BLDC或者PMSM电机的应用越来越广泛，而精确的控制电机对工程师来说是难点，在电机控制中，电机参数对控制效果非常重要，而不注重电机参数的识别是做不好电机控制的，今天推荐一款ST的电机参数测试识别工具...可以选择ST已经支持的板子和功率板，目前只支持部分板卡，铭牌参数需要填写 尤其是极对数，非常重要，这个一般从电机厂家可以获得，转速，电流，电压铭牌数据都有，正常填写就可以， 正常后可以连接上，点Start...就可以开始识别建立电机模型和参数，绿色表示正常，红色就要检查看哪里不正确，正常后就可以保存，就可以结合我们前几期的推送文章生成电机控制工程了，如果你的芯片不在这里支持，那么你就要自己测电机参数了，目前比较遗憾的就是这个工具还不是支持
[Python] 纯文本查看 复制代码import osfrom aip import AipOcr import keyboard from PIL import ImageGrab from time...APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) “”” 读取图片 “”” with open(img_name, ‘rb’) as fp: image = fp.read() “”” 如果有可选参数...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别...+’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
思路如下： 手机屏幕投影到电脑上； 截图并识别图片文字； 调用百度来进行搜索； 提取html关键字。...环境配置：python3.6、第三方库：pyautogui、PIL、pytesseract、识别引擎tesseract-ocr 要识别中文，ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-OCR...安装完ocr后还要配置一下调用路径，在Python36\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py（这是我的windows路径），打开在里面添加一下路径：...”+str(x).rjust(4)+’,’+str(y).rjust(4) 4 print(posStr) 要获取两个坐标（截图开始坐标和结束坐标），然后利用获取的坐标运用如下代码截图并调用ocr引擎识别...screenshots sucess”)10 11 text=pytesseract.image_to_string(Image.open(‘C:/imgSave/1.jpg’),lang=’chi_sim’) #调用识别引擎识别
首先安装必要的库 pip install opencv-python pip3 install --user numpy scipy matplotlib pip3 install torch torchvision...torchaudio pip install matplotlib pip install torchvision 训练数字识别模型 """ ****************** 训练数字识别模型...return out # 生成模型 model = ConvNet().to(DEVICE) print(model) # 构建优化器optimizer，包含一个可进行迭代优化的、包含所有参数的列表...# model.parameters()表示优化的参数，lr表示学习率 optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.0001) # 定义训练函数 def.../MNISTModel.pkl") 关闭开始训练 20次训练完成 已保存模型 实现MNIST手写数字识别 """ ****************** 实现MNIST手写数字识别 ********
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文识别 下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de
动物识别系统，技术点：Python+TensorFlow。...获取q：2784127853训练预测部分代码图片图片QT界面图片模型封装，直接鼠标点击上传图片，识别结果WEB网页端界面图片图片图片安装调试添加q：2784127853，联系作者获得源码后，通过远程安装项目
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...cv.cvtColor(reSize,cv.COLOR_BGR2GRAY) #加载特征数据 face_detector=cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier( 'E:\software\python3.8.2...= cv2.cvtColor(reSize, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\software\python3.8.2
二、软件环境 操作系统：win10 语言：Python 版本：3.5.4 Python库：baidu-aip 三、原理概述 利用windows自带的录音机，基于百度API进行wav格式的音频转文本。...接下来的Python代码会用到！ ? 点击左侧的技术文档 ? 点击左边的语言合成->SDK文档->Python SDK ? 文本不能太长 ? 目录结构 ? 支持2x和3x ?...看参数 ?...接下来，需要进行语音识别，看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm，因为它比较好实现。...看参数，主要用到的是rate和1536 上图的16000表示采样率 1536表示能识别中文和英文，它的容错率比较高 1537必须是标准的普通话，带点地方口音是不行的。 所以建议使用1536 ?
