電動車環島不是夢,特斯拉7月將於台灣完成250座充電站

一台特斯拉隨隨便便就要兩、三百萬元台幣的價碼,讓不少喜愛電動車有效率、環保特性的人無法輕易擁有。特斯拉宣布他們跟台灣本地銀行提供的優惠方案,最低每月負擔36,000 元台幣,就可以將特斯拉車子開回家。另外特斯拉的超級充電站也將遍布全台,開著特斯拉環島將不是夢想。

在上週五(6/16)特斯拉Model X 交車派對上,特斯拉香港、澳門及台灣地區區域總監范菁怡表示,在台灣由星展銀行提供的優惠方案,每月最少花36,000 元,就可以開著特斯拉回家。或車主開了3 年之後,除了繼續繳每月的費用,也可以選擇回購專案,將車子賣回給特斯拉。特斯拉也有與車行合作模式,可採租賃模式駕駛特斯拉車。以上幾項不同的方案,供車主依自己的需求選擇最適合的方案。

特斯拉表示,到了7 月,開特斯拉車環島也不會是問題。台灣中部、南部的台南、高雄都將在高速公路交流道一帶設置超級充電站,而東部也會有超級充電站。未來開著特斯拉享受環島行程不再是夢想。Tesla 於今年第二季末正式在台完成超過250 座目的地充電站,分布於全台80 個地點。

▲ 在派對上交車的車輛,5~7 人座都有。

另外不少車主期待的自動輔助駕駛2.0 版與導航功能也將在台啟用,為全世界第一批啟用國家之一。不論是自動輔助轉向、跟車、防撞預警、自動換導、自動停車或是召換功能,都能在台灣使用。未來Model S 或Model X 開在台灣的道路上,透過OTA 機制更新,能夠累積台灣路況,提供最好的駕駛體驗。

▲ 特斯拉與車行合作,提供駕駛特斯拉車的不同方式。

儘管在交車派對上車主是主角,但特斯拉宣布了不少優惠專案。對車主來說,可在一個月內免費申請安裝家用充電設備,另外還有機會到SpaceX 參觀!

 

▲ 特斯拉在台灣與星展銀行合作,推出特斯拉優惠方案。

(合作媒體:。圖片出處:科技新報)

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Tesla超級充電站計畫開放給他牌電動車充電

 

由於各大廠牌的電動車充電標準不同,加上充電站設立不足,續航力一直是電動車普及化的最大障礙之一,但這個情況隨著特斯拉的投入,或許未來即將有望改變。

Electrek 報導,特斯拉過去經常談到將超級充電站網路(Supercharger network)開放給其他車商的可能,但一直都沒有後續消息傳出。就在16 日能源博覽會中,技術長JB Straubel 再度提及這個想法,他表示,目前正與其他車商針對充電站的設置「積極交流」中。

特斯拉最早提到這個概念是在2015 年9 月,當時執行長馬斯克(Elon Musk)表示,特斯拉會持續擁有並經營所有超級充電站,其他車商只需要為該廠牌電動車的充電費用付費即可。

身為世界領先的電動車大廠,特斯拉的超級充電站無論充電率、覆蓋率都領先其他車廠許多,如果這樣的合作方式成真,相信對電動車普及會很有幫助,只怕充電站的塞車情況會更嚴重。

特斯拉一直有在擴大超級充電站網路,根據官網介紹,目前全球已有超過861 個特斯拉超級充電站,但充電站塞車的情況仍舊持續上演,更別提目前多數電動車充電率都沒辦法達到特斯拉的一半;一旦開放其他廠牌車輛使用,車主恐怕得在充電站等上更久時間。

為了改善這種情況,除了宣布進一步擴展網路以外,特斯拉推出一種新型用戶付費系統,可以提供其他車商的用戶使用。值得一提的是,特斯拉也加入了CCS 標準協會,這意味著未來超級充電站的充電接口兼容性或許會更廣泛。

除此之外,一些車商正在打造更高充電率的電動車,很快特斯拉就不會是唯一能以100kW+ 充電率充電的車輛,包括保時捷、奧迪、賓士都宣布,未來2 年會推出新款電動車,估計這些車輛能接受直流快速充電。

(合作媒體:。圖片出處:wikipedia)

