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原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual图像修复)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 qmacvisual提供了一个图像修复的功能。所谓的图像修复,就是对图像中缺省的部分进行修补,它的操作,其实分成两个步骤,第一个就是找出需要修复的区域、设置修复区域的关联半径;第二个部分就是通过设定标志位的方式,确定采用什么样的修复算法来解决这个问题。目前opencv使用了两个算法来解决这个问题,其中一个是cv2.INPAINT_TELEA,另外一个是cv2.INPAINT_NS,两
2024-03-28 07:25:32 160
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual图像拼接)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 qmacvisual本身提供了图像拼接的功能。功能本身比较有意思的。大家如果拍过毕业照,特别是那种几百人、上千人的合照,应该就会印象比较深刻。因为拍照的时候人比较多,仅靠一次曝光,是没有办法把所有人放到相框里面的。所以,这个时候图像拼接就可以发挥出优势了。一般情况下,摄像机会进行旋转拍摄,每旋转一定角度就会拍摄一张照片,等拍摄完毕之后,通过算法就可以将这些照片合成一张大的集体照,这样
2024-03-27 21:59:08 418
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual区域提取)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 在图像处理中,由两部分比较重要,一个是区域分割,一个是区域提取。区域分割,比较好理解,就是把图像中重要的内容彼此分割开。这里面就涉及到色彩提取、边缘提取、二值化、膨胀、腐蚀等操作。甚至于说,如果软件算法不满足区域分割要求,还需要光源的配合。有了区域分割之后,接下来就是区域提取,这部分也比较重要。 所谓的区域提取,就是通过自定义一些过滤条件,把我们感兴趣的区域提取出来
2024-03-27 07:39:32 408
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual自定义插件代码分析)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 qmacvisual里面的第三方插件主要由两部分组成,一部分是ExtensionLibrary,也就是插件的容器,这个是官方提供的,不需要修改代码;另外一个ExtLibraryCase,这个是用户自己编写的插件。后面一种,作者也提供了对应的模板代码。大家如果需要开发自己的插件,只需要copy一下这个工程,在对应的frmExtLibraryCase.cpp添加对应的代码内容就可以了。
2024-03-26 08:07:09 445
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual几何测量)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 几何测量是图像处理中经常遇到的一个问题,前面我们曾经讨论过点到直线的距离。不仅如此,qmacvisual还提供了另外三个常用的测量工具,即线圆交点、线线交点、点+点。不管是点、线,还是圆,实际处理的时候,应该是通过轮廓来处理的。这里为了测试,忽略了这个环节,直接通过全局变量进行赋值,主要是给大家介绍一下,应该如何使用这些功能。
2024-03-25 17:08:08 541
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual拟合圆和拟合椭圆)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面我们学习了拟合直线,今天继续学习下拟合圆和拟合椭圆。其实除了最后一步不同,两者的逻辑是差不多的。一般都是,读取图片-》灰化-》轮廓筛选-》拟合圆(拟合椭圆)-》显示图形。所以今天的学习更多的是一种复习和总结。
2024-03-25 08:19:12 368
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual之ROI设定)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 ROI,全称是region of interest,也就是感兴趣区域。这里面一般分成两种情况,一种是所有的算法都依赖于这个ROI,那么这个时候最好直接把图像裁剪一下。因为安装的时候,可能camera的视场角比较大,但是实际有效的数据范围并没有那么大,所以这个时候裁剪一下图片其实是不错的选择,还能提高图像的处理效率,毕竟处理的数据量一下子小了很多。另外一种,就是特定算法的ROI,这种情
2024-03-24 11:24:54 663
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual中间结果导出)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 之前有一篇文章,我们谈到了怎么把结果输出到串口。这部分其实是讲,怎么把计算的结果送到外面的对接设备上。这属于系统之间对接的部分。其实,还有一种场景,那就是结果导出。这种导出,主要是为了调试和进行数据统计使用。比如说,想看下算法出错的原因,又或者只是想简单统计一下一天的工作量而已。 目前在qmacvisual软件上面,相关的结果导出有两种。一种是图像的导出;一种是中间
