preorder69

摘要： 其实已经有很多帖子讲过openwrt路由器上网配置了，我这里主要是讲我自己的一块硬件路由使用openwrt后的一些上网配置。之所以要研究我自己的配置，是因为硬件，硬件不一样，配置也就不一样，但是总的原则是一样的。这个原理上的东西把握好了，配置起来就简单了。可是很不幸，对liunx网络的博大精深的原理... 阅读全文

摘要： 9 执行make一般方法：make。某些情况：1.可能需要使用make更新一部分过时文件而不是全部2.需要使用另外的编译器或者重新定义编译选项3.只需要查看哪些文件被修改，不需要重新编译所以需要用参数。make的退出状态有0-成功2出现错误，提示错误1使用了-q，存在过时目标9.1指定makefil... 阅读全文

摘要： 第七章：Makefile的条件执行条件语句可是是两个不同的变量、或者变量和常量值的比较；7.1例子：对变量“CC”进行判断，其值如果是“gcc ”那么在程序连接时使用库“libgnu.so”或者“libgnu.a ”，否则不链接任何库。…… libs_for_gcc = -lgnu normal_l... 阅读全文

摘要： 鉴于之前有一些了解，还有自己的学习习惯，我一上来就看Makefile的变量这一章。主要脉络是根据GNU make中文手册。第六章：Makefile中的变量6使用变量定义：变量是一个名字，代表一个文本字符串；类似C语言中的宏区别在于这个变量在Makefile的目标、依赖、命令中引用的地方会被它的值所取... 阅读全文

摘要： 不管怎样，还是在高手的帮助下完成了前面的硬件部分，现在进行ZigBee的心电AD采集和转换。需要把ZigBee重新拾起来。首先明确下目标和思路吧，目标是将模拟心电信号通过AD转换，变为数字信号，再用ZigBee传输出来。思路是利用Zstack协议栈，来写程序，通过ADC触发DMA，触发事件，将数据传输到串口或者直接从无线发送出去。首先是ADC的配置，要配置就必须了解ADC的几个寄存器了。包括：ADCCFG，ADCCON1，ADCCON2，ADCCON3，ADCH和ADCLcc2430的ADC可以使用多达八个ADC输入引脚，要配置一个端口0引脚为一个ADC输入，ADCCFG寄存器相应的位置1，这 阅读全文

摘要： 第一次接触模拟的东西哈，也算是一次新的学习旅程以及对ZigBee的再一次探索吧。首先是方案制定，以及采用芯片AD8232，这样节省了不少时间，把模拟的东西都搬到数字上了，不过还是需要学习不少模电知识。闲话少说，直接上我的原理图。根据芯片的数据手册，电容电阻值的设定，就形成了一个0.5Hz到40Hz的带通滤波不过硬件上还是遇到了问题，首先是PCB板绘制时出了一些小错误，SDN脚是关断控制输入端，我原理图上将它悬空了，结果一开始就是芯片不工作，什么信号都没有，后来飞线将它与3.3v电平短接，修改了其他一些小错误，终于出现了心电波形。将错误记录一下，一、第一级滤波中的电容值我焊错了，就是C1和C3， 阅读全文

摘要： 接着上一篇博客，继续改进，现在为了是图像处理结果更加稳定，我实在没有办法了，只好先提取手指，再提取指甲。把手指从背景里面提出来还是挺简单的，可惜的是我研究这么半天还是这结果，好沮丧。怎么办呢，时间是来不及了，只能一边找特征，一边试着用彩色图像分割的方法来提取指甲了。这段时间加紧了调试，又要期末考了，还要各种大作业。。。。。（吐槽一下研究生学习怎么还跟本科一样）完了就贴这段时间的图吧只要把指甲摆正了，第一幅的轮廓就没什么问题，但是我还是想把范围缩小到指甲，因为之前定下的特征从指甲上检测比较方便和准确。所以接下来提取特征看看。找了一本甲诊的书，看了好多次了，都不知道提什么特征好，就找个简单的吧，贫 阅读全文

摘要： 整个工程进展到这一步也算是不容易吧，但技术含量也不怎么高，中间乱起八糟的错误太烦人了，不管怎么样，现在面临了最大的困难吧，图像处理算法。算法确实不好弄啊，虽然以前整过，但都不是针对图像的。现在的图像算法太多了，好像谁都在研究，没有一个统一的路线，看论文也是越看越糊涂，无奈之下还是自己好好学学吧，幸好队友以前也搞过，大家也都愿意参与进来了，很开心！首先改变下策略吧，之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试，但是效率太差了，每次想要结果，都要用板子，所以，现在改用OpenCV+vs2010现在PC上测试，直到满意了再复制到板子上进行测试。换工具，得先配置啊，还好之前搞 阅读全文

摘要： 通过前面的努力已经得到了n个轮廓了，现在要把最终的轮廓确定下来 ，然后进行特征提取。先深入分析下轮廓和处理轮廓的方法：http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/6929523之前其实我尝试了用cv::grabCut function把前景图像提取出来，但是这个方法需要的人工操作还是有点多，至少我这里没办法用。所以又放弃了。先来看看cvApproxPoly（）函数吧，http://blog.csdn.net/bruce_zeng/article/details/8074253然后还有曲线拟合的方法：http://hi.baidu.com/bit 阅读全文

摘要： 首先基于前面的工作，通过调整已经很好的把指甲边缘显示出来了，不曾想我却从那时开始走上了弯路，使用matlab去处理静态图片，以获得更好的指甲和特征提取效果，结果就是，效果不理想（光照影响）并且用到摄像头上来一点都不实用。辛辛苦苦的研究了n多的图像处理算法，几乎把边缘提取的算法全部过了一遍，阅读了不下100篇论文，还折腾出B样条曲线拟合进行边缘连接，现在想想太可笑了，其实OpenCV现有的图像处理方法已经可以满足我提取指甲的要求了，只不过我需要进行合理的组合搭配，从而实现我想要的效果。总有那么一句话叫：摸着石头过河。我今天算是体会到了，不过中间老板还让写创业计划，总之，该回归正道了！接着之前的c 阅读全文