V4L2 与主流框架集成实战:OpenCV FFmpeg GStreamer
01背景调试过程中摄像头打不开?CPU 占用爆表?帧率上不去?别再盲目写 cv2.VideoCapture(0) 了!本文基于真实设备调试日志,手把手教你正确、高效地使用 Linux 摄像头,涵盖 O
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阅读全文简介买摄像头时我们常关注分辨率、帧率,却忽略了一个核心参数 ——像素格式(Pixel Format)。它就像摄像头的 “图像编码规则”,直接决定了:画面色彩还原度:同样 1080P,格式选错可能偏色、
阅读全文想搞懂摄像头采集?先从掌握 v4l2-ctl 和 media-ctl 开始!在当今 AI 视觉、智能监控、边缘计算爆发的时代,摄像头数据采集已成为每一个硬核科技开发者绕不开的基础能力。无论你是玩树莓派
阅读全文01前言Python基础数据结构,如list、tuple、dict、set,能满足简单开发需求,但在深度学习、测试等高阶场景中,面临数据处理效率、内存占用、任务响应速度等挑战。本文主要讲下高阶数据结构
阅读全文今天是2026年1月1日,本来想写个年终总结,但是做的事情太多太杂,难以成系统,便随便写写。坚持写作+AI赋能前半年很忙,几乎都在出差,但是还是坚持每周写一篇,有时候深夜在酒店睡不着,就会起来写一点后
阅读全文01前言Python凭借其简洁易懂的语法、丰富的第三方库生态,成为入门门槛最低的编程语言之一。无论是零基础入门,还是快速落地项目,Python都能高效满足需求。但“好学”不等于“易精通”,想要深入理解
阅读全文背景作为一直用 C++ 和 Qt 做桌面客户端的开发者,最开始选择这套技术栈的原因很明确:C++ 的性能优势、Qt 跨平台的成熟度,以及对硬件操作的友好性,很适合做对性能要求高的桌面工具。但在做互联测
阅读全文1引言说起 Linux 服务器,懂的人都知道它稳得一批,不管是搭网站、跑程序,还是做企业业务系统,都是首选。但提起管理 Linux 服务器,不少人就头大了 —— 满屏的命令行代码,记都记不住,敲错一个
阅读全文需求今晚接到wife的需求,她想记录她每天的血压值和喝水量,本来是让我整个excel表格打印出来。我说:我给你做个APP吧,由于她是Android手机,那就做个Android app吧。APP名称暂定
阅读全文引言1950年,英国数学家艾伦·图灵在一篇划时代的论文中提出了一个大胆问题:“机器能思考吗?”他没有直接回答,而是设计了一个思想实验——图灵测试:如果一台机器能与人类对话而不被识破,那它就可被视为“智
阅读全文伟人曾经讲过: 世界是你们的也是我们的 但是,归根结底是你们的 年轻人朝气蓬勃 正在兴旺时期 好像早晨八九点钟的太阳 希望寄托在你们身上 时间是你们的 中国的前途是属于你们的 看到这早晨的太阳🌞,
阅读全文前言“中标喜讯刚到,资金难题就来”——这是许多企业在拿下政府采购项目后的复杂心情。原材料采购、设备调度、人员组织都需要真金白银,而项目回款往往有周期,资金缺口成了履约路上的“拦路虎”。好在农商银行精准
阅读全文问题在使用 ROS 2 开发机器人程序时,我们经常用一条命令启动节点:ros2 run my_package my_node看起来很简单——“运行一个节点”。但你有没有想过:这条命令到底启动了几个进程
阅读全文00前言前两天看到学生桌子上摆放的《深度学习入门-基于Python的理论与实现》,忍不住又翻了一遍,正所谓温故而知新。这本书面向初学者、注重实践与理解的深度学习教材。全书以 Python 为工具,从零
阅读全文01前言Apollo PnC进阶课程主要包含参考线平滑、路径规划、速度规划PID、LQR等典型算法及场景应用。本篇主要介绍速度规划算法解析与实现。学习过程中,我们主要关注实际问题的思路与方法历史相关文
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阅读全文【政策红利:全球降息潮下,中国普惠金融“泼天福利”来了】10月29日,美联储宣布将联邦基金利率下调25个基点,这是继3月后的第二次降息;香港金管局同步下调基本利率至4.25%。全球宽松货币政策信号明确
阅读全文整体概述本次主要学习参考线平滑算法解析及实现,学习的目的是能够做到:1、了解规划模块的流程,参考线的处理过程;2、了解参考线的平滑算法实现过程;我们带着三个问题来学习:1、地图中使用的道路中心线能否直
阅读全文简介Apollo PnC专项课将全面带您了解参考线平滑、路径规划、速度规划PID、LQR等典型算法及场景应用,掌握使用Apollo解决自动驾驶实际问题的思路及方法。交通规则检测解析及实现整体概述实践概
阅读全文简介在自动驾驶系统中,规划模块负责生成一条理想的行驶轨迹,而控制模块的任务是:驱使车辆精确、安全、舒适地跟踪这条轨迹。控制是连接“规划”与“车辆执行”的关键桥梁。什么是控制?控制是自动驾驶中的执行策略
阅读全文简介在自动驾驶系统中,规划模块是实现智能行驶决策的核心环节。Apollo自动驾驶系统通过融合高精度地图、精准定位以及对周围交通参与者的行为预测信息,综合生成安全、高效且舒适的车辆行驶轨迹。规划过程通常
阅读全文背景当 ChatGPT 还在为 “AI 幻觉” 争论不休,当智能音箱仍停留在 “查天气、放音乐” 的基础功能时,华为用一份耗时 2 年、汇集 100 多位全球专家智慧的报告,直接将人们的视线拉向了十年
阅读全文1、简介在自动驾驶系统中,感知模块提供了当前环境的状态信息(如车辆、行人、交通信号灯等),但要做出最优决策,还需要理解这些物体的未来行为。这就是预测模块的核心任务:基于当前状态和历史数据,预测其他移动
阅读全文感知简介自动驾驶感知是赋予车辆“眼睛”和“大脑”的关键技术,旨在通过传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达)实时理解周围环境。其核心任务包括障碍物检测与分类(如车辆、行人)、车道线识别、交通信号灯判断
阅读全文简介在自动驾驶系统中,定位(Localization)是核心基础能力之一。它的任务非常明确:确定车辆在高精度地图中的精确位置——精确到厘米级。这不仅是“导航”,更是安全行驶的前提。如果车辆不知道自己确
阅读全文简介你有没有想过,为什么导航软件能精准告诉你“前方500米右转”,而无人驾驶车却需要“厘米级地图”?今天,带你走进Apollo高精地图的世界——它不仅是地图,更是自动驾驶的“认知底图”。一、高精度地图
阅读全文学习建议先把demo“跑起来”,再“看明白”,最后“改得了”代码。更详细的学习网址:自动驾驶技术基础,想提前了解学习内容可继续往下看。无人驾驶开源平台的主要部分在自动驾驶系统中,各个模块紧密协作,形成
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