ESP32S3引入了向量扩展(Vector Extensions),这是一种SIMD(Single Instruction, Multiple Data)技术,可以在一次指令中处理多个数据。JPEGDEC库就针对ESP32S3的SIMD指令集进行了优化,从而显著提高了解码速度。 3. 性能测试数据 Tiny JPEG Decoder:48ms/帧(240x240图像) JPEGDEC(
选择启动分区的数量：加载分区表，选择boot分区 */bootloader_state_t bs ={};int boot_index = select_partition_number(&bs);if(boot_index == INVALID_INDEX){bootloader_reset();}/* 3. 加载应用程序映像并启动bootloader_support/src/esp32s3/bootloader_utility.c*/bootloader_utility_load_boot_image(&...
Example using namespace SYSTEM::UI;// 创建选择菜单auto select_menu = SelectMenu();// 创建选项列表std::vector items = { "[WHAT 7 TO PLAY]", "Jenshin Import", "Light Soul", "Grand Cop Manual", "Super Maliao", "Quit"};// 等待选择auto selected_index = select_menu.waitResult(items)...
T = image.get_affine_transform(src_point, dst_point) a = image.warp_affine_ai(img, img_face, T) a = img_face.ai_to_pix() # a = img.draw_image(img_face, (128,0)) del (face_cut_128) # calculate face feature vector fmap = kpu.forward(task_fe, img_face) feature = kpu.fa...
#include <vector> const char *ssid = "xxo"; wifi id const char *password = "12345678"; wifi密码 const IPAddress serverIP(10,218,19,53); //欲访问的地址 uint16_t serverPort = 8080; //服务器端口号 #define maxcache 1430 WiFiClient client; //声明一个客户端对象,用于与服务器进行连接 ...
int get_filter_data(const tflite::Model* model, int op_idx, std::vector<float> &filter_data) { // 通过model获取第一个subgraph,通常子图都只有一个 const tflite::SubGraph* subgraph = model->subgraphs()->Get(0); if (subgraph == nullptr) ...
CPU复位:只复位CPUx内核,这里的CPUx代表CPU0和CPU1.复位释放后,程序将从CPUxReset Vector开始执行。 内核复位:复位除了RTC以外的数字系统,包括CPU0、CPU1、外设、WiFi、Bluetooth® LE及数字GPIO。 系统复位:复位包括RTC在内的整个数字系统。 芯片复位:复位整个芯片。
CPU复位:只复位CPUx内核,这里的CPUx代表CPU0和CPU1.复位释放后,程序将从CPUx Reset Vector开始执行。 内核复位:复位除了RTC以外的数字系统,包括CPU0、CPU1、外设、WiFi、Bluetooth® LE及数字GPIO。 系统复位:复位包括RTC在内的整个数字系统。 芯片复位:复位整个芯片。 上述任意复位源产生时,CPU0和CPU1均将立刻...
CPU复位:只复位CPUx内核,这里的CPUx代表CPU0和CPU1.复位释放后,程序将从CPUx Reset Vector开始执行。 内核复位:复位除了RTC以外的数字系统,包括CPU0、CPU1、外设、WiFi、Bluetooth® LE及数字GPIO。 系统复位:复位包括RTC在内的整个数字系统。 芯片复位:复位整个芯片。
a=image.warp_affine_ai(img, img_face, T) #对原始图片人脸图片进行仿射变换,变换为正脸图像 a=img_face.ai_to_pix() # 将正脸图像转为kpu格式 #a = img.draw_image(img_face, (128,0)) del(face_cut_128) # 释放裁剪人脸部分图片 # calculate face feature vector ...