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電動車發展快速,旭化成增產鋰電池材料「分隔模」

 

日刊工業新聞23日報導,因車廠加快電動車(EV)的研發腳步、帶動電池材料市場成長速度超乎預期,故旭化成(Asahi Kasei)計畫上修鋰離子電池關鍵材料「分隔膜(separator)」的增產計畫,目標在2020年結束前將分隔膜年產能最高擴增至15億平方公尺(m2)、將達現行的2.5倍,且將遠高於原先規劃的11億m2目標,期望藉由積極投資、鞏固全球龍頭位置。預估追加擴產所需的投資額約300億日圓。

據報導,2016年全球分隔膜市場規模約15億m2、且預估2020年最高將擴大至35億m2的水準。就用途別來看,車用需求佔整體比重7成;就國別來看,因強化環保規範、提振EV需求急增的中國為全球最大市場、佔全球比重過半。

旭化成於3月30日宣布,因電動車(EV)、油電混合車(HV)等車用鋰離子電池需求預估將呈現急速增長,故決議擴增鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」產能,計畫投下約150億日圓,在守山製造所(滋賀縣守山市)增設年產能約2億平方公尺(m2)的分隔膜產線,並預計於2019年度上半年商轉。

旭化成指出,待上述增產工程完工後,該公司整體分隔膜年產能將從現行的約6.6億m2提高3成至約8.6億m2。

旭化成為全球分隔膜龍頭廠、全球市佔率達5成,目前於滋賀縣、宮崎縣以及美國和南韓生產分隔膜。

根據日本市調機構富士經濟(Fuji Keizai)預估,2020年全球分隔膜市場規模將增至3,000億日圓、將達2015年的2倍水準,而EV、HV等車用用途是推動分隔膜需求急增的最大功臣,預估2020年車用分隔膜佔整體市場比重將達約45%。

富士經濟6月22日公布調查報告指出,預估2030年時EV年銷售量將增至407萬台、超越HV(2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。富士經濟預估,在中國需求增加加持下,2035年EV全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。

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Tesla計畫於上海建電動車廠,關稅考量為主因

電動車製造商特斯拉(Tesla)在Model X 的銷售和Model 3 的產能上都面臨著巨大挑戰,在全球最大的電動車市場──中國,Tesla 則看到了電動車需求持續成長帶來的機會,並希望能夠透過投資建廠、本土化製造等方式在中國電動車市場分一杯羹,據悉Tesla 將在上海建造海外第一座電動車製造工廠,未來可能會用於Model 3 電動車的生產。

據知情人士透露,特斯拉已經與上海市政府達成合作協議,將首次在中國生產製造電動車,此次合作將有助於特斯拉進一步提升在中國市場的銷售,目前中國是全球最大的電動車市場,政府對於電動車的銷售和生產有許多優惠政策和補貼。

特斯拉的製造工廠將建在上海臨港開發區,細節正在確認中,將在本月晚些時候對外公開,據悉上海市政府要求該製造工廠必須由特斯拉和上海的合作夥伴共同投資建造,但是否持有控股權還不得而知。市場諮詢公司Dunne Automotive 總裁Michael Dune 表示,特斯拉有機會佔據中國電動車市場的領先地位,許多有實力和知名度的品牌公司都會選擇在上海建造生產基地。

特斯拉選擇在上海生產電動車,有助於直接與中國汽車廠商的產品競爭,這比在美國生產再進口到中國市場銷售,至少能夠降低25% 的進口關稅,正是由於關稅的成本,Tesla Model S 和Model X 電動車在中國市場的價格比美國市場高一倍。

中國政府已經將電動車產業做為戰略性的新興產業,目標是在未來10 年內將混合式和全電動車的銷量提升10 倍,2016 年中國市場電動車的銷量約為28.3 萬台,佔比全球銷量的41%,Tesla 2016 年營收大約為70 億美元,其中15% 來自中國市場。目前大約有200 家公司宣布在中國製造電動車的計畫,其中北汽汽車和比亞迪公司的電動車佔總銷量的89%。

特斯拉CEO 伊隆·馬斯克(Elon Musk)早在3 年前就表示希望能夠在中國建設製造工廠,自2014 年以後每次到訪中國都會與大量政府官員見面。2017 年6 月初特斯拉宣布2017 年下半年在中國超級充電站建設計畫。目前特斯拉在中國大約有117 個超級充電站。

