电脑摄像头厂家-一念间数码(在线咨询)-深圳摄像头厂家

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TTL门电路中输入端负载特性（输入端带电阻特殊情况的处理）：

1）悬空时相当于输入端接高电平。因为这时可以看作是输入端接一个无穷大的电阻。

2）在门电路输入端串联10K电阻后再输入低电平，输入端出呈现的是高电平而不是低电平。因为由TTL门电路的输入端负载特性可知，只有在输入端接的串联电阻小于910欧时，摄像头现货，它输入来的低电平信号才能被门电路识别出来，串联电阻再大的话输入端就一直呈现高电平。这个一定要注意。CMOS门电路就不用考虑这些了。

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BGA:

Ball Grid Array Package 球栅阵列封装，在印刷基板的背面

按陈列方式制作出球形凸点用以代替引脚。

CSP:

Chip Scale Package芯片级封装。

COB:

Chip on board板上芯片封装，半导体芯片交接贴装在印刷线

路板上，芯片与基板的电气连接用引线缝合方法实现。

COG:

Chip on glass

COF:

Chip on FPC

CLCC:

Ceramic Leaded Chip Carrier带引脚的陶瓷芯片载体，引

脚从封装的四个侧面引出，摄像头厂家批发，呈丁字形

。

PLCC

: Plastic Leaded Chip Carrier带引线的塑料芯片载体 ，引

脚从封装的四个侧面引出，呈丁字形

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MATLAB人脸识别程序

ProjectedImages = [];

Train_Number = size(Eigenfaces，2);

for i = 1 : Train_Number

temp = Eigenfaces"*A(:，i); % 将每个样本投影到特征空间

ProjectedImages = [ProjectedImages temp];

end

%%%%%%%%%%%从测试图片中提取PCA特点

InputImage = imread(TestImage);

temp = InputImage(:，:，1);

[irow icol] = size(temp);

InImage = reshape(temp"，irow*icol，1);

Difference = double(InImage)-m;

ProjectedTestImage =

Eigenfaces"*Difference; % 将待测样本投影到特征空间

%%%%%%%按照欧式距离取小的原则得出匹配的人脸

Euc_dist = [];

for i = 1 : Train_Number

q

= ProjectedImages(:，i);

temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ) )^2;

Euc_dist = [Euc_dist temp];

end

[Euc_dist_min ， Recognized_index] =

min(Euc_dist);

OutputName =

strcat(int2str(Recognized_index)，".jpg");

3 MATLAB软件程序编写

3.1.创建图片数据库

function T =

CreateDatabase(TrainDatabasePath)

%%%%%%读取训练库路径，并统计样本个数

TrainFiles = dir(TrainDatabasePath);

Train_Number = 0;

for i = 1:size(TrainFiles，1)

if not(strcmp(TrainFiles(i).name，".")|strcmp(TrainFiles(i).name，"..")|strcmp(TrainFiles(i).name，"Thumbs.db"))

Train_Number = Train_Number 1; % Number of all images in the training

database

end

end

%%%%%%%%将2维图像转化为一维向量

T = [];

for i = 1 : Train_Number

% I have chosen the name of each image in

databases as a corresponding number. However， it is not mandatory!

str = int2str(i);

str = strcat("﹨"，str，".jpg");

str = strcat(TrainDatabasePath，str);

img = imread(str);

img = rgb2gray(img);

[irow icol] = size(img);

temp = reshape(img"，irow*icol，1);

% Reshaping 2D images into 1D image vectors

T

= [T temp]; % "T" grows after each turn

end