2024-03-23 09:40:21 414
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual图像识别)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 所谓图像识别,就是对图像进行分类处理,比如说判断图像上面的物体是飞机、还是蝴蝶。在深度学习不像现在这样大行其道之前,大部分图像分类使用的还是传统机器学习的方法,比如说支持向量机,也就是svm。在特定的场合,如果图像本身质量比较高的话,使用svm做图像训练和预测还是非常合适的。今天,我们就来了解下qmacvisual是如何做图像训练和分类的。
2024-03-23 07:25:18 607
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual模板匹配)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 模板匹配是图像中经常使用到的功能。我看过很多现场配置部署的同学,虽然他们使用的是类似于vision master、visio pro这样的专业机器视觉软件,但是大家会使用的功能也集中在模板匹配上面。来一个零件,匹配一次。如果零件的数量非常大,就变成了体力活。所以,这从另外一个方面也说明了,模板匹配本身是非常好用,但是也不要滥用。
2024-03-22 10:55:56 704
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual点线测量)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 上面一篇文章,我们完成了直线的拟合操作。在实际场景中,拟合之后更多地是需要进行长度的测量。既然是测量,那么就需要两个信息,一个是测量点的信息,这部分目前可以通过设置全局变量的方法来完成;另外一个就是需要直线的k和b,这部分也已经通过直线拟合实现了。所以,点线测量实际并不复杂。而且,真实应用的时候,这里的点往往也是来自于某个固定目标的点,或者是人为设计的某个点。
2024-03-22 00:08:36 577
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual拟合直线)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 测量是图像处理的一个基本技能。那么测量的前提,就是我们需要在图像中找出特定的集合图形,比如说直线。当然,发现并找到直线,也会有两个方法,一个方法是直接去寻找,这会比较吃力一点;还有一个方法就是先找出特定形状的点,通过这些点去拟合出一条直线来。今天,我们来讨论的就是后面一个。处理的图片上,有若干个小圆,通过这些小圆正好可以拟合出一条直线出来。
2024-03-21 07:04:27 579
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual轮廓查找)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面我们说过,图像的处理流程一般都是这样的,即灰度化-》降噪-》边缘检测-》二值化-》开闭运算-》轮廓检测。虽然前面的几个步骤都可以通过预处理来进行解决,但是最后的轮廓查找还是要自己来处理的。所以,我们正好借着这个机会学下如何用轮廓进行查找图像。
2024-03-21 00:22:07 749
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual预处理实战)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面,我们说了图像预处理,但是没有给出相应的实战案例。今天还是有必要做一个说明的。预处理方法虽然相关的算法很多,但还是有它基本规律的。一般就是灰化-》二值化-》边缘检测-》开闭运算-》轮廓检测等等。具体实践效果,还是要看具体的图像。当然,中间也会涉及到参数的调整,这部分也不是很复杂。
2024-03-19 21:35:24 668
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual图像预处理)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 不管大家是在读书的时候学习的图像处理,还是在后来的工作中,重新学习了图像处理,相信大家对图像预处理的概念并不陌生。我们知道,一个简单的图像处理流程,就是增强、滤波、灰化、边缘提取、二值化、轮廓提取等等。除了刚才说到的内容除了轮廓提取之外,其他大部分都是图像预处理的工作,它的内容比较多,但是算法本身并不复杂,所以学起来其实并不难。 前面我们介绍了很多qmacvisua
2024-03-19 08:30:40 396
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual畸变矫正)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 大部分同学在开始做计算机图像的时候,是没有意识到畸变矫正这个问题的。当然不仅仅是畸变矫正,很多同学还会忽略光源的问题。他们自然地以为,摄像头拍出来的图像就应该是这样的。但事实上并非如此,好的图像需要光源的配合,而且很多摄像头拍摄出来的图像也是不能直接使用的,比如大家在汽车上面看到的鱼眼镜头,这些图像都是不能直接使用的,需要用标定板进行标定之后才能使用的。 正好
2024-03-18 17:01:40 628
