电赛opencv要和什么配合使用
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本文介绍了在杂乱环境中稳定识别并跟踪矩形目标的方法。通过使用OpenCV和Python,首先对图像进行灰度化和二值化处理,然后利用闭运算消除孔洞,提高矩形轮廓的连通性。接着,通过cv2.findContours()提取闭合轮廓,并筛选出近似矩形的轮廓。通过计算几何矩获取中心点坐标,并在后续帧中优先追踪距离最近的矩形。最终,使用红色轮廓和红点标记识别出的矩形及其中心点位置。该方法适用于电赛E题中的矩形目标识别任务,能够在复杂环境中稳定工作。
2023电赛E题设计[源码]
本文详细记录了2023年电赛E题的完整设计方案,包括基础部分和发挥部分的实现方法。基础部分涉及按键复位、激光点绕边框和A4纸边缘一周的实现;发挥部分则实现了绿色激光追踪红色激光的功能。文章还详细介绍了任务分配、代码分析(包括STM32和Jetson Nano的关键源码)、学习资料分享、备赛阶段记录以及比赛总结和经验教训。通过PID控制算法、OpenCV图像识别等技术,作者成功完成了比赛任务,并分享了在硬件设计、软件开发和团队协作方面的宝贵经验。
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计及需求侧响应日前、日内两阶段鲁棒备用优化(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了计及需求侧响应的日前、日内两阶段鲁棒备用优化问题,采用数据驱动的两阶段分布鲁棒优化方法,结合1-范数和∞-范数约束,对电热综合能源系统进行建模与优化分析。通过Matlab代码实现,充分考虑风电、光伏等可再生能源出力的不确定性以及负荷波动,构建了能够应对多重不确定性的鲁棒调度模型。该方法在日前阶段制定初始调度方案,在日内阶段依据最新预测信息进行动态修正,显著提升了系统对不确定因素的适应能力与运行经济性,同时有效整合需求侧响应资源,增强了电力系统的灵活性、可靠性和调节能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员、研究生以及从事能源系统调度与规划工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统备用优化调度;②为综合能源系统中电、热多能协同调度提供鲁棒性解决方案;③支撑科研人员复现和改进两阶段分布鲁棒优化模型。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注不确定性建模、鲁棒优化求解流程及需求侧响应的建模方式,同时可参考文中所提的范数约束设置方法,拓展至其他能源系统优化问题的研究中。
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