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黑金AD7606 stm32并行程序
黑金的AD7606只配套它的fpga板子,所以很多引脚已经被他设定好,只能采用并口通讯的方式传输数据,尽管它的手册上写的是RD/CS连接,事实上测试的没有
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stm32 控制伺服电机源码
在自动控制系统中, 交流伺服电机的作用是把控制电压信号或相位信号变换成机械位移, 也就是把接收到的电信号变为电机的一定转速或角位移,因此可以用单片机实现对电机的数字控制。
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中值滤波C语言
使用C语言实现的中值滤波程序,可直接嵌入,模块化设计-可复用性高!
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基于STM32F407的WIFI视频传输PCB设计
分享一个基于STM32F407的WIFI视频传输PCB设计,包含了STM32F407单片机系统,wifi模块电路,TFTLCD屏幕电路,摄像头接口电路,
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数字时钟电路图PCB
LED显示的数字时钟的电路图,包括:原理图+PCB电路图+LIB元器件库。
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自动多阈值分割matlab程序
通过求差分曲线,利用阈值分割算法对图像进行自动多阈值分割
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STM32CubeMx+Protues+VSPD仿真实现调试串口
STM32CubeMx+Protues+VSPD仿真实现调试串口,用protues仿真stm32单片机,并通过vspd模拟串口,用串口调试工具在线调试单片机内部逻辑。
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stm32模拟I2C接口操作HMC5883L实现方向角的测量
之前传的那份有问题,修正一下,STM32模拟I2C时序操作指南针模块计算方向角
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CMFCToolBarVS2010
vs2010 mfc CMFCToolBarVS2010实现真彩大图标
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LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
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