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual三维测量)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 在qmacvisual软件里面,关于三维测量方面的内容讲的比较少。目前来说只有一个插件完成这个功能。这可能也和作者自己当时的开发环境有关系。毕竟在几年前的时候,关于3d测量的传感器还是比较少,数量远没有现在那么多。现在,我们知道要做物体3d测量,主要有两种方法,一种是3d camera,它比较适合距离比较近的场景;另外一种是3d lidar,它比较适合距离比较远的场景
2024-03-18 08:44:12 436
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual脚本编辑)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 个人认为qmacvisual软件中,另外一个鲜明的特色,就是它本身支持javascript脚本编写,虽然是利用qt script engine完成的。这个脚本编写,让fae或者说现场部署的同学一下子有了配置插件、调整业务的能力。一般来说,业务执行的时候,都是至上而下进行的,很少有循环的。哪怕是我们之前添加了判断语句,也没有办法做到这一点。 但是现在有了脚本编辑,这就
2024-03-17 20:22:57 726
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual跳转语句)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面我们依次讨论了判断语句和结束判断语句,今天我们继续学习跳转语句。从功能上面来说,跳转语句和判断语句较为类似。不过和判断语句不同的是,当条件满足的时候,跳转可以跳转到任意的位置。这意味着,判断语句只能向后继续执行,但是跳转语句可以回到之前的位置继续执行,也就是说跳转语句可以实现循环的功能,这就是他们最大的区别。
2024-03-17 10:26:25 595
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual结束判断)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 在qmacvisual软件当中,这个判断结束很容易会给大家造成误会,因为它会让大家认为,这和是判断语句一起使用的。但事实并不是这样的,它是一个独立使用的插件。判断语句的作用是,如果条件不满足要求,那么跳到后续的语句继续执行。但是,对于结束判断而言,如果条件为真,那么整个流程就停止了;只有条件不为真的情况下,才会继续执行后面的语句。为了验证事实是不是这样,我们可以通过全局变量和延时函数
2024-03-16 13:52:21 375
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual条件判断)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 之前我们在qmacvisual里面先创建项目,然后继续创建流程,这其实是一种顺序流程。更普遍的情况是,客户希望有些条件不满足得时候,能够跳过一些流程的执行。如果能做到这一点,整个流程也会更加地智能一点,运行起来不会那么呆板。正好目前,qmacvisual也提供了这样的插件,那就是【逻辑工具】里面的【判断语句】。
2024-03-15 09:59:16 316
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual扩展算法插件)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面我们说过,qmacvisual本身支持52个控件,但是指望这52个控件可以cover所有的应用场景,这也不太现实。另外,后续随着技术的发展,肯定还会有一些新的算法被提出来,所以上位机一定要提供一种算法扩展的机制,这样才能方便后面项目的实施。 一开始的时候,我以为直接按照之前52种控件编写的方法,去模仿和参考别人的代码就可以了。后来通过代码阅读才发现,作者提供了一
2024-03-14 11:04:43 367
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual串口输出结果)
【声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面我们谈到了图像的输入、算法的添加,一切看上去都没有问题。但是这中间缺少了一个重要的环节,那就是结果的输出。如果我们获得了最终的结果,但是没有办法及时送出去,这样也是不合适的。因为只有把结果发送给其他设备,才能体现出整个图像处理设备在系统中的价值。 目前来说,所有的设备接口当中,串口的收发是最为简单的。所以,我们可以通过一对虚拟串口来实现整个数据的收发过程仿真。这
2024-03-13 17:51:30 309
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual旋转和镜像)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 旋转和镜像是图像处理中经常遇到的一个情况。很多时候,摄像头面对物体进行拍摄,未必是正对着进行拍摄的,这个时候就要将拍摄到的图像进行一个角度处理,这样是比较合适的。甚至于说,如果拍摄到的图像是需要镜像处理的,这也算很正常的应用场景。今天,我们正好借着qmacvisual软件来聊一下,怎么使用它的旋转和镜像功能。
2024-03-11 20:01:57 450
