无人机实现精准降落,首先需要实现对二维码的识别和定位,可以参考博客的二维码识别和定位内容。本小节主要是通过获取拿到的二维码位置,控制无人机全向的移动和降落,分为两种,一种是无人机移动到二维码上方直接进行降落,另一种是在降落的过程中继续调整无人机的位置,本小节主要是第一种方式,第二种方式会在后续文档中给出源码链接一、启动二维码识别与降落程序roslaunchar_track_landingar_track_landing.launch未出现红色报错,表明程序运行正常launch文件详解launch文件启动了四个节点,节点作用如下1、mavros通信节点,实现底层PX4和ROS

java - 如何使用属性名称识别 setter 方法?

我们可以使用属性名称找到setter方法名称吗?我有一个动态生成的map通过使用map中的键(即propertyName),我需要为对象调用适当的setter方法并传递map中的值(即propertyValue)。classA{Stringname;Stringage;publicStringgetName(){returnname;}publicvoidsetName(Stringname){this.name=name;}publicStringgetCompany(){returncompany;}publicvoidsetCompany(Stringcompany){this.

开源C++智能语音识别库whisper.cpp开发使用入门

whisper.cpp是一个C++编写的轻量级开源智能语音识别库,是基于openai的开源python智能语音模型whisper的移植版本,依赖项少,内存占用低,性能更优,方便作为依赖库集成的到应用程序中提供语音识别功能。以下基于whisper.cpp的源码利用C++api来开发实例demo演示读取本地音频文件并转成文字。项目结构whispercpp_starter-whisper.cpp-v1.5.0-src|-main.cpp-CMakeLists.txtCMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.15)#thisonlyworksforun

[ Python+OpenCV+Mediapipe ] 实现对象识别

一、写在前面    本文所用例子为个人学习的小结,如有不足之处请各位多多海涵,欢迎小伙伴一起学习进步,如果想法可在评论区指出,我会尽快回复您,不胜感激!        所公布代码或截图均为运行成功后展示。二、本文内容    使用OpenCV和Mediapipe提供的库,通过摄像头捕捉画面,调用mpp的模型识别库,识别对象的是什么,并标注可信度。    如下图识别泰迪熊等。 官方给出的模型库中还有很多目标,我整理在下方表格里:https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/object_detector/labelmap.txtperson人elep

使用opencv识别滑块验证

滑块验证码对于某些简单的滑块,无需进行模型训练,可以使用opencv就能识别,比如:有一种常用方法cv2.matchTemplate,可以将滑动的图案与背景图案进行模板匹配,这种方法适用于滑动图案与背景图片中目标位置有相同图案的情况。但是本文想介绍的是另一种:背景中目标位置是空白的情况。验证码详情如何识别图片中的矩形位置?分析主要有三个特点:待识别目标是规则的轮廓;轮廓内是纯白色,与周边像素界限明显;整个图片对轮廓中的白色干扰很少,除了中间的白色圆圈同为白色。识别方案基于以上分析,识别方案不需要使用深度学习,利用opencv就能实现,主要思路是:将图片转为灰度图,方便后续处理;将图片二值化,比

使用opencv+tesseract识别图片中的表格

描述在java环境中使用opencv和tesserac识别一个图片表格环境:opencv和tesseract安装在linux环境下,docker将运行springboot服务opencv和tesseract的安装和docker加载可参考之前的文章过程将图片进行预处理,过滤掉颜色等干扰元素提取图片的水平线和垂直线,并进行重叠过滤得到水平线和垂直线的交点,根据交点构建单元格对每个单元格进行识别1.转换将image转换成matprivateMatbufferedImageToMat(BufferedImagebufferedImage){Matmat=newMat();try{//ConvertBu

YSU-ISBN码识别C++实现

YSU_ISBN码识别项目前言正文研究内容的基本原理图像灰度化处理中值滤波图像二值化边界填充Sobel边缘检测Hough直线检测倾斜修正字符框的截取与字符分割模板匹配所采用的研究方法及相关工具项目的方案设计核心代码实现读入要识别的图像调整图像大小灰度化处理去噪处理图像二值化处理调整图像角度水漫操作提取图像ROI区域与字符分割字符识别项目测试研究结果并讨论结论主要工作主要结果写在最后前言国际标准书号(InternationalStandardBookNumber),简称ISBN,是专门为识别图书等文献而设计的国际编号。随着科技的不断发展,我们早已进入了信息时代,计算机科学正在融入到我们生活的方方

java - Hopfield 神经网络无法识别

我正在尝试用Java编写Hopfield神经网络类,但网络不想识别模式。而且我不明白错误在哪里。网络用互连矩阵w[n][n]表示。当使用一些标准模式教授网络时,我使用以下方法更改互连矩阵:privatevoidteaching(int[]pattern){//teachingfor(inti=0;i然后我尝试在一些相似的模式中识别标准模式。当神经元状态停止变化或超过阈值(65535次迭代)时,该过程应停止:privateint[]recognition(int[]pattern){intnet=0,s,j=0;int[]previousState=newint[n];do{System