(合作媒體:。圖片出處:public domain CC0)

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科斯創供電動車固化劑 參加澳洲太陽能汽車挑戰賽

如何讓未來交通盡可能的實現永續發展?一群來自德國亞琛工業大學和亞琛應用技術大學,高度積極的大學生提出這樣一個問題。為了尋找答案,他們全心全意地投入一項偉大的專案中:開發一輛太陽能汽車,參加被譽為全球最艱難的太陽能汽車賽事─「世界太陽能汽車挑戰賽」,該賽事將於今年10月8日-15日在澳洲舉行。為了實現這一想法,大約45名青年研究人員在教授們的大力支持下成立「亞琛太陽能戰車」 (Sonnenwagen Aachen)協會。

作為全球領先的創新和永續性材料解決方案供應商,科思創與學生們一樣對此充滿熱情,並希望與他們共同跨越極限,促使專案圓滿完成。 科思創已與德國亞琛工業大學建立了長期合作關係,並作為材料和技術服務提供者與金牌贊助商,為「太陽能戰車」提供支援。 日前,雙方就該專案簽署了合作協定。

太陽能汽車合作

「永續發展是我們策略的一部分,我們支援這一野心勃勃的專案,年輕的研究者們也希望借此機會證明眾多創新和永續交通的概念如今已經可以實現。」 科思創負責創新的董事會成員兼營運長施樂文博士(Dr. Markus Steilemann)說,「在氣候保護和節約化石燃料方面,太陽能汽車貢獻顯著。 隨著我們的技術發展以及合作關係的深化,我們希望彰顯科思創致力於創新和永續發展的承諾,以及對青年才俊的強力支持。」

「太陽能戰車」團隊第一主席Hendrik Löbberding對科思創表示歡迎:「我們很高興可以得到科思創的鼎力相助,最重要的是,科思創在材料方面的強大實力將使我們受益匪淺。」總部位於利物庫森的科思創,在將創新材料應用到太陽能交通方面已累積了豐富的經驗:作為「陽光動力號」太陽能飛機專案的官方合作夥伴,科思創為全球首次完全依靠太陽能的載人環球飛行做出了重大貢獻。

賽道測試:含生物基固化劑的汽車塗料

該澳洲賽事所經路線在10月的氣溫可高達攝氏45度,紫外線輻射強,空氣含塵量高。科思創希望藉「太陽能戰車」專案,在嚴酷氣候條件下對各種材料進行測試。其中最重要的產品應用是由全球領先的汽車塗料製造商PPG提供的三塗層聚氨酯塗料,該塗料尤其適用於由碳纖維複合材料製成的汽車車身部件。

氣候條件對面漆會產生顯著影響。該PPG面漆採用科思創生產的生物基固化劑Desmodur® eco N 7300,該固化劑中70%的碳含量來自於生物基。

此外,科思創生產的聚氨酯和聚碳酸酯材料也應用於「太陽能戰車」,幫助實現輕量化和空氣動力學的設計概念。

對太陽能汽車的嚴峻考驗

被譽為全球最艱難的太陽能汽車賽事─「世界太陽能汽車挑戰賽」,今年將迎向第30周年。每兩年,來自全球各地的團隊會駕駛各自製造的汽車,在不使用一滴燃油的條件下,在達爾文至阿德萊德的3000公里道路上展開競賽。

來自亞琛的「太陽能戰車」將是今年挑戰賽「挑戰者組」中唯一參賽的德國汽車。團隊對於贏得比賽非常樂觀,來自「亞琛太陽能戰車」的Hendrik Löbberding表示:「我們在零排放汽車領域擁有豐富的經驗,而且裝備精良,期待與來自五大洲的其他約40個團隊一決高下。」

兩名團隊成員曾駕駛電動汽車贏得為期四天、橫穿北萊茵-威斯特伐利亞的e-CROSS Germany 「氣候中和」汽車拉力賽。 在那之前一個月,「太陽能戰車」成員還陪同一支來自波鴻的團隊參加了2016年European Solar Challenge 24小時太陽能汽車挑戰賽。

