PA.7接WS2812的DIN,蓝牙连接TXRX接单片机串口2 即PA.2,PA.3 可单独控制驱动100+枚串联WS2812 已写好部分灯效,可参考
2023-03-28 18:54:27 6.38MB STM32 蓝牙 RGB
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通过代码绘制RGB色环,喜欢的朋友可以相互研究。
2023-03-23 23:25:50 61KB AS3 flash
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xilinx官方给出的bayer图像转换成RGB图像数据Verilog程序
代码中含有详细注释,版型为STm32f407VET6,硬件IIC控制PCA9685,16个通道 可单独改变占空比,实现RGB全色域调节,使用时 请注意自己PCA9685的芯片读写地址。如何确定地址,请看PCA9685的数据手册
2023-03-18 17:53:11 39.06MB PCA9685 RGB cubemax 硬件IIC
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本文为基于RGB的颜色传感器检测系统的设计,通过上位机与单片机下位机结合共同完成本次设计。
2023-03-17 20:58:27 1.18MB RGB 传感器 单片机
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颜色空间转化的C++代码,可直接运行,RGB转HSV,HSI,LAB
2023-03-14 16:57:50 3.73MB 颜色空间 RGB HSV HSI
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RGB 常用颜色对照表 从物理光学试验中得出:红、绿、蓝三种色光是其他色光所混合不出来的。而这三种色光以不同比例的混合几乎可以得出自然界所有的颜色。 如红光与不同比例的绿光混合可以得出橙、黄、黄绿等色;红光与不同比例的蓝紫光混合可以得出品红、红紫、紫红蓝;紫光与不同比例的绿光混合可以得出绿蓝、青、青绿。如果蓝紫、绿、红三种光按不同比例混合可以得出更多的颜色,一切颜色都可通过加色混合得出。由于加色混合是色光的混合,因此随着不同色光混合量的增加,色光的明度也渐加强,所以也叫加光混合。当全色光混合时则可趋于白色光,它较任何色光都明亮。
2023-03-13 23:26:51 506KB RBG 颜色
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数据集说明 CoFly-WeedDB数据集(约436MB)由201张航拍图像组成,它们捕获了干扰行作物(棉花)的不同杂草类型,以及它们相应的带注释的图像。 杂草实例的注释过程由农学家使用注释工具进行,指示了三种不同类型的杂草: (高粱halepence) (空心菜) 齿((马齿ula) 对于带注释的图像,每种杂草类型都用不同的颜色标记,而图像的其余部分被视为背景。 具体来说: 红约翰逊草 黄色-场旋花 蓝P 黑色-背景 数据采集 该数据集是使用安装在DJI Phantom 4 Pro无人机上的RGB相机(1英寸20兆像素CMOS传感器)创建的。 在无人机执行对现场区域的覆盖任务时,收集了RGB图像。 在设计任务期间,将摄影机角度调整为垂直于视场,为-87°。 无人机的飞行高度和速度分别等于5m和3m / s,旨在提供杂草实例的近距离和清晰视野。 可视化 CoFly-WeedDB
2023-03-13 09:49:38 15KB uav dataset rgb-images annotated-images
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题目省略 大体思路:多状态的动态规划,以一对括号为动态规划最小单元,从第一个出现的右括号所在的那对括号开始,从里向外。 动态方程为: 一、如果当前括号里面还有括号: 当前左括号为红色的总可能方案=里面那个左括号为红色的总方案+里面那个左括号为绿色的总方案2+里面那个左括号为蓝色的总方案2 当前左括号为绿色的总可能方案=里面那个左括号为红色的总方案+里面那个左括号为蓝色的总方案 当前左括号为蓝色的总可能方案=里面那个左括号为红色的总方案+里面那个左括号为绿色的总方案 二、如果当前括号在前面计算过的括号的右边,如(())()中的右边那对括号: 当前左括号为红色的总可能方案=前面括号所有方案总和+2
2023-03-10 18:41:26 27KB rgb颜色 括号 百度
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如果运行不通,可尝试不直接点击“运行”,而是点击“运行并前进”按钮。 这个MATLAB函数将灰度图像I中的强度值映射到J中的新值,使得1%的数据在I的低强度和高强度下饱和。对图像f中任意像素的灰度值x进行变换,得到图像f 中对应像素的灰度值XF。 具体的算法步骤如下: i. Set adjustment linearity value; ii. Read in the image to be processed and assign it to I; iii. Assign image data to R. Change the original image into a monochrome image and keep the red color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns R1; iv. Assign image data to G. Change the original image into a monochrome image and keep the green color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns G1; v. Assign image data to B. Change the original image into a monochrome image and keep the blue color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns B1; vi. Get RGB image after transformation; vii. Draw R, R1, G, G1, B, B1 images and observe the results of linear gray-scale transformation. 结果一般。 版权声明:本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388
2023-03-09 10:30:28 2.65MB matlab 图像分割 RGB线性变换 车辆分离
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