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图像梯度直观反应是图像当中各物体的轮廓，而在像素点上的体现其实就是相邻像素点之间的差值，差值越大，轮廓就会越清晰（可用于图像增强），边缘检测实际上就是对图像进行系统的梯度计算，包含了图像的噪声处理，非极大值抑制，双阈值检测等一系列图像处理方式，通过这些方式处理图像后得到图像的轮廓。这些方式在之前的博客都已经提到过了，而Opencv提供了一个非常方便的函数进行边缘检测，它将高斯滤波，梯度大小及方向计算...

图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的图像金字塔是一系列以金字塔形状（自下而上）逐步降低，且来源于同一张原始图的图像分辨率集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。通过图像金字塔，我们能够改变图像的大小。这跟我们之前提到的cv2.resize()函数作用是一致的，r...

51单片机是对兼容​​英特尔​​​8051​​指令系统​​​的​​单片机​​​的统称。51单片机广泛应用于家用电器、汽车、工业测控、通信设备中。因为51单片机的​​指令系统​​、内部结构相对简单，所以国内许多高校用其进行单片机入门教学。关于开发环境注意事项：我们一般使用keil5来生成程序文件，用stcisp将其下载到开发板上。由于下载资源很丰富，所以这里不赘述下载过程（keil5有两个版本，一个适用于51，另一个适用于...

前言在先前的博客中已经实现过了手势追踪的基本功能，由于最近项目需要，开始学习封装操作，也为了更简洁的调用手势追踪模块，所以参照了一些开源项目，把之前的追踪模块整理了一下，将代码封装到了类中，然后加了一些功能。环境配置开发环境：Pycharm所需软件包：Opencvpython,Mediapipe,math,pycaw,numpy实现原理手势识别和追踪原理在之前的博客已经详述过了，对音量的控制是通过Mediapipe实时检测得出的拇指指尖和食指指尖的...

在上一篇博客的基础上，结合手势识别和实验室的unitreeA1机器狗做了一个机器狗的手势控制,可以实现手势控制机器狗的前后左右平动。前期准备1、需要对ROS的话题通信机制及其环境配置有一定了解。2、建议先在Windows上跑通上一篇博客的手势识别模型再来进行机器狗的手势控制。3、宇树A1机器狗，GO1以及其他机器狗的配置同理。4、机器狗内置电脑上的环境配置：①Python版本应为3.8（必要条件）②视觉识别依赖包：Opencv,Mediapipe,...

[toc](目录)相关介绍什么是OpenCVOpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。它同样支持很多的AI功能，我们这里主要用Opencv来进行图像的处理，识别工作则由Mediapipe完成，有关Open...