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美國原油均價下跌,市場憂產油過剩

美國能源資訊局(EIA)公佈,6月26日全美普通汽油平均零售價格為每加侖2.288美元,創下半年新低;較前週下跌3美分,較去年同期下跌4.1美分。各地區零售汽油均價全面下跌,西岸地區的零售汽油均價最高達每加侖2.826美元,較前週下跌3.4美分;墨西哥灣地區的零售汽油均價最低為每加侖2.053美元,較前週下跌3.8美分。NYMEX原油期貨上週下跌3.9%,因擔憂油市過剩以及美國產量持續增長的影響。

美國汽車協會(AAA)報告表示,6月26日全美普通無鉛汽油平均零售價格為每加侖2.26美元,較前週下跌3美分,較一個月前下跌11美分,較去年同期下跌4美分。AAA表示,包括美國煉油廠原油加工量處在新高水平、汽油以及原油庫存高企,以及今年以來的需求表現較為疲弱等,都是造成零售汽油均價下跌的主因。美國汽油需求已經有所回升,6月16日當週,美國汽油日均需求較前週926.9萬桶增至981.6萬桶,逼近5月底創下新高的982.2萬桶。

AAA表示,即將到來的美國獨立紀念日假期(7月4日),預計將有創同期新高的4,420萬人出遊(離家超過50英里),比去年還要增加125萬人或2.9%。其中,預計將有3,750萬人開車出遊,同樣較去年同期增加2.9%。AAA資深副總裁Bill Sutherland表示,就業市場強勁、薪資增加以及消費信心提高等,都是今年出遊人數將創下歷年同期新高的主要原因。AAA表示,當前美國零售汽油均價逼近歷年的同期新低,但鑑於下週的假期來臨,零售汽油均價可能會有小幅上漲。

《Oilprice.com》報導,相比十年前在油田自然衰竭的影響下,市場認為全球的產油上限即將到來;如今市場更多的是認為石油消費的巔峰將會到來,主要因為電動車興起的影響。一份調查顯示,如果電動車的年增長率維持在60%,則2023年的全球石油日需求量將會比當前減少200萬桶;如果年增長率為30%,則2025年的全球石油日需求量會比當前減少200萬桶。

不過,實際數據顯示,至少目前為止石油需求增長並未下滑;過去十年全球石油日需求量年均增長110萬桶,過去五年則年均增長140萬桶,2016年則增長160萬桶,而去年的電動車銷售增長41%。報導認為,包括人口以及中產階級增長,以及開發中國家汽車銷售持續增加等,都是令全球石油需求仍持續攀高的主因。

(本文內容由授權使用。圖片出處:wikipedia)

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市場電動車需求上升,Nissan將對現有車款EV化

日經新聞報導,日產汽車(Nissan)將大舉擴充電動車(EV)產品陣容,日產社長兼CEO西川廣人27日於橫濱市舉行的定期股東會上表示,「今年度將推出新型『Leaf』,且中期來看,將推動現行已進行量產販售的車款EV化」。

因北美、中國加強環保規範,帶動EV有望進一步普及。日產目前的EV車款僅有「Leaf」等少數幾款,而之後計畫將SUV、輕型汽車以及商用車進行EV化。

另外,日產會長Carlos Ghosn也在股東會上表示,「日產在EV界居領導位置。日產EV累計銷售量超過60萬台、為美國特斯拉(Tesla)的2倍」。

日本市調機構富士經濟(Fuji Keizai)6月22日公布銷售動向報告指出,EV在2025年以後需求將急速增加,預估2030年時EV年銷售量將增至407萬台、超越油電混合車(HV、2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。在中國需求增加加持下,2035年EV全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。

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Json模塊和Pickle模塊的使用

在對數據進行序列化和反序列化是常見的數據操作,Python提供了兩個模塊方便開發者實現數據的序列化操作,即 json 模塊和 pickle 模塊。這兩個模塊主要區別如下:

  • json 是一個文本序列化格式,而 pickle 是一個二進制序列化格式;
  • json 是我們可以直觀閱讀的,而 pickle 不可以;
  • json 是可互操作的,在 Python 系統之外廣泛使用,而 pickle 則是 Python 專用的;
  • 默認情況下,json 只能表示 Python 內置類型的子集,不能表示自定義的類;但 pickle 可以表示大量的 Python 數據類型。

