OpenCV答題卡識別模擬-測評米爾ARM+FPGA異構(gòu)開發(fā)板

01.米爾基于ARM+FPGA異構(gòu)開發(fā)板的SDK發(fā)布說明

米爾基于ARM+FPGA異構(gòu)開發(fā)板，根據(jù)下圖文件內(nèi)容可以知道m(xù)yir-image-full系統(tǒng)支持的功能，其支持OpenCV，也就不用在格外安裝相關(guān)驅(qū)動包等，省了很多事情。

02. 米爾基于ARM+FPGA異構(gòu)開發(fā)板軟件評估指南

本文介紹了Python的基本操作，在文檔中10.1開發(fā)語言支持。

03.米爾基于ARM+FPGA開發(fā)板歷程路徑

/usr/share/OpenCV/samples//usr/share/opencv4/samples/python/

文件目錄中有一些python程序。

04.米爾基于ARM+FPGA開發(fā)板圖像識別開發(fā)

1.使用參考圖片

上面的圖片是模擬的答題卡，與實際答題卡理論相同，具體細節(jié)可能需要變動。正常的答題卡采集的數(shù)據(jù)較多。2.源代碼1）源代碼截圖

2）源代碼粘貼

#!/usr/bin/env python3
"""
Created on Thu Sep 30 07:53:41 2021
"""

Python 2/3 compatibility
from future import print_function
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('b.jpg')
cv2.imshow("orginal",img)
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray",gray)
gaussian = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
cv2.imshow("gaussian",gaussian)
edged=cv2.Canny(gaussian,50,200)
cv2.imshow("edged",edged)
cts, hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, cts, -1, (0,0,255), 3)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

3.代碼圖片上傳

4.實際運行效果

米爾基于ARM+FPGA核心板和開發(fā)板購買鏈接

米爾基于ARM+FPGA核心板和開發(fā)板搭載的Artix-7 CPU對標Zynq 7010的FPGA資源，能夠滿足高速數(shù)據(jù)采集的需求，并且采用PCIE高速通信，支持200~300MB/S的通信能力。

米爾基于ARM+FPGA核心板和開發(fā)板采用NXP i.MX8M Mini及Xilinx?Artix-7處理器，四核?Cortex-A53、Cortex-M4、Artix-7?CPU，1.8GHz主頻，基于ARM+FPGA處理架構(gòu)，具備高性能、低成本、低功耗等特點，兩者各司其職，各自發(fā)揮原本架構(gòu)的獨特優(yōu)勢。

米爾基于ARM+FPGA核心板和開發(fā)板