hello， 大家好，许久没有更新博客了，今天就工作中运用到一个实际场景给大家分享一下，也算是自己在python多进程方面的一个实际应用，希望能够给大家带来一点帮助同时也希望大佬能指点一下其中一点我的疑惑。实际场景是这样的，一个同事使用C++在服务器上部署了一个应用，该应用可以调用起来服务器上的几个服务(比如服务A、服务B、服务C)，运行起来同事的应用后，会实时将这几个服务的参数(CPU时间片占用
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2023-08-04 14:31:47
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OpenCv图像处理之颜色通道分离与多通道融合、图像线性融合颜色通道分离多通道融合图像线性融合 颜色通道分离在图像中不同的分量存放在不同的通道中，有时为了减少数据占用的内存，提高程序的运行效率，满足特定的需求，需要将颜色通道中的某一个分量分离出来，例如分离RGB中的GREEN通道。在opencv中提供了split()用来分离通道得到单通道语义信息。split()源码中的函数原型CV_EXPORT
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2024-01-25 19:04:58
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STM32拥有1~3个ADC（STM32F101/102 系列只有1个ADC），这些ADC可以独立使用，也可以使用双重模式（提高采样率）。STM32 的ADC是12位逐次逼近型的模拟数字转换器。它有18个通道，可测量16个外部和2个内部信号源。各通道的 A/D 转换可以单次、连续、扫描或间断模式执行。ADC的结果可以左对齐或右对齐方式存储在16位数据寄存器中
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2023-10-11 09:22:28
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在之前的学习中一直都没怎么搞清楚灰度值和通道的概念，刚才偶然找到了一篇：获取并修改像素值img = cv2.imread('IMG3.jpg')
px = img[100, 100] # 获取某个点的像素值
print(px)
blue = img[100,100,0] # image[i,j,c]，i表示图片的行数，j表示图片的列数，c表示图片的通道数（0代表B，1代表G，2代表R，一共是RG
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2023-10-13 20:27:36
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最近也在学习深度学习，第一步就是把卷积运算搞定了，用C代码实现多通道多输出的卷积运算非常有助于理解卷积原理，然后算法就可以跨平台运行啦。我是从嵌入式转到做深度学习的，现在的工作内容也是把别人做好的算法移植到嵌入式平台上。现在AI芯片可以直接跑caffe网络了，省去了一点一点移植caffe网络啦。自己写一遍代码对Blob数据存取也非常有帮助。 &
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2023-12-10 21:26:17
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Reference定义（PhantomReference，Cleaner）:[url]http://donald-draper.iteye.com/blog/2371661[/url]
FileChanne定义：[url]http://donald-draper.iteye.com/blog/2374149[/url]
文件读写方式简单综述:[url]
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2024-05-06 11:04:30
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对于RGB这种多个输入通道的图： 每个通道都有一个卷积核，结果是所有通道卷积结果的和。 我们可以有多个输出通道： 但是到目前为止我们只用到单输出通道。 多输入和输出通道，可以用多个卷积核提取不同的特定的模式，最后加权，得到一个组合的模式识别。深度学习其实就是先用简单的卷积核识别这些最简单的纹
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2023-09-28 22:28:24
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能自动化完成多通道数据信息同时监控测试，对于科研人员来说有着重要的意义。传统的数据信息采集严重依赖人力,采集来的数据通常只能作为测试研究的依据,往往存在误差，影响研究成果。自动化的多通道数据信息同时监控测试系统，能够很好的解决这一问题。我们通过Namisoft(纳米软件)自主研发的NSAT-4000多通道数据采集测试系统为例，帮助大家了解这一自动化测试解决方案。 该系
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2023-10-20 07:46:45
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NLM6xx 是一台低功耗的多通道无线采发仪， 内置电池可独立工作数年。得益于我公司的传感测量、无线通讯、功耗控制等技术累积，设备平均功耗低至微安级别。 NLM6xx 有自动定时启动和随时无线唤醒两种工作模式。可定时启动或者使用无线读数仪将其唤醒采集传感器数据并经过 LoRA 无线发送。多达16通道的传感器接口，最多可连接 8 个振弦、8 个温度或者模拟信号（电压/电流/差分
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2024-04-22 10:02:05
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# Python多通道变为单通道