Json 模塊

Json 是一種輕量級的數據交換格式,由於其具有傳輸數據量小、數據格式易解析等特點,它被廣泛應用於各系統之間的交互操作,作為一種數據格式傳遞數據。它包含多個常用函數,具體如下:

dumps()函數

dumps()函數可以將 Python 對象編碼成 Json 字符串。例如:

#字典轉成json字符串 加上ensure_ascii=False以後,可以識別中文, indent=4是間隔4個空格显示

import json         
d={'小明':{'sex':'男','addr':'上海','age':26},'小紅':{ 'sex':'女','addr':'上海', 'age':24},}
print(json.dumps(d,ensure_ascii=False,indent=4))

#執行結果:
{
    "小明": {
        "sex": "男",
        "addr": "上海",
        "age": 26
    },
    "小紅": {
        "sex": "女",
        "addr": "上海",
        "age": 24
    }
}

dump()函數

dump()函數可以將 Python對象編碼成 json 字符串,並自動寫入到文件中,不需要再單獨寫文件。例如:

#字典轉成json字符串,不需要寫文件,自動轉成的json字符串寫入到‘users.json’的文件中 
import json                                                                         
d={'小明':{'sex':'男','addr':'上海','age':26},'小紅':{ 'sex':'女','addr':'上海', 'age':24},}
#打開一個名字為‘users.json’的空文件
fw =open('users.json','w',encoding='utf-8')

json.dump(d,fw,ensure_ascii=False,indent=4)

loads()函數

loads()函數可以將 json 字符串轉換成 Python 的數據類型。例如:

#這是users.json文件中的內容
{
    "小明":{
        "sex":"男",
        "addr":"上海",
        "age":26
    },
    "小紅":{
        "sex":"女",
        "addr":"上海",
        "age":24
    }
}

#!/usr/bin/python3
#把json串變成python的數據類型   
import json  
#打開‘users.json’的json文件
f =open('users.json','r',encoding='utf-8')
#讀文件
res=f.read()
print(json.loads(res))

#執行結果:
{'小明': {'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26}, '小紅': {'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24}}

load()函數

load()loads()功能相似,load()函數可以將 json 字符串轉換成 Python 數據類型,不同的是前者的參數是一個文件對象,不需要再單獨讀此文件。例如:

#把json串變成python的數據類型:字典,傳一個文件對象,不需要再單獨讀文件 
import json   
#打開文件
f =open('users.json','r',encoding='utf-8') 
print(json.load(f))

#執行結果:
{'小明': {'sex': '男', 'addr': '上海', 'age': 26}, '小紅': {'sex': '女', 'addr': '上海', 'age': 24}}

Pickle 模塊

Pickle 模塊與 Json 模塊功能相似,也包含四個函數,即 dump()、dumps()、loads() 和 load(),它們的主要區別如下:

  • dumps 和 dump 的區別在於前者是將對象序列化,而後者是將對象序列化並保存到文件中。
  • loads 和 load 的區別在於前者是將序列化的字符串反序列化,而後者是將序列化的字符串從文件讀取並反序列化。

dumps()函數

dumps()函數可以將數據通過特殊的形式轉換為只有python語言認識的字符串,例如:

import pickle
# dumps功能
import pickle
data = ['A', 'B', 'C','D']  
print(pickle.dumps(data))

b'\x80\x03]q\x00(X\x01\x00\x00\x00Aq\x01X\x01\x00\x00\x00Bq\x02X\x01\x00\x00\x00Cq\x03X\x01\x00\x00\x00Dq\x04e.'

dump()函數

dump()函數可以將數據通過特殊的形式轉換為只有python語言認識的字符串,並寫入文件。例如:

# dump功能
with open('test.txt', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)
print('寫入成功')

寫入成功

loads()函數

loads()函數可以將pickle數據轉換為python的數據結構。例如:

# loads功能
msg = pickle.loads(datastr)
print(msg)

['A', 'B', 'C', 'D']

load()函數

load()函數可以從數據文件中讀取數據,並轉換為python的數據結構。例如:

# load功能
with open('test.txt', 'rb') as f:
   data = pickle.load(f)
print(data)

['A', 'B', 'C', 'D']

