OpenCV答题卡识别模拟-测评米尔ARM+FPGA异构开发板

前言 米尔基于ARM+FPGA异构开发板的SDK发布说明

米尔基于ARM+FPGA异构开发板,根据下图文件内容可以知道myir-image-full系统支持的功能,其支持OpenCV,也就不用在格外安装相关驱动包等,省了很多事情。

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02.米尔基于ARM+FPGA异构开发板软件评估指南本文介绍了Python的基本操作,在文档中10.1开发语言支持。

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03.米尔基于ARM+FPGA开发板历程路径/usr/share/OpenCV/samples//usr/share/opencv4/samples/python/

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文件目录中有一些python程序。

04.米尔基于ARM+FPGA开发板图像识别开发
1.使用参考图片

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上面的图片是模拟的答题卡,与实际答题卡理论相同,具体细节可能需要变动。正常的答题卡采集的数据较多。2.源代码1)源代码截图

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 2)源代码粘贴

#!/usr/bin/env python3

"""

Created on Thu Sep 30 07:53:41 2021

"""

Python 2/3 compatibility

from future import print_function

import numpy as np

import cv2

img = cv2.imread('b.jpg')

cv2.imshow("orginal",img)

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow("gray",gray)

gaussian = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

cv2.imshow("gaussian",gaussian)

edged=cv2.Canny(gaussian,50,200)

cv2.imshow("edged",edged)

cts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.drawContours(img, cts, -1, (0,0,255), 3)

cv2.imshow("img",img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()


3.代码图片上传

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 4.实际运行效果

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米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板购买链接

米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板搭载的Artix-7 CPU对标Zynq 7010的FPGA资源,能够满足高速数据采集的需求,并且采用PCIE高速通信,支持200~300MB/S的通信能力。

米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板采用NXP i.MX8M Mini及Xilinx Artix-7处理器,四核 Cortex-A53、Cortex-M4、Artix-7 CPU,1.8GHz主频,基于ARM+FPGA处理架构,具备高性能、低成本、低功耗等特点,两者各司其职,各自发挥原本架构的独特优势。

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米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板

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