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电赛24年E题三子棋视觉OpenMV4H7代码

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简介：
本项目为2024年电子设计竞赛E题“三子棋”挑战的解决方案，采用OpenMV4 H7摄像头识别棋盘状态，通过Python编写控制算法实现自动下棋功能。 这是作者在2024年电赛E题中使用的一段原版代码，其中的注释已经相当详细了，可以实现完美的滤波和识别效果。由于硬件之间的差异，我在使用OpenMV进行识别时遇到了大量噪音问题。为了去除这些噪音，我结合了各种滤波和识别方法，在较为恶劣的硬件环境条件下也能顺利进行识别。

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  • 电赛24年E题三子棋视觉OpenMV4H7代码
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    本项目为2024年电子设计竞赛E题“三子棋”挑战的解决方案，采用OpenMV4 H7摄像头识别棋盘状态，通过Python编写控制算法实现自动下棋功能。 这是作者在2024年电赛E题中使用的一段原版代码，其中的注释已经相当详细了，可以实现完美的滤波和识别效果。由于硬件之间的差异，我在使用OpenMV进行识别时遇到了大量噪音问题。为了去除这些噪音，我结合了各种滤波和识别方法，在较为恶劣的硬件环境条件下也能顺利进行识别。
     
  • 2023年电子设计竞赛E题视觉代码
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    2023年电子设计竞赛E题视觉代码聚焦于利用计算机视觉技术解决电子设计领域的挑战性问题。参赛者需通过创新算法实现高效准确的图像处理与识别，推动智能硬件的发展。 视觉处理技术在机器人电赛中的应用 在机器人电赛领域里，视觉处理技术扮演着重要角色，它能够帮助机器更好地感知环境并识别目标物体。本段落将深入探讨2023年某特定赛事中视觉部分的代码设计，并解析其中使用的视觉处理技术。 1. 视觉处理概述 该技术通过使用相机或光学设备获取图像信息，并运用计算机算法来分析和提取有用的数据，广泛应用于机器人、自动化及图像识别等多个领域。 2. 电赛中的应用实例 在比赛过程中，参赛队伍通常会利用视觉技术实现目标定位与追踪等功能。以具体赛事为例，在该竞赛的特定任务中，团队借助视觉处理方法实现了对正方形区域的准确识别，并输出其坐标信息。 3. 图像增强策略 图像增强是提升原始图片质量的一种手段，通过减少噪声和伪影的影响来提高最终结果的质量。根据操作方式的不同可以分为基于空间域的方法（直接修改像素值）以及频谱领域的调整两种途径，在本次竞赛中团队采用了前者以优化目标识别的精度。 4. 阈值设定 阈值设置是指在图像处理过程中定义一个标准，用于筛选出与当前任务相关的特征信息。比赛中所采用的具体参数为 thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)] ，以此确保只保留关键数据。 5. 轮廓提取 轮廓检测是识别图像中物体边缘的过程，对于理解目标形状和位置至关重要。在比赛中使用了 find_blobs 函数来进行此操作，并进一步计算出每个对象的中心点坐标。 6. 目标距离测量 通过分析图像中的信息可以估算目标之间的相对距离，这对于导航任务来说非常重要。本项目采用 blobs.w() 方法来估计物体宽度并据此推算实际间距。 7. 图像展示与标记 最后一步是将处理后的结果可视化呈现出来，方便观察和调试程序效果。使用了 img.show(), draw_rectangle 和 draw_cross 函数绘制轮廓及中心点位置，并显示整个图像画面。 总之，在机器人电赛中视觉技术的应用不仅提高了机器人的环境感知能力，还为解决复杂的任务提供了强有力的支持工具。通过以上介绍可以更全面地理解该领域内常用的技术手段及其具体应用实例。
     
  • 2023年电赛E题视觉部分
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    2023年电赛E题视觉部分聚焦于电子设计竞赛中有关视觉系统的挑战任务，涵盖图像处理、机器视觉及人工智能技术应用等关键领域。参赛者需开发创新解决方案以解决实际问题。 2023年电子设计竞赛E题的视觉部分主要涉及图像处理、目标识别及机器学习技术的应用。参赛队伍需要利用摄像头获取实时视频流，并通过算法分析图像数据，实现特定任务的功能需求。比赛强调创新性和实用性，鼓励学生探索前沿的技术和方法来解决实际问题。 在准备过程中，团队成员应注重理论知识的学习与实践技能的结合，积极参与讨论和技术交流活动以提高项目水平。此外，在视觉系统的设计中还需要考虑硬件选型、软件架构以及算法优化等多方面因素，确保系统的稳定性和效率。
     