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樹莓派3B/3B+和4B安裝OpenCV教程 (屢試不爽)

    

安裝前準備

  1. 在樹莓派上拓展文件系統

    如果你使用的樹莓派為新裝的系統,那麼第一件事情就是擴展文件系統,以包括microSD卡上的所有空間。

    具體步驟如下:

      1.在樹莓派終端(或者SSH)上輸入:

1 $ sudo raspi-config

 

      2.然後選擇“高級選項”菜單項

   

       3.然後選擇“擴展文件系統”:

  

       4. 選擇第一個選項“A1.Expand Filesystem”,按鍵盤上的Enter鍵,完成後點擊“Finish”按鈕,重新啟動樹莓派。

    如果不能重啟,則可以執行以下操作:

1 $ sudo reboot

 

      重新啟動后,文件系統已經擴展為包括micro-SD卡上的所有空間。可以通過執行 df -h 檢查輸出來驗證磁盤是否已擴展。

1 $ df -h

 

 

  

 

      5. 此時我的樹莓派文件系統已擴展為包含16GB的micor-SD卡。如果您使用的是8GB卡,則可能使用了將近50%的可用空間,

    因此,一件簡單的事情就是刪除LibreOffice和Wolfram引擎以釋放Pi上的一些空間:

1 $ sudo apt-get purge wolfram-engine
2 $ sudo apt-get purge libreoffice*
3 $ sudo apt-get clean
4 $ sudo apt-get autoremove

 

 

  2.更換樹莓派源為清華鏡像源,防止後面下載GTK2.0失敗。

    換源方法參考:

安裝步驟

   1.更新系統

1 $ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

   

   2.在樹莓派上安裝OpenCV所需要依賴的工具和一些圖像視頻庫

  • 安裝包括CMake的開發人員工具

    1 // 安裝build-essential、cmake、git和pkg-config
    2 sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config 

     

  • 安裝常用圖像工具包

    1 // 安裝jpeg格式圖像工具包
    2 sudo apt-get install libjpeg8-dev 

     

    1 // 安裝tif格式圖像工具包
    2 sudo apt-get install libtiff5-dev 

     

    1 // 安裝JPEG-2000圖像工具包
    2 sudo apt-get install libjasper-dev 

     

    1 // 安裝png圖像工具包
    2 sudo apt-get install libpng12-dev 

     

  • 安裝常用的視頻庫

1 //v4l中4後面的是 英文字母“l”
2 sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

 

  

  • 安裝GTK2.0

    1 sudo apt-get install libgtk2.0-dev

     

  • 安裝OpenCV數值優化函數包

1 sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

 

    

 

    3.下載編譯OpenCV源碼

  • 下載opencv3.4.3和opencv_contrib3.4.3

1 // 下載OpenCV
2 wget -O opencv-3.4.3.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.4.3.zip

 

   

1 // 解壓OpenCV
2 unzip opencv-3.4.3.zip

 

   

1 // 下載OpenCV_contrib庫:
2 wget -O opencv_contrib-3.4.3.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/3.4.3.zip

 

   

 

1 // 解壓OpenCV_contrib庫:
2 unzip opencv_contrib-3.4.3.zip

   

  • 配置CMake編譯OpenCV 3環境

    使用CMake設置編譯,然後運行 make 來編譯OpenCV。這是整個過程中耗時最長的步驟,大約4個小時。

    回到OpenCV存儲庫並創建 build 文件夾,用來存放 CMake 編譯時產生的臨時文件。

1 //具體路徑請以實際為準
2 cd ~/opencv-3.4.3
3 
4 // 新建build文件夾
5 mkdir build
6      
7 // 進入build文件夾
8 cd build
9   

   

 

  •  設置CMake編譯參數,安裝目錄默認為/usr/local

    注意參數名、等號和參數值之間不能有空格,每行末尾“\”之前有空格,這裏使用換行符“\”是為了看起來工整,參數值最後是兩個英文的點,意思是上級

  目錄(【注意】如果在root用戶下執行cmake命令,請將OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值改為絕對路徑,如:/home/pi/opencv_contrib-3.4.3/modules):

