Little Lawns 2022評估和Get Guide

無用的機器可能無法做任何工作或者自己的任何價值，但它們可以是一個完善的學習工具，通常被精美地設計為建造者的藝術人才的表達。 By andly，它們由開關組成，以打開機器，以及響應於此開啟機器的手臂。 Vladimir採取了不同的採取，並改建了這種扭動的花瓶無用機器。 建立參考我們最近看到的扭曲花瓶 – 機器的無用部分是提昇機構 – 伺服轉動滑輪，將磁鐵上用繩索抬起花瓶。在達到某個點時，花瓶滴，磁鐵再次降低以再次抬起。 第一個原型使用簡單的基於延遲的定時環路來確定何時再次卸下磁體，但隨著時間的推移，這將與花瓶的位置脫離同步，並且磁鐵將無法連接到花瓶。對於第二個版本，通過使用限位開關來改進事物以確定花瓶的位置而不是單獨運行時機。機器的框架也使用銅管重建，允許電線和伺服物體隱藏在視線上。該項目的第二個修訂顯示了差異波蘭語可以製造 – 這樣的差異，使得機器更適合在時尚的家庭環境中作為曲線顯示，而是僅在工作台上生活的凌亂項目。 一定要查看休息後項目的視頻。對於更簡單的無用機器，請查看此版本。

閱讀賓果球第一和第二次曝光的群體。 這使得該過程顯著較慢，現在我們不僅具有兩種曝光，而且在兩個曝光之間的虛擬幀時間中，以允許在照明變化之後允許CMOS傳感器的恢復和容納。這就是為什麼整個成像過程實際上需要100毫秒。 掃描圖像的分辨率為220×220像素，具有8位像素深度。模擬灰度圖像僅由六位組成，其中剩餘的兩個位用於監視器上的藍色和紅色表示，因為灰度實際上是Greenscale。這些額外像素用作處理步驟之間的特殊標誌像素，在單步模式下可見，如藍色和紅色區域。在計劃開發和調試期間，這[原來是非常有用的。 整個過程分為17個步驟，也可以在單步模式下進行開發和調試目的。步驟顯示在屏幕的左上角（見下文），以及右上角有1毫秒分辨率的秒錶的當前狀態。這樣，很容易按照執行時間遵循並優化每個步驟。 球位置和伸展 要準確定位球，計算Formulas CX =ΣCixai/Σai和Cy =ΣCiyai/ΣAI的X，Y坐標，其中CX，CY是X，Y坐標和A是每個像素的值。由於背景主要是黑色，在該步驟之前，CX，Cy將大致在球的中心。然後，整個幀緩衝器被稱為2D塊，使得質心在坐標x = 110，y = 110處，其位於幀的中心。該中心標有2×2紅色像素（位7），僅用於開發人員方便，因為許多情況下的處理固件忽略位6和7。 接下來，測量球直徑，計算用於不同直徑的周邊上的平均像素值。然後，背景（直徑外部的每個像素）被設置為“白色”，或者更具體地，更具體地，綠色（值0x3F），以便更好地隔離黑區域。在處理過程中，背景將設置為白色或黑色的幾次，每次需要選擇黑色（墨水）或白色（紙張）區域。 不可能完美地將球形變為平坦的表面，但如果圖像是非線性變形的，則可以改善形狀，如步驟3圖像。小型16位微控制器沒有算術協處理器，並且使用標準三角網站將消耗太多的處理器時間。這就是為什麼使用三角查找表，您可以在秒錶（最佳最佳藍色數字）上看到，在這種情況下，拉伸程序的執行時間僅為11毫秒。您還可以看出球的中心部分大多是不變的，並且邊緣是非線性拉伸的，使得球形變形被最小化。 在步驟4中，類似於Photoshop中的Unsharp掩碼功能，創建了一個新的模糊圖像。由於另一個全幀緩衝器的RAM空間沒有足夠的RAM空間，它在輔助圖像上執行，該輔助圖像被縮放到分辨率44×44。 unsharp掩模的功能非常重要，因為它保證了相對於“紙張”像素的更好地選擇“墨水”像素。選擇意味著“位7的設置”，它將導致VGA屏幕上的紅色區域。 現在在同一幀緩衝區中存在兩個圖像，灰度一（比特0-5）和二進制1（位7）。後者用於預處理步驟6，其中消除了小孔和划痕。所選圖像首先擴展和收縮，然後重複該過程隨著購買的操作反轉 – 這導致邊緣正在平穩圓形和無垃圾。 組件操縱 經過更多預處理步驟之後，發生了更多的主要業務。第一個被稱為“連接的組件”，其中選擇隔離區域，並且獲取每個孤立區域。這包括x和y尺寸，x和y中心坐標，選擇的像素數，以及距離框架中心的歐幾里德距離。這將有助於將每個組件作為數字，大圓圈，下劃線或背景進行分類。在此階段，如果數字包括一兩位數，則也會清楚。 此步驟需要大量處理時間，大約200毫秒。另一個問題是連接組件的標準算法需要相同大小的輔助幀緩衝器，因此我必須創建一個新的算法，該算法利用相同的幀緩衝區，以及用於短期坐標的小表。 此時，處理器很容易選擇最佳的識別候選人 – 它是距離球中心最小的歐幾里德距離的圓圈。截至此圓圈內的連接組件被考慮在內，還有其他一切都會曝光。 有問題的球是特殊的OCR球，下劃線數字，So可以測量旋轉角度。現在，圓的中心是已知的，程序旋轉虛擬“T”形式，該形式對應於下劃線形狀，在360°圓周圍的512步，計算它包含的許多“墨水”像素。最高額定計數決定了旋轉角度，然後將幀緩衝器的2D塊移動到圖像的底部最佳角（步驟12在最左側圖像上），並且執行旋轉，將位圖移動到相對角的旋轉幀緩衝區。由於對數查找表，這組操作只需要50毫秒。 每一步都會保持更好。使用不同顏色選擇數字，然後將一個數字移動到安全距離，然後將每個數字縮放到已知分辨率為30×46。 認出 正如這個讀者是我的第一個OCR項目，我天真地認為，識別過程將是解決的最艱難的部分。在每一步完全調試並逐一檢查後，我達到了第17次和最後一步。正如我已經指出的那樣，我的初步計劃是選擇一個神經網絡，但是我嘗試了一個簡單的算法並與之播放。我用幾個球評估它，你無法想像我看到它完美的工作有多震驚！最後，位圖已正確呈現為兩個ASCII編號。