  • 2023年电子设计竞赛E题视觉模块.pdf
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    该文档为2023年电子设计竞赛E题关于视觉模块的设计与实施方案，涵盖了硬件选型、软件开发及系统调试等技术细节。 本段落将详细介绍视觉处理在机器人竞赛中的应用，并以OpenMVcam进行图像处理和对象识别为例展开讨论。通过阅读本段落，读者不仅能理解视觉处理对于提高机器人的表现力的重要性，还能学习到如何利用OpenMVcam来执行关键的图像处理任务。 一、视觉处理的作用 视觉技术是现代机器人竞赛的核心部分之一。它使机器人能够感知周围环境中的物体，并据此作出反应和调整行动策略。比如，在足球机器人比赛中，通过使用视觉处理技术，机器人可以识别球场上的球以及对手的位置，从而更有效地执行比赛计划。 二、OpenMVcam介绍 OpenMVcam是一款专为嵌入式设备设计的微小摄像头模块，它能够进行实时图像捕捉与分析，并且支持Python编程语言。这款设备的优点包括： - 实时处理能力：能快速响应并解析视频流。 - 灵活性高：体积小巧便于安装在各种机器人上。 - 功能全面：具备多种高级视觉算法库，可用于实现从简单的颜色检测到复杂的物体识别等多种应用。 三、图像增强 为了提升机器人的感知准确性，在竞赛中经常需要对获取的原始图像进行预处理。这一步骤包括了诸如对比度调整等操作来优化目标对象的可见性。在本段落的例子中，我们将展示如何通过特定算法提高图像质量以更精确地识别比赛场地中的关键区域。 四、物体检测 准确快速地定位并区分不同的物体是机器人竞赛成功的关键因素之一。为此，我们采用了阈值分割和连通域分析等方法来实现有效的目标分类与跟踪功能。 五、处理流程概述 要完成上述任务，通常需要遵循以下步骤： 1. 图像采集：利用OpenMVcam获取当前画面。 2. 前期准备：应用图像增强技术改善视觉效果。 3. 物体识别：通过设定阈值和搜索特定模式来定位目标物体。 4. 确定位置：计算出各个感兴趣对象的确切坐标信息。 5. 展示结果：将处理过的图像反馈给用户或机器人控制系统。 六、总结 综上所述，视觉技术在推动机器人竞赛领域的发展中扮演着不可或缺的角色。借助于像OpenMVcam这样的工具以及适当的编程技巧，参赛者能够显著提升他们机器人的性能和竞争力。我们期待这篇文章能激发更多人对于这一领域的兴趣，并鼓励大家探索更多的创新解决方案。
     
  • 2021年电子设计竞赛G题视觉代码.rar
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    该资料为2021年电子设计竞赛中G题视觉代码的相关内容和解决方案，包括技术文档、代码示例及设计方案等。 2021年电赛植保飞行器（G题）视觉基础部分代码主要涉及图像处理技术的应用。这部分代码旨在通过摄像头捕捉农田环境的实时画面，并利用计算机视觉算法识别作物与病虫害情况，为精准农业提供数据支持。具体实现包括但不限于目标检测、跟踪以及特征提取等关键技术环节。
     
  • 2024年全国大学生电子设计竞赛E题：三子棋游戏装置.pdf
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    本作品详细介绍了一种用于实现三子棋游戏的电子设计装置，旨在通过硬件和软件结合的方式提供一种互动性强、趣味性高的桌面游戏解决方案。该设计挑战参赛者将基础电路知识与嵌入式系统编程技能融合，创造一个能够自动检测棋局变化并判断胜负的智能游戏平台，适用于2024年全国大学生电子设计竞赛E题要求。 2024 年全国大学生电子设计竞赛E题_三子棋游戏装置.pdf 该文档提到了关于2024年全国大学生电子设计竞赛的E题内容，主题为“三子棋游戏装置”。此文件共列出七次，表明可能涉及多个版本或不同用途。
     
  • 2017年电子设计竞赛E题源码
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    本资源提供2017年电子设计竞赛E题完整解决方案的源代码，涵盖硬件电路图、软件编程及调试技巧，适合参赛选手和相关专业学生学习参考。 该资源为2017年电子设计大赛e题的源码。
     