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual二维码识别)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 如果说条形码在商品上使用比较多的话,那么二维码识别是一个更加使用频繁的场合。为什么使用这样频繁,我想很多一部分原因来自于手机交友、聊天工具的推广、以及手机支付工具的使用。特别是现在,使用现金的机会越来越少,大家出门一般都不带钱包了,购买东西之后,扫一下二维码,这就是现在大家出门的一种消费方式。所以,二维码识别的场合还是比较多的。 今天,我们正好趁着学习qmacvis
2024-03-10 10:33:01 418
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual条形码识别)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面我们谈到过,qmacvisual提供功能的方式主要就是插件。目前,大家如果能正确地把qmacvisual编译出来的话,可以看到整个程序依赖于五十二个插件。如果这些插件还不能满足客户需求的话,还可以自己编写、编译扩展插件,这些都是可以的。怎么编写扩展插件,作者也给出了一个模板,即ExtLibraryCase.dll,有兴趣的同学可以看一下工程,里面有比较详细的说明。所以,五十二个插
2024-03-09 10:08:38 459
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual三个特色)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 了解了qmacvisual的配置之后,正常来说,我们需要了解下不同插件的功能是什么。不过我们不用着急,可以继续学习下qmacvisual的三个特色,分别是链接属性、功能拓展和脚本处理。了解好这三个特色,对于我们进一步的插件算法学习和部署,其实是非常有利的。
2024-03-06 16:59:19 608
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual配置)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 前面我们谈到了qmacvisual的编译、验证码、用户登录以及流程的编辑,这部分都是基础工作。事实上,除了这些内容之外,还有一部分软件也是我们需要掌握的。在项目使用之前呢,我们最好能够了解这些窗口是做什么用的,相关的配置代表着什么样的含义,这样也为后续的学习和验证打下基础。做好了这些基础的工作之后,后面就是了解各个插件的配置和使用了。
2024-03-05 10:05:01 378
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual入门)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 虽然我们前面学习了很多的知识点,比如说在windows这边,用qt写界面,用opencv写图像处理代码;在linux这边先用树莓派测试,最后再部署到自己的平台上面。但是,对于一个商业软件是怎么运行的,很多时候我们心理还是没有底,或者说,自己写的软件距离一个商业软件还有多远,大部分学习的同学是不知道的。 就算有的同学说,这个时候可以借鉴一下vision pro,或者是
2024-03-04 11:54:26 366
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(上、下位机通信的三个注意点)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 如果最终部署在客户现场的是一个嵌入式设备,那么上位机在做好了算法编辑和算法部署之后,很重要的一步就是处理上位机和下位机之间的通讯了。当然,我们可以通过一些开源库来解决通信问题,比如xmlrpc。但是,我们有时候可能需要自定义协议来处理。自定义协议还是有很多好处的,比如说你的嵌入式设备只能和你的上位机进行通信。 这样如果是自定义协议的话,那么有三个注意点就要小心一下。
2024-03-02 14:45:31 558
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(当前机器视觉新形态)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 过去的机器视觉处理,大部分都是集中在上位机、或者是服务器领域,这种形式维持了很长的时间。这种业务形态下,无疑pc是整个业务系统的核心。所有的外设,包括光源、镜头、plc这些,都是作为一个补充的部分。但是现在,随着AI技术的发展,目前机器视觉有了新的形态,值得大家好好关注一下。
2024-02-28 20:05:21 374 1
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(boost库的使用)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 作为c++程序员来说,除了qt之外,另外值得学的开发库就是boost。boost本身包含的内容非常多,基本我们常用的功能都已经包括在内。而且,boost支持不同的平台,既支持windows,又支持linux,这对我们来说就非常地方便。另外,boost本身就是开源库,没有版权的问题。之前,我们以前已经谈过如何在linux环境下面使用boost,今天主要谈一下如何在windows平台下面
2024-02-19 07:05:10 604
