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Sipeed M1 DOCK进行颜色块和形状（三角形、圆形、正方形）的识别，并实现目标板定位，同时进行串口通信。

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简介：
通过结合形状识别技术与K210处理器，初学者可以轻松地掌握串口通信这一基础技能，从而实现对图像中形状的精准定位和操控。

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  • Sipeed M1 DOCK 色块与形状识别（三角形、圆形、正方形）及目标板定位和串口通信
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    本项目介绍如何使用Sipeed M1 DOCK进行色块与基本形状（如三角形、圆形、正方形）的识别，并实现目标板定位以及通过串口进行数据通信。 形状识别结合K210初学教程及串口通信相关知识。
     
  • 300张正方形、圆形和三角形的图片 - ...
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    本图集包含300幅精美图案，涵盖正方形、圆形与三角形三种基本形状，设计简洁大方，适用于多种创意项目和个人装饰。 形状有多种类型，能够区分它们非常重要。绘制了100个三角形、100个正方形和100个圆，每个png图像均为28x28像素大小，并且这些图像分别存放在标记为“正方形”、“圆形”和“三角形”的三个文件夹中。 在数据集中共有300张这样的图片。
     
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  • 形状识别：利用神经网络辨识三种形状（矩形、三角形及圆形）-MATLAB开发
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    本项目运用MATLAB平台，采用神经网络技术实现对矩形、三角形和圆形三种基本几何图形的有效识别。通过训练模型学习不同形状的特征，达到高效准确地辨识目标图形的目的。 一个非常简单的程序使用9个图像（3个矩形、3个三角形和3个圆形）来训练神经网络。然后模拟该神经网络以识别另外的3个图像（1个矩形、1个三角形和1个圆形）。
     
  • 形状辨识：辨别方形、矩形和圆形-MATLAB开发
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    本项目提供MATLAB代码用于识别图像中的基本几何形状，包括方形、矩形及圆形。通过分析边界与轮廓特征实现高效准确的形状分类，适用于图形处理与机器视觉领域。 一个程序应当具备从输入图像识别圆形、矩形及正方形等功能。本段落介绍了一种基于形状属性的分类方法，如圆度、尺寸比以及质心等特征，并专注于如何在给定图像中检测这些特定形状。 以下是实现该功能的具体步骤： 1. 用户提供RGB（彩色）格式的原始图片。 2. 将输入的颜色图转换成灰度版本以简化处理流程。 3. 应用阈值技术将灰色图像转化为二进制黑白图像，以便后续分析。 4. 对生成的二元图像执行反转操作来加速计算过程并优化形状检测效率。 5. 识别边界集，并从中提取候选区域进行进一步检查和分类。 6. 计算每个轮廓的基本几何属性，包括长宽比、圆度等关键参数用于区分不同类型的图形对象。 7. 基于上述特征对图像中的各个形状进行最终归类。 该程序的输入为含有待识别形体图案的标准RGB彩色照片。输出则是经过处理后标注了各类形状边界的改进版彩色图片，以便用户直观地查看结果。
     
  • 识别图片内的基本几何形状，例如三角形、圆形和矩形等
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    本项目专注于开发算法模型，用于精准识别图像中的基础几何图形，包括但不限于三角形、圆形及矩形，旨在提供高效准确的图形分析解决方案。 检测图片中的简单几何图形，如三角形、圆形、矩形等。
     
  • 圆形与矩形的形状识别
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    本项目专注于探索圆形和矩形的基本特征及差异，运用计算机视觉技术进行高效准确的形状识别研究。 通过霍夫变换可以检测图像中的圆、正方形和长方形，并能获得圆的面积以及矩形的边长。
     
  • 基于OpenCV的图像识别与标记：正方形、矩形、三角形及圆形检测代码
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    本项目利用OpenCV库开发了一套图像识别系统，专门用于检测和标记四种基本几何形状：正方形、矩形、三角形及圆形。通过精确算法实现高效图形定位与分析，为视觉计算提供强大支持。 使用OpenCV 4.10.0库，在VS2022 C++环境下开发图像识别程序，能够对正方形、矩形、三角形和圆形进行识别并标识。
     
  • OpenMV的形状识别及颜色判定
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    简介：本文探讨了在OpenMV平台上实现物体形状识别与颜色检测的方法和技术。通过结合图像处理算法和机器学习模型，可以有效提高目标物的颜色分类与几何形态判断精度，广泛应用于工业自动化、智能家居等领域。 利用OpenMV进行物体形状识别和颜色判断时，可以使用sensor、image、time模块。这种方法适用于树莓派小车的应用场景。
     
  • 包含四种基本形状（星形、圆形、正方形、三角形）的图像数据集
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    本数据集汇集了多种由星形、圆形、正方形和三角形构成的图像，为图形识别与分类提供丰富的训练素材。 这段文本描述了16000张图片的集合，这些图片包括星形、圆形、正方形和三角形四种基本形状。每一张图片都是200x200像素大小。