图像识别技术目前在人们的生活中，应用越来越普遍，如我们较熟悉的数码相机、摄像头、具有摄像功能的手机、以及我们看见的一些智能玩具上都具有图像识别的功能。在此为大家介绍的此款图像识别模组主要是应用于交互式智能玩具、图像处理产品、教学中。此模组接口简单，应用方便，容易与MCU结合使用，若与凌阳公司的SPCE061A结合，使其声貌并具，更能体现产品的特效功能。 2 功能简介 该模组可以实现如下功能: 识别颜色、形状 识别位置 3 模组结构 光学镜头CMOS传感器SPCA561A图象处理芯片SPCA563A微控制器SPCE061AEagle模组 图3.1 图像识别模组结构框图 图像识别模组由光学镜头、CMOS传感器（SPCA561A）、图像处理芯片（SPCA563A）组成。 SPCA563A分析和处理SPCA561A传过来的图像信号，并得出相应的信息（颜色、形状等等）。此模组接口简单，应用方便，容易与MCU结合使用，我们下面将要介绍的Demo就是其与SPCE061A结合的例子。 图像识别模组和外界的接口共有6针，依次接在SPCA563A的：VCC、SCK、SD、RDY、图像识别3_RESET和GND。
标签： 图像识别
上传时间： 2013-12-13
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DSP图像处理程序源码，处理传感器图像！
上传时间： 2016-06-16
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图像缩放在图像处理领域中，发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换，都需要用到图像缩放技术。随着多媒体技术和大规模集成电路的发展，利用硬件实现视频图像无级缩放已成为图像处理研究的一个重要课题。 图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法由于实现原理的局限性，在缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足，出现了许多基于边缘改进的算法。但这些算法一般只能完成2k倍数插值，无法真正做到基于边缘的无级缩放。 为了实现基于边缘改进的无级缩放，本文做了如下五个方面的研究工作： 1.系统回顾了图像缩放技术，包括传统图像缩放技术和多边缘检测插值，分析了这些图像缩放技术的优缺点。 2.重点研究了新兴的方向多项式插值算法，该算法能够真正完成基于边缘改进的无级缩放。 3.提出改进的方向多项式插值算法(IOPI算法)，该算法针对硬件实现，做了两个方面改进：提出EDV算法，简化边缘方向的确定；提出Cubic6逼近插值算法(A-Cubic6算法)，改善平坦区域缩放效果。其中的EDV算法通过加减、比较模块，完成边缘方向的确定。相比原算法中的乘除法、直方图计算，大大简化了硬件实现，降低了硬件实现成本。A-Cubic6算法利用查找表简化了Cubic6点插值算法的实现，而且明显改善了非边缘区域的缩放效果。 4.研究缩放算法与图像质量的评价方法。比较、分析各算法的软件仿真结果，得出结论：本文提出的IOPI算法在平坦区域和边缘区域都具有比其它算法更突出的效果。 5.结合实时视频处理要求，研究了IOPI算法的FPGA实现。已完成最近邻域插值和A-Cubic6算法的FPGA实现，可以在硬件平台上稳定工作。
上传时间： 2013-06-05
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视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间： 2013-05-25
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数字图像处理课程 北大计算所 PPT版
上传时间： 2013-07-16
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传感器与检测技术 PPT版
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传感器与自动检测技术演示教程 PPT格式
上传时间： 2013-07-16
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西安新敏电子 液晶显示器及控制器 传感器总汇 87.7
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北京联科传感器产品样本
上传时间： 2013-06-25
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普爱尔传感器厂 热释红外
上传时间： 2013-08-02
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