在现如今高速发展的现代社会，各种智能家居科技产品的出现帮助人们改善了生活质量，而这些产品之所以能出现在市面上都离不开专业的嵌入式软件工程师的帮助。而对于想要成为一名合格的嵌入式软件工程师的人来说，想要成功入门需要花费大量的时间和精力来学习，下面学到牛牛就来为大家讲解嵌入式软件工程师需要学什么？希望对
物联网工程师这几年的发展非常火热，很多人看重了它广阔的发展前景纷纷准备转行学习相关的知识，从而成为一名合格的物联网开发工程师。那么到底物联网工程师是做什么的呢？下面学到牛牛就来针对物联网工程师岗位职责来为大家做详细的讲解，希望对大家能有所帮助。1. 设备联接和通信：物联网工程师负责设计和实施设备间的无缝
现在随着技术的演变，很多物联网产品都需要配套开发专门的管理界面程序，而Qt则正好是这方面的强项，因此越来越多的企业开始招聘Qt开发工程师，对于想要从事Qt开发的人来说，Qt工程师招聘要求具体是怎样的呢？下面学到牛牛就来为大家详细的讲解。1. 基础技能：首要的要求是对Qt框架的深入理解和熟练应用。招聘者通常要求应聘
现如今的嵌入式软件工程师是当下比较受人关注的一个职业，他们的主要工作内容就是负责设计、开发和维护嵌入式系统中的软件，因为其专业要求比较严格，因此如果能成为一名合格的嵌入式软件工程师就能获得不错的薪资和待遇，下面学到牛牛就来为大家详细的讲解嵌入式软件工程师待遇情况，希望对大家能有所帮助。1. 高薪水：嵌入
人脸检测是指在图像中完成人脸定位的过程。人脸识别是在人脸检测的基础上进一步判断人的身份。1、基于Haar的人脸检测OpenCV中提供了多个训练好的分类器，其中Haar级联分类器用来进行人脸检测。分类器文件在OpenCV源代码的“..Python3.8Libsite-packagescv2data”文件夹中。该文件夹中有以下常用的分类器文件：haarcasc
视频是由一系列图像构成，这一系列图像被称为帧，帧是以固定的时间间隔从视频中获取的。播放的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧/秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数。如果从视频中提出独立的帧，就可以使用图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种
图像梯度计算是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值变化也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。OpenCV中提供Sobel、Scharr和Laplcaian算子实现图像梯度计算。1、Sobel算子Sobel算子是一种离散的微分算
形态学，即数学形态学，是图像处理过程中一个非常重要的研究方向。形态学主要从图像内提取分量信息，该分量信息通常对于表达形态学操作主要包含：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算、黑帽运算等。1、腐蚀操作腐蚀能够消除图像的边界点，使得图像沿着边界向内收敛，也可以将小于指定结构元素的部分去除。
1、图像加法1.1 Numpy的加法图像对象可以直接使用“+”号为图像的每个通道加上指定的值。如下示例，为每个通道中的每个值加10。# 使用“+”号进行数值计算import cv2img = cv2.imread("E:/tmp/img/cat.png")# 原始数值# img[:5, :8, 0] 表示读取前5行（h），前8列（w），B通道的值，方便结果验证print(img[:5, :8
1、ROI简介ROI既是提取感兴趣的区域。在图像处理中，我们常常要对某个区域进行选择、提取，然后对这个区域进行单独分析、处理、显示，这个的区域我们称为ROI区域，英文全称为Region of interest，中文名为“感兴趣区域”。1.1 截取感兴趣区域newImg = img[0: 100, 0: 100]获取指定区域的图像，将结果生成新的newImg图像对象
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