**一 检测三极管类型好坏1 表笔测量 切换至二极管档位，NPN结构的 基极（B）对集电极（C）、发射极（E）的正向电阻是430Ω-680Ω（根据型号的不同，放大倍数的差异，这个值有所不同）反向电阻无穷大；正常的PNP 结构的三极管的基极（B）对集电极（C）、发射极（E）的反向电阻是430Ω-680Ω，正向电阻无穷大。集电极C对发射极E在不加偏流的情况下，电阻为无穷大。基极对集电极的测试电阻约等
在此先附上一串简单的机器人测距代码此代码适于用做对Nao机器人做视觉识别和测距实验,只提供关键代码部分,尝试利用cv2去优化代码会更加简洁哟！此代码的主要功能: 1.初始姿态下，通过更换摄像头和转头去寻找目标 2.通过颜色阈值识别目标，计算目标与Nao的距离和角度 可以扩展功能： 1.在运动过程中对方向和距离进行多次测量和校正，提高准确度 2.找到目标后，通过对目标的测量，选择使用哪个脚去踢目标#
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2023-08-09 16:39:45
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PnP算法详解PnP概述PnP数学模型PnP求解方法DLT直接线性变换法EPnPEPnP的特点步骤理论推倒1.控制点及齐次重心坐标系2.控制点的选择3.计算控制点在相机坐标系下的坐标4.求解R，t（ICP方法）参考文章 PnP概述PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。它描述了当知道n个3D空间点及其位置，如何估计相机的位姿。如果两张图像中的一张特征点3D
目录技术要点：主要应用：准备工作：构建环境：激活环境：需要安装库：权重文件下载：开始预测：1.采集图片2.修改标签文件3.训练模型4.启动主程序全部代码：说明：本篇文章主要借鉴于抖音恩培大佬的代码，大佬的github地址为：enpeizhao (enpei) (github.com)感兴趣的朋友也可以关注大佬的抖音号！技术要点：脸部姿态估计识别与检测帧率检测目标物体三个角度x、y、z估计主要应用：
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2024-02-26 10:44:53
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YOLOv5+单目测距（python）1. 相关配置2. 测距原理3. 相机标定3.1：标定方法13.2：标定方法24. 相机测距4.1 测距添加4.2 细节修改（可忽略）4.3 主代码5. 实验效果 相关链接1. YOLOV7 + 单目测距（python）2. YOLOV5 + 单目跟踪（python）3. YOLOV7 + 单目跟踪（python）4. YOLOV5 + 双目测距（pytho
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2023-11-12 22:14:52
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PNP算法 在视觉SLAM中，我们通常会有不同的观测数据。 比如单目相机中，我们获取的两帧图像通常只有匹配的像素坐标，这时我们就只能利用对极几何来优化相对位姿，如果我们的特征点分布大体上接近一个平面，那么我们还可以估算两帧间的单应矩阵； 如果我们有RGB-D相机，我们还可以获得匹配像素对应的深度信息，那么我们就得到了两组三维匹配点，这时就可以通过ICP（迭
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2024-07-26 16:32:39
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今天到了第一批制作四旋翼飞行器用的开发板和传感器，实现了最简单的ArduinoUNO和Android手机间的蓝牙串口通讯和超声测距传感器的试用。
最左边的是HC-06蓝牙模块，中间的一对金属圆柱是超声测距的传感器，最右是ArduinoUNO开发板。然后操作者点按手机中串口调试助手上的按钮发送信号，并接收发回的传感器数据。下图键盘左上角的测量按键会通过蓝牙串口向Ardui
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2023-09-15 16:31:11
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一、双目相机拍照后使用Matlab进行双目标定二、标定后生成深度图，之后在进行测距（这里主要是对双目参数的解读）1、导入相关库和相机的标定参数首先导入需要的相关库以及双目相机标定的各项参数：# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import stereoconfig_040_2 #导入相机标定的参数
import pcl
imp
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2024-01-09 19:25:11
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PnP算法概述PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。它描述了当知道n个3D空间点及其位置，如何估计相机的位姿。如果两张图像中的一张特征点3D位置已知，那么至少需要3个点对(以及至少一个额外验证点验证结果)就可以计算相机的运动。PnP的应用范围很广比如两阶段法的6D姿态估计以及视觉SLAM等等。 特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定，当然
蓝牙信标（Bluetooth Beacon）可以结合室内导航、即时推播广告等创新应用，它以标准化的格式发送广播数据包，并且最常见的是在只发送模式下运行。 蓝牙是蓝牙技术中近年来比较受欢迎的功能之一，蓝牙信标技术的广泛应用也预示着蓝牙设备市场将会逐年扩大。作为蓝牙系统的重要组成部分，蓝牙信标的知识大家知道多少呢？如何计算蓝牙信标接近距离？蓝牙信标有哪些部署原则？如何规划安装蓝牙