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(cmake工具的使用)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 过去我们编写windows程序的时候,习惯上都是直接使用visual studio创建工程开发。而开发linux程序的时候,则是编写好c、cpp代码之后,自己编写makefile来进行编译。要是没有git版本工具,上面的这些开发方法问题不大,但是如果引入了版本管理之后,这么做有的时候可能并不一定合适。所以,这个时候我们一般引入cmake工具来进行处理。
2024-02-17 21:59:28 415
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(图像项目处理过程)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 对于一般的图像项目来说,图像处理只是工作当中的一部分。在整个项目处理的过程中有很多的内容需要处理,比如说了解需求、评估光源和镜头、调整算法、ip分配、设备对接、协议对接等等。所以大家说的图像处理,其实只是调整算法中的部分内容,其他几个部分的工作也是需要自己去沟通和完成的。
2024-02-16 10:28:24 860
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(Halcon借鉴与客户学习)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 对于很多学院派的同学来说,他们对市场的感觉一般是比较弱的。如果写一个软件的话,或者说开发一个项目的话,他们很喜欢从头开始做。或者说,把大部分的精力放在算法的研究上面,而对设备对接、稳定性、性能、脚本、以及软件的易用性方面,并不是那么地上心。即使是自己不想重复写的代码,也仅仅是调用一下opencv的api,而是不是去进一步地优化、改进,榨取硬件所有地算力和性能,降低整体的部署成本,这些
2024-02-14 09:23:05 883
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(上位机主要功能)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 目前关于机器视觉方面,相关的软件很多。比如说商业化的halcon、vision pro、vision master,当然也可以用opencv、pytorch自己写软件,这都是可以的。不过因为机器视觉项目部署的时间都比较短,而且对产品的稳定性和性能要求较高,所以如果自己写的话,简简单单使用第三方提供的api,一般是没有办法满足要求的。通常情况下,都需要自己对代码进行优化处理一下,这样才
2024-02-14 08:13:50 1189
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(利用python开发软件)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 开发windows和linux软件的时候,大家一般都是习惯于用c/c++语言进行开发,但是目前来说很多的开发板都是支持python语言开发的。这个时候,如果不是特别复杂的功能,或者说我们已经具备了对应的linux c语言开发库,这个时候就完全可以用python来完成windows和linux的通信、以及linux软件的开发。
2024-02-09 08:24:12 457
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(上位机和下位机通信Demo)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 一般情况下,如果是纯上位机开发的话,这个时候是不需要上位机和下位机进行通信的。只有上位机做好demo,或者需要进行算法标定的时候,才需要进行上位机、下位机进行通信。通信的方式很多,比如232、485、usb等等。不过个人觉得比较方便的方法,还是用网络进行通信。
2024-02-08 16:54:16 479
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(统计函数执行时间)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 和pc上位机相比较,嵌入式设备的计算资源很多时候都是不足的。但是,嵌入式设备胜在稳定性和成本上面,这方面又是pc上位机所不能比的。所以,很多时候,针对这种客户既要、又要、还要的情况,我们只能把精力放在代码的优化上面。那么在整个软件执行的逻辑当中,找出花费时间最多的function,这是我们做好优化工作的重要前提。
2024-02-04 10:23:13 489
原创 上位机图像处理和嵌入式模块部署(linux开发板的选择)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing @163.com】 很多图像算法是通过上位机来完成的,比如说工业视觉当中的halcon,一般都是要运行在windows平台上面,并且需要高性能pc的支持。但是,还有一部分软件,他们的功能往往比较单一,客户场景也比较纯粹,这个时候使用高性能的arm开发板可能更为合适,成本也低很多。这主要是,因为相关的功能很有可能是货物的检测、距离的测量、产品质量的检验以及二维码的识别等等。所以如果是大批量的基础功能开发,
2024-02-03 04:35:43 760
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