PySimpleGUI 4.60.4手动安装

matlab如何敲代码RDK 随机点动图项目-PSU，SLEIC，吉尔莫尔实验室 作者：黄健 13/5/7 为Mac 10.8安装svn repo（psychtoolbox）您不会像在OSX的早期版本中那样从collabnet下载subversion。 -从Mac App Store下载XCode 4。 -安装XCode-在Xcode中，转到下载>命令行工具>安装。 -执行DownloadPsychtoolbox.m 13/4/18 重申一下，当尝试在测试笔记本电脑（OSX 10.6.6）上运行RDK时，我发现“ beep”命令（Matlab的本机命令在运行时发出哔哔声）存在问题。 我认为当前版本的Matlab（2010a学生版）在运行beep命令并在适当的时间显示它时会遇到问题（@错误响应）。 另一个症状是蜂鸣声似乎在队列中停滞，并且在脚本结束后发生。 但是，我无法调试导致此问题的原因的性质。此外，此功能在运行OSX 10.6.8和Matlab 2011b的iMac（Gilmorelab02）上可以正常使用。 这使我相信这不是代码问题，而是软件/硬件接口。 有几种可供选择的替代方法：

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体公司（STMicroelectronics）生产，广泛应用于各种嵌入式系统设计。在农业大棚的设计中，STM32扮演了核心控制器的角色，负责采集环境数据、处理信息并执行相应控制操作。 本设计的核心是通过STM32收集大棚内的关键环境参数，包括CO2浓度、光照强度、温度和湿度，以及土壤湿度。这些参数对农作物的生长至关重要，精确监测和控制它们可以优化农作物的生长条件，提高农业生产效率。 1. CO2监测：CO2是植物光合作用的重要因素，过高或过低的浓度都会影响作物的生长。设计中可能使用CO2传感器，如NDIR（非分散红外）传感器，来实时测量大棚内的CO2含量，并根据预设阈值控制通风设备，确保适宜的CO2浓度。 2. 光照控制：光照强度直接影响植物的光合作用。可能采用光敏传感器监测光照水平，结合植物的需求，通过调节遮阳或补光设备来优化光照条件。 3. 温湿度控制：温度和湿度是影响植物生长的两大因素。通过DHT系列或SHT系列温湿度传感器收集数据，STM32可以驱动空调、加热器或除湿设备，维持理想的温室环境。 4. WIFI通信：WIFI模块使得大棚管理系统可以通过无线网络远程监控和控制，用户可以随时随地查看大棚状态，调整设定，实现智能化管理。 5. 水泵风扇控制：水分是植物生长的必需品，土壤湿度传感器检测土壤湿度，配合水泵控制灌溉；风扇则用于通风，防止过热，两者都由STM32控制启停。 6. 手动与自动控制：系统提供了手动和自动两种模式，用户可以根据需要切换。自动模式下，STM32根据预设规则或算法自动调整环境；手动模式则允许用户直接干预，根据观察或经验手动控制各个设备。 项目提供的资源包括原理图、应用程序（APP）、烧录代码等，方便学习者理解和复现整个系统。原理图展示了硬件连接和电路设计，APP可能是用于远程监控和控制的界面，而烧录代码则是实现上述功能的关键软件部分。通过分析和修改这些文件，开发者可以进一步定制系统，适应不同作物或环境的需求。 总结起来，这个基于STM32的农业大棚控制系统是一个集成了多种环境监测和控制功能的综合性项目，它体现了物联网技术在现代农业中的应用，有助于实现精准农业和智能农业的目标。

21.GAN老照片上色动起来

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六自由度机械臂RRT路径规划算法的梯形速度规划与避障实现：路径、关节角度变化曲线、关节速度曲线及避障动图解析.pdf

六自由度机械臂RRT路径规划与梯形速度规划的避障实现：附详细注释与改进动图曲线分析,六自由度机械臂RRT路径规划与梯形速度规划实现避障的算法研究及曲线绘制分析,六自由度机械臂RRT路径规划算法梯形速度规划规划，实现机械臂避障。 并绘制相关曲线： 1.经过rrt算法规划得到的路径； 2.关节角度变化曲线、关节速度曲线； 3.机械臂避障动图。 代码有详细注释，自己学习后进行了标注和改进。 ,RRT路径规划算法; 机械臂避障; 梯形速度规划; 关节角度变化曲线; 关节速度曲线; 路径规划结果; 改进后的代码注释。,基于RRT算法的六自由度机械臂避障路径规划与速度规划

