Author Archives: coder4

在x86上模拟raspberry pi

除了常见的直接QEmu方法外，也可以使用这个Docker镜像，里面内置了QEmu + 树莓派的镜像
docker run -it ghcr.io/carlosperate/qemu-rpi-os-lite:bullseye-2023-05-03
更多版本镜像可以参考repo：https://github.com/carlosperate/docker-qemu-rpi-os/tree/main[......]

树莓派学习笔记

1 ssh连接

在树莓派根目录创建空文件ssh，重启后即可开启

2 设置Wifi（命令行）

在树莓派根目录新建文件wpa_supplicant.conf，内容如下：
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1
network={
ssid="WiFi的SSID"
psk="WiFi密码"
}
重启后生效

3 设置静态IP地址
#sudo nano /[......]

用opencv的背景差分做运动检测

目前，许多运动检测技术都是基于简单的背景差分概念的，即假设摄像头（视频）的曝光和场景中的光照条件是稳定的，当摄像头捕捉到新的帧时，我们可以从参考图像中减去该帧，并取这个差的绝对值，以获得帧中每个像素位置的运动测量值。如果帧的任何区域与参考图像有很大的不同，我们就认为给定区域中是一个运动物体。

常用的有MOG2：
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(
detectShadows=False, # disable shadow det[......]

Linux下给图片填充颜色

convert ./assets/icon.png -fill "#C7EDCC" -colorize 100 ./assets/icon.png
[......]

transfomers库(HuggingFace)学习笔记

HuggingFace的transformers库提供了各种SOTA开源模型的方案，而且做了整合链，很方便使用。
1 安装
pip install transformers

2 做情感分析任务
数据准备
from transformers import pipeline

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sn
# prepare data
df = pd.read_csv("Airline[......]