  • 2023年电赛国赛E题开源运动目标控制视觉部分
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    本项目为2023年全国电子设计竞赛(E题)中关于运动目标控制的视觉部分的开源实现。致力于开发和分享先进的视觉追踪技术，助力比赛及科研。 开源2023电赛国赛运动目标控制（E题）视觉部分主要涉及电子设计竞赛中的一个项目，该项目利用视觉技术对运动目标进行实时控制。参赛者需要编写源代码来实现这一功能，并且提供的压缩包“visual_k210_competion_2023e-master”可能包含了完整的开发环境、代码示例和相关资源。 本项目的重点内容如下： 1. 视觉技术：视觉技术是项目的核心，涉及图像处理、计算机视觉和机器学习等多个方面。参赛者可能会使用OpenCV库来捕获、处理和分析视频流，并识别及跟踪运动目标。 2. 图像预处理：在这一阶段，滤波、边缘检测以及色彩空间转换等方法被用来增强图像特征，以便后续的目标检测过程更顺利进行。Canny边缘检测、高斯滤波和霍夫变换可能在此过程中发挥作用。 3. 目标识别与定位：参赛者可能会利用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建卷积神经网络（CNN）模型以实现目标的快速准确检测。YOLO、SSD或者MTCNN等轻量级模型可能是选择的对象，这些模型能够高效地在图像中定位和识别目标。 4. K210芯片：项目可能使用了Kendryte K210芯片，这是一个专为AI应用设计的RISC-V双核处理器，并集成了神经网络加速器。该芯片适用于资源有限环境中的实时图像处理任务。 5. CV树莓派：这指的是配备了摄像头和OpenCV库的树莓派设备，作为硬件平台用于实时图像采集与处理工作。由于其低成本及强大的计算能力特点，树莓派常被用作嵌入式视觉系统的开发平台。 6. 源代码管理：在比赛过程中，源代码的有效组织与管理十分重要。参赛者可能使用Git进行版本控制以确保团队协作的高效性和代码的历史记录清晰可查。 7. 硬件接口设计：为了将视觉系统和运动控制系统相结合，参与者需要掌握如何通过GPIO（通用输入输出）、I2C或SPI等通信协议来连接电机驱动器或者伺服马达等硬件设备。这一步骤对于实现对运动目标的精准控制至关重要。 8. 实时性和稳定性优化：在竞赛环境中，保证系统的实时性能和稳定运行是关键挑战之一。为此需要提高代码执行效率、合理分配系统资源，并进行充分测试与调试。 本项目不仅覆盖了计算机视觉、嵌入式系统设计以及硬件接口等多个信息技术领域知识内容，还要求参赛者具备良好的编程基础及对相关算法的深入理解能力。通过参与此类竞赛活动，参与者可以提升自己的综合技能水平并获得解决实际问题的实际操作经验。
     
  • 2007年电子设计竞赛E题
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    2007年电子设计竞赛E题是指在该年度举行的电子设计竞赛中的一道题目，挑战参赛者进行特定主题下的创新设计与技术实现。 本资源摘要旨在提供一份详细的开关稳压电源设计大赛题解析，帮助学生更好地理解和掌握开关稳压电源的设计与实现方法。内容涵盖设计要求、参数计算、控制方案、测试方法及评分标准等知识点。 **一、设计要求** 1. 输出电压范围：30V 至 36V 2. 最大输出电流：2A 3. 电压调整率≤2%（负载为最大时） 4. 负载调整率≤5% 5. 噪声纹波峰值电压UOPP ≤1V (在额定条件下) 6. 效率≥70%（在特定工作条件下的最低效率要求） 7. 具有过流保护功能，动作电流为2.5±0.2A **二、参数计算** 包括变换器的效率、电压调整率和负载调整率的具体计算方法。 **三、控制方案设计** 1. 变换器的控制策略 2. 控制电路的设计及关键参数设定 3. 提高效率的方法与实施方案 **四、测试方法及评分标准** - 测试设备：建议使用带宽不小于 20MHz 的模拟示波器进行测量。 - 数据采集：包括输出电压、电流和变换器的效率等重要数据。 - 成绩评定依据设计报告的质量，电路设计的合理性与参数计算准确性，测试方法的有效性以及实际结果。 **五、设计报告要求** 需提交系统框图、核心电路原理图及流程图表，并附上完整的硬件连接示意图及相关源程序代码和实验检测数据作为附件材料。 评分标准将根据设计文档的质量（20%）、技术方案的可行性与创新度(20%)，测试过程中的方法正确性(10%), 实验结果分析能力 (5%)以及完整的设计文件提交情况 (5%) 进行综合评估。