混动DHT P1-P3 Simulink仿真 包含完整的发动机参数、P1电机参数、P2电机参数，变速箱参数、完整的混动策略，经济和动力性仿真模型

EmguCV是一个开源的计算机视觉库，它为.NET开发者提供了接口来使用OpenCV库。在本文中，我们将深入探讨如何使用EmguCV在C#环境中播放视频以及进行动态目标检测和跟踪。 让我们了解如何在C#项目中设置EmguCV环境。你需要下载并安装EmguCV库，然后将其添加到你的Visual Studio项目引用中。确保选择正确的框架版本（如.NET Framework 4.6.1）以匹配你的项目。 接下来，我们关注视频播放功能。在EmguCV中，你可以使用`Capture`类来从文件或摄像头源读取视频。以下是一个基本的代码示例： ```csharp using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; // 创建一个Capture对象，从文件播放视频 Capture capture = new Capture("path_to_your_video_file"); while (true) { // 从Capture对象获取一帧图像 Mat frame = capture.QueryFrame(); // 如果没有帧，表示视频播放结束，退出循环 if (frame == null) break; // 显示当前帧 Image image = new Image(frame); image.Show("Video Player"); // 延迟一段时间，防止视频播放过快 Application.Idle += delegate { return false; }; } // 释放资源 capture.Dispose(); ``` 这段代码将读取指定路径的视频文件，并逐帧显示在窗口中。`QueryFrame()`方法用于获取视频的下一帧，`Dispose()`用于释放`Capture`对象占用的资源。 现在，让我们转向动目标检测。EmguCV提供了多种算法来进行目标检测，如Haar级联分类器、HOG检测器等。这里以Haar级联分类器为例： ```csharp // 加载预训练的Haar级联分类器 CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier("path_to_haar_cascade_xml"); while (true) { Mat frame = capture.QueryFrame(); if (frame == null) break; // 将Mat转换为灰度图像，便于目标检测 Mat grayFrame = new Mat(); CvInvoke.CvtColor(frame, grayFrame, ColorConversion.Bgr2Gray); // 进行目标检测 var objects = cascade.DetectMultiScale(grayFrame, 1.1, 3, Size.Empty); // 在原始帧上绘制检测到的物体边界框 foreach (var rect in objects) { CvInvoke.Rectangle(frame, rect, new Bgr(Color.Red).MCvScalar, 2); } image = new Image(frame); image.Show("Target Detection"); } capture.Dispose(); ``` 这个例子中，我们加载了一个预训练的Haar级联分类器XML文件，用于识别人脸或其他特定对象。`DetectMultiScale`方法执行目标检测，返回一个矩形数组，表示检测到的对象及其位置。我们在原始帧上绘制边界框，以便可视化检测结果。 对于更复杂的动目标跟踪，EmguCV提供了多种算法，如KCF（Kernelized Correlation Filters）、CSRT（Comprehensive Survey on Detection and Tracking）等。这些跟踪器通常在检测到目标后启动，并在后续帧中持续追踪目标的位置。例如，使用CSRT跟踪器： ```csharp TrackerCSRT tracker = new TrackerCSRT(); tracker.Init(frame, rect); while (true) { frame = capture.QueryFrame(); if (frame == null) break; // 跟踪目标 bool success = tracker.Update(frame, out rect); if (success) { // 绘制跟踪结果 CvInvoke.Rectangle(frame, rect, new Bgr(Color.Red).MCvScalar, 2); } else { Console.WriteLine("跟踪丢失"); } image = new Image(frame); image.Show("Target Tracking"); } capture.Dispose(); ``` 以上代码初始化了一个CSRT跟踪器，对检测到的目标进行跟踪。`Update`方法在每一帧中更新目标的位置，如果成功，就在图像上绘制新的边界框。 总结起来，EmguCV为C#开发者提供了一套强大的工具，可以实现视频播放、动目标检测和跟踪等功能。通过结合不同的算法和技术，我们可以创建复杂的应用，如监控系统、行为分析等。学习和掌握EmguCV不仅可以提升你的编程技能，还能打开计算机视觉领域的广阔应用前景。