/** CMAKE_BUILD_TYPE是編譯方式
* CMAKE_INSTALL_PREFIX是安裝目錄
* OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH是加載額外模塊
* INSTALL_PYTHON_EXAMPLES是安裝官方python例程
* BUILD_EXAMPLES是編譯例程(這兩個可以不加,不加編譯稍微快一點點,想要C語言的例程的話,在最後一行前加參數INSTALL_C_EXAMPLES=ON,要C++例程的話在最後一行前加參數INSTALL_C_EXAMPLES=ONINSTALL_CXX_EXAMPLES=ON)
**/
 
sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.3/modules \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D INSTALL_CXX_EXAMPLES=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
 

   

 

     配置完后如下圖:

   

 

  • 備份build文件中的東西

     因為下一步的編譯會使用build文件中的東西,假如編譯失敗后還要重新進行cmake,比較耽誤時間,這裏可以直接備份一下cmake好的build文件夾,

  命名為build1,重新make的時候可以拿來用。

1 //返回上層目錄
2 cd ..
3 //備份release文件夾
4 cp -r release ./release1

  

  • 為樹莓派增加SWAP

    在開始編譯之前,建議你增加交換空間。這將使你使用樹莓派的所有四個內核來編譯OpenCV,而不會由於內存耗盡導致編譯掛起。

    打開 etc dphys – swapfile   文件:

1 $ sudo nano /etc/dphys-swapfile

    然後編輯 CONF_SWAPSIZE  變量:

   

 

      注意:此處我將交換空間從100MB增加到2048MB;如果你不執行此步驟,你的樹莓派編譯時很可能掛起。

    重新啟動交換服務:

1 $ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile stop
2 $ sudo /etc/init.d/dphys-swapfile start

   

 

     注意:增加交換空間的大小是燒壞樹莓派 microSD卡的好方法。基於閃存的存儲只能執行有限數量的寫操作,直到該卡基本不能夠容納1和0。我們只能在短時間內

  啟動大型交換,所以這沒什麼大問題的。

  • 編譯OpenCV 3

1 /**
2 * 以管理員身份,否則容易出錯
3 * make命令參數-j4指允許make使用最多4個線程進行編譯,這樣編譯速度會更快
4 * 可以根據自己機器的情況進行更改
5 * 使用tee命令可以將編譯過程中終端显示的信息保存到make.log文件中,便於查看,這樣即使VNC斷線,終端的* 信息太多看不到,也可以通過make.log文件查看編譯過程。
6 **/
7  
8 sudo make -j4 2>&1 | tee make.log

   

 

    如果看到進度編譯到100%,那麼說明編譯安裝成功。

   

1 // 安裝
2 sudo make install
3  
4 // 更新動態鏈接庫
5 sudo ldconfig

    

    注意: 不要忘記回到 /etc/dphysswapfile 文件:

       1.將 CONF_SWAPSIZE 重置為 100MB

       2.重新啟動交換服務

其他配置

   設置庫的路徑,相當於windows下的環境變量,便於使用OpenCV庫,也可以不進行設置,使用的時候說明路徑也可。例如在編譯時說明使用庫的路徑是 -L/usr/local/lib 

 

  1.配置opencv.conf 

   打開opencv.conf配置文件,在末端加入如下內容: 

 1 //這裏我使用的是樹莓派默認的nano,也可以使用vim、gedit.打開opencv.conf文件
 2 sudo nano /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
 3 
 4 /**
 5 *在末端添加如下內容
 6 *注意:?表示一個空格,可能原因是有的語言要求最後有一個空格才可以編譯通過。
 7 **/
 8 /usr/local/lib
 9 ?
10 
11 //加載一下
12sudo ldconfig

   

  2.打開 bash.bashrc 配置文件 

1 //打開bash.bashrc配置文件
2 sudo gedit /etc/bash.bashrc
3 
4 
5 // 在最後添加如下內容
6 PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig       
7 export PKG_CONFIG_PATH

    

  3.重啟樹莓派

1 sudo reboot

 

 檢測OpenCV使用是否正常

  python程序

 1 import cv2
 2 import numpy as np
 3 cv2.namedWindow("gray")
 4 img = np.zeros((512,512),np.uint8)#生成一張空的灰度圖像
 5 cv2.line(img,(0,0),(511,511),255,5)#繪製一條白色直線
 6 cv2.imshow("gray",img)#显示圖像
 7 #循環等待,按q鍵退出
 8 while True:
 9     key=cv2.waitKey(1)
10     if key==ord("q"):
11         break
12 cv2.destoryWindow("gray")

