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我花了半个月,整理出了这篇嵌入式开发学习指南(学习路线+知识点梳理)

不好意思久等了 这篇文章让小伙伴们久等了。 一年多以来,关于嵌入式开发学习路线、规划、看什么书等问题,被问得没有一百,也有大几十次了。但是无奈自己对这方面了解有限,所以每次都没法交代,搞得实在不好意思。 但是办法总归是有的,正如前篇文章《最近厚着脸皮联系了不少老同学》所聊,虽然我自己不从事这些方向,但寻思了一下,我的同学和朋友中,多少还是有一些从事相关方向并且在一线(或曾在一线)工作过的,所以我就请他们帮忙一起梳理这几个我不熟悉领域的学习路线,这次嵌入式开发就是其中之一。 这篇文章之所以拖这么久,因为沟通实在太费时间了,毕竟大佬们都挺忙,况且梳理总结这件事情本身就比较繁琐,所以等到现在才发出来。 本文在开源项目:https://github.com/hansonwang99/JavaCollection中已收录,里面包含不同方向的自学编程路线、面试题集合/面经、及系列技术文章等,资源持续更新中... 嵌入式开发难吗? 经过这次和同学的交流,我自己也学到了很多。因为嵌入式方面的很多东西我也不懂,我也算学习了。 站在我个人角度来看,结合以前的学习体验。我觉得嵌入式开发比互联网软开(比如Ja...

使用OpenCV实现图像增强

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 本期将介绍如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。 下面让我们一起来探究这个过程: 首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。 步骤1:导入必要的库 import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 步骤2:加载图像并显示示例图像。 img= cv2.imread('cylinder1.png')img1=cv2.imread('cylinder.png')images=np.concatenate(img(img,img1),axis=1)cv2.imshow("Images",images)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() LPG气瓶图片(a)批次-D26(b)批次C27 该图像的对比度非常差。我们几乎看不到批号。这是在灯光条件不足的仓库中的常见问题。接下来我们将讨论对比度受限的自适应直...

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