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“垃圾场”彻底清理 附近居民很满意

时间: 2025-08-06 07:05:17 浏览: 5
<think>嗯...用户这次想找"正向高斯云发生器"的实现方法和代码示例。这个术语听起来有点专业,结合对话历史来看,用户可能是在研究云模型相关的算法。奇怪的是用户提供的四个引用材料里完全没有提到云模型相关的内容,反而都是神经网络训练、脑电信号处理这些不相关的内容...让我仔细回想一下云模型的基础概念。正向高斯云发生器应该是云模型中最基础的部件之一,用来通过正态分布生成不确定概念的数值映射。用户特意提到"实现方法"和"代码示例",看起来需要的是实用性的技术资料而不是理论推导。注意到用户引用[4]提到Matlab滤波器设计,虽然主题无关但透露出用户习惯使用Matlab/Python这些技术工具。所以代码示例应该优先选择Python实现,必要时补充Matlab版本。这里需要解决几个技术点:一是要准确定义正向高斯云发生器的数学表达,二是要解释清楚期望Ex、熵En、超熵He这三个核心参数的作用。代码实现时要特别注意两点:1)如何生成第一组正态随机数作为熵的输入2)如何嵌套生成第二组随机数作为输出。考虑到用户可能是工程实现,需要加入参数有效性检查的代码会更实用。突然想到云模型有正态云和半云等变体,在示例注释里应该简单提醒用户注意区分。另外关于重复生成云滴数量的设定,可能需要在代码里体现为可配置参数。用户没有说明具体应用场景,所以示例代码应该保持通用性。不过注释里可以举例说明参数调整对云形状的影响,这样用户调试时会更有方向性。对了,还要注意Python随机数生成的seed设置问题...</think> 以下是关于**正向高斯云发生器**的实现方法和技术详解,包含核心原理与Python代码示
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import time, os, math from media.sensor import * from media.display import * from media.media import * from machine import FPIOA, PWM, Pin from machine import UART import gc # 添加垃圾回收模块 # 舵机控制参数 SERVO_UD_MIN_DUTY = 4.0 SERVO_UD_MAX_DUTY = 5.0 SERVO_LR_MIN_DUTY = 7.0 SERVO_LR_MAX_DUTY = 8.0 # 图像参数 - 使用原始分辨率处理 picture_width = 352 picture_height = 240 sensor_id = 2 sensor = None threhold = (77, 206) # 显示模式设置 DISPLAY_MODE = "LCD" # 可选 "VIRT", "LCD", "HDMI" # 根据显示模式设置分辨率 if DISPLAY_MODE == "VIRT": DISPLAY_WIDTH, DISPLAY_HEIGHT = 1920, 1080 elif DISPLAY_MODE == "LCD": DISPLAY_WIDTH, DISPLAY_HEIGHT = 800, 480 elif DISPLAY_MODE == "HDMI": DISPLAY_WIDTH, DISPLAY_HEIGHT = 1920, 1080 else: raise ValueError("无效的显示模式") # 角点检测阈值 CORNERS_THRESHOLD = 5000 # 图像中心点 TARGET_CX = picture_width // 2 TARGET_CY = picture_height // 2 fpioa = FPIOA() fpioa.set_function(11,FPIOA.UART2_TXD) fpioa.set_function(12,FPIOA.UART2_RXD) uart = UART(UART.UART2, 115200, 8, 0, 1, timeout=1000) def send_coordinates(center): """通过串口发送坐标数据""" if center: cx, cy = center # 协议格式: $X[坐标x]Y[坐标y]\n data_str = f"$X{cx:04d}Y{cy:04d}\n" uart.write(data_str.encode()) else: uart.write(b"$X9999Y9999\n") # 无效坐标标志 def sort_corners(corners): """对矩形角点进行排序(左上、右上、右下、左下)""" if len(corners) != 4: return corners # 计算中心点 center_x = sum(c[0] for c in corners) / 4 center_y = sum(c[1] for c in corners) / 4 # 分类角点 top_left = min(corners, key=lambda c: (c[0] - center_x)**2 + (c[1] - center_y)**2 if c[0] < center_x and c[1] < center_y else float('inf')) top_right = min(corners, key=lambda c: (c[0] - center_x)**2 + (c[1] - center_y)**2 if c[0] > center_x and c[1] < center_y else float('inf')) bottom_right = min(corners, key=lambda c: (c[0] - center_x)**2 + (c[1] - center_y)**2 if c[0] > center_x and c[1] > center_y else float('inf')) bottom_left = min(corners, key=lambda c: (c[0] - center_x)**2 + (c[1] - center_y)**2 if c[0] < center_x and c[1] > center_y else float('inf')) return [top_left, top_right, bottom_right, bottom_left] def calculate_center(corners): """计算矩形中心点""" if len(corners) < 4: return None # 计算几何中心 center_x = sum(c[0] for c in corners) / len(corners) center_y = sum(c[1] for c