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RSS订阅原创 树莓派OPENCV数字识别——中
首先，先说一个我试了很久很久的结论，那就是支持向量机这种方法效果太差了，我最开始想着使用支持向量机做，因为他最简单，但是实际效果差得离谱，最后还是选择了用pytorch搞深度学习。对于是否需要优化模型，我这里并不需要，因为我的准确率已经高到99%了，我会继续尝试别的训练数字，看会不会有影响，有影响了这里我再改。中篇主要是关于模型训练部分的，上篇已经生成了一个文件夹的数字，那么基于那个数字集，进行训练集的生成。如果有时间我会把支持向量机的做法也写了，因为树莓派部署pytorch不是一般的麻烦。
2025-04-27 19:11:51
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原创 树莓派OPENCV数字识别——上
这里给2000是第一次尝试时候用的2000，对于部分数字已经够用，但是对于6，8，9等比较模糊的数字还是不太够，需要根据实际需要修改数量。生成数字的代码如下，这里对图片进行了很多修改，如让其旋转一定角度，或者是更改其对比度，可以让训练的结果更好。第三，字体路径，点开C:/Windows/Fonts/后，你就可以看到电脑的各种字体，我选的是黑体。第二，他这里生成的数字是64x64的，后续SVM时候，以及数字识别的时候，大小都要写64x64.所以，这里采用生成数字的方式。剩下的见中篇和下篇。
2025-04-23 18:43:13
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原创 树莓派——opencv循迹
没有上路尝试过，但是如果用纸可以完成上路应该没啥问题，但是应该要调调阈值，或者说改变循迹框的位置。如果想扩展至七路或者九路循迹，或者想要调整框的间距就改变这里。这是一个五路循迹代码，如果检测到黑色返回1，其他返回0，如果检测不到黑色，就改这个值，值越大，检测黑色能力就越强。以及这里，几路循迹就改成几个数值。最后再把00110发给主控就行了。
2025-04-15 16:28:43
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原创 树莓派和stm32通信
ls /dev/serial* -l ——/dev/serial0 -> ttyS0 ——有这个就成功了。下面是引脚图（网线口或者说摄像头面向自己），不确定可以用风扇的正负引脚确定。stm32会收到3a，32代码就用正常的receive——IT就行。ls -l /dev/serial* ——无输出。sudo reboot 重启。
2025-04-14 20:16:15
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原创 opencv颜色识别
获取摄像头帧转换颜色空间从RGB到BGR（OpenCV标准，）再转换到HSV色彩空间（更适合颜色检测）如果需要修改颜色就修改上面的颜色设置范围，物体的坐标位于标记物体处，xywh等，可以发送给设备。查找轮廓，过滤掉小面积区域（<500像素），绘制绿色边界框，添加"Red"文字标签。显示原始帧（带标记），显示颜色掩膜。
2025-04-14 18:47:27
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空空如也
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