## 介绍
在图像处理中，通道（channel）指的是图像中的颜色通道，例如RGB图像有红色、绿色和蓝色三个通道。有时候我们需要将多通道的图像转换为单通道，以便进行后续的处理或分析。本文将介绍如何使用Python将多通道图像转换为单通道图像，并提供代码示例。
## 背景知识
在开始之前，我们先了解一些有关图像通道的基础知识。
### RGB图像
RGB
原创
2023-12-23 05:06:25
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目录1. 多输入通道2. 多输出通道3. 1x1 卷积层真实数据的维度通常很高。例如，彩色图像在高、宽 \(2\) 个维度外还有 \(RGB\)（红、绿、蓝）\(3\) 个颜色通道。我们将大小为 \(3\) 称为通道数（\(channel\)）。1. 多输入通道卷积核的通道数要和输入通道数一样才能进行互相关运算。计算过程：先在每个通道上，做互相关运算；再按通道相加得到输出。示例：\(2\)\((1
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2023-11-23 18:20:08
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Python是一个功能强大的编程语言，它提供了丰富的库和工具，可以用于数据分析、可视化等多个领域。在数据可视化方面，Python的多通道图表功能尤为突出。本文将介绍Python中多通道图表的概念和用法，并通过代码示例展示如何创建饼状图。
多通道图表是一种能够同时显示不同数据集的图表。在Python中，我们可以使用多个通道来绘制各种图表，例如折线图、柱状图、饼状图等。这种方式可以帮助我们更好地比较
原创
2024-01-10 06:22:19
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# Python 多通道队列简介
在现代计算中，多通道队列是实现并发和数据处理的重要数据结构之一。它们允许多个生产者和消费者在不同的通道上并行地工作，从而提高性能和效率。Python 提供了多种方式来实现多通道队列，其中 `queue.Queue` 是最常用的模块之一。在这篇文章中，我们将讨论多通道队列的概念，并提供相应的代码示例，帮助你更好地理解这一技术。
## 多通道队列的概念
多通道队
# Python 多通道绘图
在科学数据分析和可视化的过程中，常常需要同时展示多个数据通道或多个变量之间的关系。Python作为一种流行的编程语言，提供了强大的绘图库，如`Matplotlib`和`Seaborn`，可以轻松地实现多通道绘图。本文将介绍如何使用Python绘制多通道图，并提供示例代码。
## 多通道绘图的基本概念
多通道绘图是指在同一图像中包含多个数据系列或变量。这种绘图方式
# 用 OpenCV 实现 Python 单通道转多通道
在计算机视觉中，图像常常需要转换成不同的通道格式。比如，你可能需要将单通道的灰度图像转换为三通道的 RGB 图像。本文将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现这一过程。
## 整体流程
在进行转换之前，首先我们需要明确整件事情的流程。下面是转换单通道图像为多通道图像的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
# Python 实现 CV 单通道转多通道
在计算机视觉（CV）中，有时我们需要将单通道图像（如灰度图像）转换为多通道图像（如RGB图像）。多通道图像通常用于存储彩色图像，而单通道图像只包含亮度信息。本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一过程，适合刚入行的小白。
## 整体流程
以下是实现“单通道转多通道”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
# Python OpenCV: 实现单通道到多通道图像的转换
在图像处理领域，经常需要将单通道图像转换为多通道图像。例如，我们可能会将灰度图像（单通道）转换为RGB（多通道）格式，以便进行更进一步的处理或展示。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python和OpenCV将单通道图像转换为多通道图像。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解实现这项任务的基本步骤。我们可以将整个过程分解为
# 使用Python OpenCV将多通道图像转换为单通道图像
在计算机视觉和图像处理领域，图像的色彩空间和通道数是非常重要的概念。图像可以由一个或多个通道组成，例如灰度图像是单通道的，而彩色图像通常是三个通道的（如RGB）。在某些应用中，例如图像分析、处理和机器学习，我们可能需要将多通道图像转换为单通道图像。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库实现这一操作，并提供相应的代码示例。
原创
2024-08-02 12:26:27
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基于Camera Link和PCIe DMA的多通道视频采集和显示系统在主机端PCIe驱动的控制和调度下，视频采集与显示系统可以同时完成对多个Camera Link接口视频采集以及Camera Link接口视频回放驱动工作，既可采用行缓存机制（无需帧缓存，无需DDR），也可采用帧缓存机制（使用DDR），使用PCIe接口和主机进行数据的传输，设备端内嵌多通道DMA引擎完成多个DA数据的H2C（Hos
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2024-07-15 07:44:27
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# 使用 PyTorch 构建多通道数据的指南
在深度学习中，处理多通道数据（例如 RGB 图像、音频信号等）是一个常见的任务。PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，提供了强大的工具来处理此类数据。在这篇文章中，我们将逐步引导你通过构建多通道数据的过程。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