in corners) / len(corners) return (int(center_x), int(center_y)) def draw_corner_info(img, corners, center): """在图像上绘制角点和中心信息(简化版)""" if len(corners) != 4: return # 定义角点颜色和标签 corner_colors = [(0, 255, 0), (0, 255, 0), (0, 255, 0), (0, 255, 0)] labels = ["TL", "TR", "BR", "BL"] # 绘制角点 for i, (x, y) in enumerate(corners): color = corner_colors[i] img.draw_circle(int(x), int(y), 8, color=color, thickness=2) img.draw_string(int(x) + 10, int(y) - 10, labels[i], color=color, scale=1) # 绘制中心点 if center: cx, cy = center img.draw_cross(int(cx), int(cy), size=15, color=(255, 0, 255), thickness=2) img.draw_circle(int(cx), int(cy), 5, color=(255, 0, 255), thickness=-1) def process_frame(img): """处理图像帧,检测矩形角点和中心(内存优化版)""" # 直接使用原始图像进行灰度转换 img_gray = img.to_grayscale(copy=False) # 避免不必要的复制 # 二值化处理 img_bin = img_gray.binary([threhold]) # 调整阈值以适应不同光照 # 查找矩形 rects = img_bin.find_rects(threshold=CORNERS_THRESHOLD) # 找出最大的矩形 max_rect = None max_area = 0 for rect in rects: area = rect.w() * rect.h() if area > max_area: max_area = area max_rect = rect corners = [] center = None if max_rect: # 获取角点 corners = max_rect.corners() # 排序角点 corners = sort_corners(corners) # 计算中心 center = calculate_center(corners) # 绘制矩形边框 for i in range(4): x1, y1 = corners[i] x2, y2 = corners[(i + 1) % 4] img.draw_line(int(x1), int(y1), int(x2), int(y2), color=(0, 255, 255), thickness=2) # 绘制角点和中心信息 draw_corner_info(img, corners, center) # 释放中间图像资源 del img_gray, img_bin gc.collect() # 手动触发垃圾回收 return corners, center try: print("初始化摄像头...") # 初始化摄像头 - 使用标准分辨率 sensor = Sensor(id=sensor_id) sensor.reset() # 使用标准分辨率模式 sensor.set_framesize(Sensor.QVGA) # 320x240 sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565, chn=CAM_CHN_ID_0) sensor.set_hmirror(1) sensor.set_vflip(1) print("初始化显示器...") # 初始化显示器 if DISPLAY_MODE == "VIRT": Display.init(Display.VIRT, width=DISPLAY_WIDTH, height=DISPLAY_HEIGHT, fps=60) elif DISPLAY_MODE == "LCD": Display.init(Display.ST7701, width=DISPLAY_WIDTH, height=DISPLAY_HEIGHT, to_ide=True) elif DISPLAY_MODE == "HDMI": Display.init(Display.LT9611, width=DISPLAY_WIDTH, height=DISPLAY_HEIGHT, to_ide=True) print("初始化媒体管理器...") # 初始化媒体管理器 MediaManager.init() sensor.run() clock = time.clock() # 舵机初始位置 print("开始主循环...") while True: os.exitpoint() clock.tick() # 捕获图像 img = sensor.snapshot(chn=CAM_CHN_ID_0) # 处理图像并检测角点 corners, center = process_frame(img) send_coordinates(center) # 发送中心坐标 time.sleep_ms(20) # 控制发送频率 # 显示FPS img.draw_string(10, 10, f"FPS: {clock.fps():.1f}", color=(255, 0, 0), scale=1) # 显示图像 img.compressed_for_ide() Display.show_image(img, x=int((DISPLAY_WIDTH - img.width()) / 2), y=int((DISPLAY_HEIGHT - img.height()) / 2)) # 打印调试信息 except KeyboardInterrupt: print("程序被用户中断") except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") import sys sys.print_exception(e) finally: print("清理资源...") # 清理资源 if sensor: sensor.stop() Display.deinit() MediaManager.deinit() print("程序退出") 润色完善上述代码,加入透视识别功能,防止镜头的偏移对于识别矩形的中心点造成误差

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