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2023-12-26 14:24:17
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Python 文档测距是一个常见的需求，特别是在编写涉及距离、空间计算或位置数据的应用时。本文将系统地解析 Python 文档测距问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
在 Python 文档测距的演进过程中，多个版本逐步引入了不同的特性和功能。以下是关于版本演进的时间轴，以及不同版本的特性对比表格。
#### 时间轴（版本演进史）
```
在这篇博文中，我将带你一步步实现“Python测距蓝牙”的功能。从环境准备到实战应用，让我们开始吧！
## 环境准备
为了实现Python测距蓝牙的功能，我们的技术栈需要适应各种操作系统，以下是我们需要的工具和库：
- **操作系统**：Windows, macOS, Linux
- **Python版本**：3.7及以上
- **蓝牙库**：`pybluez` 或 `bleak`
下面是
在这篇文章中，我们将探讨“Python 景深 测距”的技术实现，同时包括相关的背景、核心指标、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展。这是一个关于如何使用Python进行景深和测距计算的详细指南。
### 背景定位
在现代计算机视觉和深度学习的领域中，景深和测距问题变得越来越重要。景深是指在摄影或成像系统中，能够清晰成像的物体范围。测距则是确定相机与物体之间距离的一种方法。根据《计算机视觉：算
# ZED Python测距：深度学习与三维空间的完美结合
ZED相机是一种高性能的立体视觉相机，能够提供高清晰度的3D深度图像。通过使用Python语言，我们可以方便地对ZED相机进行编程，以实现各种应用，如机器人导航、物体检测和测距等。本文将介绍如何使用Python与ZED相机进行测距，并提供可执行的代码示例。
## 1. ZED相机简介
ZED相机由Stereolabs公司设计，利用两
原创
2024-08-10 07:41:03
595阅读
超声波是一种频率高于20000赫兹的声波，它的方向性好，穿透能力强，易于获得较集中的声能，在水中传播距离远，可用于测距、测速、清洗、焊接、碎石、杀菌消毒等。在医学、军事、工业、农业上有很多的应用。超声波因其频率下限大于人的听觉上限而得名。此次实验室布置的任务为基于51最小系统；的单片机测距。超声波测距原理：单片机发出超声波测距是通过不断检测超声波发射后遇到障碍物所反射的回波，从而测出发射和接收回波
# Python视频测距
## 引言
随着科技的进步，视频测距成为了一项热门技术。它可以通过分析视频中的图像来估计物体之间的距离。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们实现视频测距功能。
本文将介绍使用Python进行视频测距的基本原理和实现方法，并提供代码示例和可视化效果。
## 视频测距的原理
视频测距是通过分析视频中的图像特征来计算物体之间的距离。一
原创
2023-12-27 05:09:16
405阅读
# 蓝牙测距Python实现指南
## 概述
本文将教会你如何使用Python来实现蓝牙测距功能。在开始之前，请确保你已经具备一定的Python编程经验。
## 流程图
下面是实现蓝牙测距的整个流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化蓝牙适配器
初始化蓝牙适配器 --> 扫描附近的设备
扫描附近的设备 --> 选择目标设备
原创
2023-08-24 07:16:52
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1. 简介: /*******************************************************************
本项目是使用单目摄像头实现距离的测量，首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大
的区别是无法有效获取深度信息，那就首先从这方面入手，尝试通过图像获取摄像头与人的距
离。
在网上看了几天关于摄像头标定和摄像头焦距等原理的文
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2024-01-17 08:45:18
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实验步骤：1.相机标定（在Matlab中完成）；2.立体校正；3.立体匹配；采用SGBM立体匹配算法进行视差计算4.深度图计算；得到视差图后，就可以计算目标点的深度值，也就是目标点离相机的实际距离先贴几张实验图立体校正深度图下面直接贴代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: jianbin
time:2022/10/5
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2023-07-01 14:52:48
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# Python 地图测距实现指南
在现代社会中，地图测距的需求越来越广泛。无论是在快递配送、旅游规划还是科研分析中，精准的测距都显得尤为重要。本文将教授你如何使用Python来实现地图测距的功能。我们将通过明确的步骤、必要的代码和深入的解释来帮助你理解整个流程。
## 流程概述
以下是实现“Python地图测距”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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