---- 需求： 一、将红色区域的数据内容定位后，识别出来。 二、输出成能看懂的数据或文件或者图片等。 三、程序不允许断掉，不可以影响程序继续运行。 难题和问题分析： 一、我们需要怎么来处理（废话~。
函数中的默认参数，调用的时候可以给参数 赋值，也可以使用默认值 修改add函数如下 add()函数第一个参数没有默认值，第二个函数b默认值是3，在调用函数的时候，只赋予了函数实际参数为2， 也就是说该实际参数是...2赋值给a，a+b后函数执行结果为5，也可以对函数的默认参数修改再次赋值，修改函数 默认参数的方法是在调用函数的时候，给函数的默认参数再次赋值，而使用新的赋值来来计算，见这 ?...修改默认参数 def add(a,b=3): return a+b #print(add(2)) print(add(2,4)) 默认参数是python函数中与其他语言不一样的，如果一个函数有多个形式参数...，默认参数只能是最后一个参数，如果函数有3个形式参数 倒数第一位可以是默认参数，第一位参数不能为默认参数，否则报错
php system("python scriptfile $cmd") ?> scriptfile是你的python脚本，$cmd是你接收的一个参数 完了执行php， php test.php
#没有参数 a = 123 def xy(): print(a) xy() #执行结果123 #一个参数 def xy(a): print(a) xy('nihao') #执行结果nihao...#多个参数 def xy(a1,a2): print(a1,a2) xy('i am a1','i am a2') #执行结果i am a1 a am a2 #默认参数 def xy(a1...,a2 = 123): print(a1,a2) xy(111) #执行结果111 123 #默认参数不指定修改则输出默认 def xy(a1,a2 = 123): print(a1,a2...) xy(111，222) #执行结果111 222 #指定新的参数将覆盖默认参数 #指定执行参数 def xy(a1,a2): print(a1,a2) xy(a2='nihao',a1='hi...')#执行函数中指定参数
设置默认参数时，有几点要注意：一是必选参数在前，默认参数在后。 当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。 使用默认参数有什么好处？...参数相比，仅仅在参数前面加 了一个*号。...""" 可变参数允许你传入 0 个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自 动组装为一个 tuple。...而关键字参数允许你传入 0 个或任意个含参数名的 参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个 dict。...参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数/命名关键字参数和关键字参数。
一、位置参数 函数调用时根据函数定义的参数位（形参）置来传递参数 示例： #-*- coding:utf-8 -*- def msg(name,age): print("Hello,your...,sex)) msg('root',12,sex= '男') # 参数中有多个关键字参数时，关键字参数不分先后顺序 def msg(name,age,sex): print("Hello,your...,age,sex='男'): #默认参数在关键字参数后面 def test(x,y=2): print(x) print(y) test(2) #只给一个参数传值，则另外一个使用默认值...四、非固定参数 当函数定义时不确定要传入多少个实参时，就可以使用非固定参数。...：位置参数->args->默认参数->*kwargs
■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库、库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv...import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D...haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸...faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来...for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存识别结果
返回值: {"ret":0, "msg":"success"} python post提交参数: 私钥认证，md5加密，post带参提交，判断返回值,多参输入 # -*- coding: utf-8 -
Python中函数的参数是很灵活的，下面分四种情况进行说明。 (1) fun(arg1, arg2, ...)...这种就是所谓的带默认参数的函数，调用的时候我们可以指定arg2的值，也可以省略。...下面是带默认参数的函数实例： >>> def fun(x, y=0): return x - y >>> fun(10) 10 >>> fun(10, -2) 12 >>> fun(10, y=2)...8 >>> fun(x=10, y=2) 8 带默认参数的函数有如上四种调用方式，但是我们调用的时候参数的名称必须和函数定义的时候的参数一致，否则会报错： >>> fun(a=10, b=2)...，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中 下面是一个实例 >>> def fun(**param): print(param) >>> fun(sun=0, mon=1,
1、在命令行中启动Python脚本的时候，经常会用到-m参数，那么-m起了什么作用呢？ 2、先看看 python --help 给出的信息： ?...3、常用例子 python -m SimpleHTTPServer #python2中启动一个简单的http服务器 python -m http.server #python3中启动一个简单的...-py3.5.egg', 'D:\\Python3\\l ib\\site-packages\\psycopg2-2.6.2-py3.5-win32.egg', 'D:\\Python3\\python35....zip', 'D:\\Python3\\DLLs', 'D:\\Python3\\lib', 'D:\\Python3', 'D:\\Python3\\lib\\site -packages']...这就是当前Python解析器运行的环境，Python解析器会在这些目录下去寻找依赖库。
为了把百度文档的内容弄下来，就弄了一下这个 基本环境 操作系统：win7 64位系统 python版本：3.7 2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址：https...digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是：tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装，这里因为我们要识别中文字符...2.3 安装python环境 pip install Pillow pip install pytesseract 2.4 修改pytesseract.py（在这路径下 python37\Scripts...） tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测试（识别中文的时候，在剪切图片，要让数字稍微大一点，把数字放在图片中心...，若识别出来，错别字比较多的话，再重新弄一次图片来识别） #coding=utf-8 from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string
最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。...目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。...语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术，微信中将语音消息转文字，以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令，都是语音识别的现实应用。...语音识别API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言，只要可以对百度语音服务器发起http请求，均可使用此接口来实现语音识别。...而实时语音识别，即一直保持检测麦克风，只要有声音就生成wav文件向API发送请求；当识别不到语音信息时，自动停止。
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