  保存文件為 test.py ,並在終端運行程序

1 sudo python3 test.py

  運行結果如下:

  

 

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精通awk系列(8):awk劃分字段的3種方式

回到:

詳細分析awk字段分割

awk讀取每一條記錄之後,會將其賦值給$0,同時還會對這條記錄按照預定義變量FS劃分字段,將劃分好的各個字段分別賦值給$1 $2 $3 $4...$N,同時將劃分的字段數量賦值給預定義變量NF

引用字段的方式

$N引用字段:

  • N=0:即$0,引用記錄本身
  • 0<N<=NF:引用對應字段
  • N>NF:表示引用不存在的字段,返回空字符串
  • N<0:報錯

可使用變量或計算的方式指定要獲取的字段序號。

awk '{n = 5;print $n}' a.txt
awk '{print $(2+2)}' a.txt   # 括號必不可少,用於改變優先級
awk '{print $(NF-3)}' a.txt

分割字段的方式

讀取record之後,將使用預定義變量FS、FIELDWIDTHS或FPAT中的一種來分割字段。分割完成之後,再進入main代碼段(所以,在main中設置FS對本次已經讀取的record是沒有影響的,但會影響下次讀取)。

劃分字段方式(一):FS或-F

FS或者-F:字段分隔符

  • FS為單個字符時,該字符即為字段分隔符
  • FS為多個字符時,則採用正則表達式模式作為字段分隔符
  • 特殊的,也是FS默認的情況,FS為單個空格時,將以連續的空白(空格、製表符、換行符)作為字段分隔符
  • 特殊的,FS為空字符串””時,將對每個字符都進行分隔,即每個字符都作為一個字段
  • 設置預定義變量IGNORECASE為非零值,正則匹配時表示忽略大小寫(隻影響正則,所以FS為單字時無影響)
  • 如果record中無法找到FS指定的分隔符(例如將FS設置為”\n”),則整個記錄作為一個字段,即$1$0相等
# 字段分隔符指定為單個字符
awk -F":" '{print $1}' /etc/passwd
awk 'BEGIN{FS=":"}{print $1}' /etc/passwd

# 字段分隔符指定為正則表達式
awk 'BEGIN{FS=" +|@"}{print $1,$2,$3,$4,$5,$6}' a.txt

劃分字段方式(二):FIELDWIDTHS

指定預定義變量FIELDWIDTHS按字符寬度分割字段,這是gawk提供的高級功能。在處理某字段缺失時非常好用。

用法:

示例1:

# 沒取完的字符串DDD被丟棄,且NF=3
$ awk 'BEGIN{FIELDWIDTHS="2 3 2"}{print $1,$2,$3,$4}' <<<"AABBBCCDDDD"
AA BBB CC 

# 字符串不夠長度時無視
$ awk 'BEGIN{FIELDWIDTHS="2 3 2 100"}{print $1,$2,$3,$4"-"}' <<<"AABBBCCDDDD"
AA BBB CC DDDD-

# *號取剩餘所有,NF=3
$ awk 'BEGIN{FIELDWIDTHS="2 3 *"}{print $1,$2,$3}' <<<"AABBBCCDDDD"      
AA BBB CCDDDD

# 字段數多了,則取完字符串即可,NF=2
$ awk 'BEGIN{FIELDWIDTHS="2 30 *"}{print $1,$2,NF}' <<<"AABBBCCDDDD"  
AA BBBCCDDDD 2

示例2:處理某些字段缺失的數據。

如果按照常規的FS進行字段分割,則對於缺失字段的行和沒有缺失字段的行很難統一處理,但使用FIELDWIDTHS則非常方便。

假設a.txt文本內容如下:

ID  name    gender  age  email          phone
1   Bob     male    28   abc@qq.com     18023394012
2   Alice   female  24   def@gmail.com  18084925203
3   Tony    male    21   aaa@163.com    17048792503
4   Kevin   male    21   bbb@189.com    17023929033
5   Alex    male    18                  18185904230
6   Andy    female  22   ddd@139.com    18923902352
7   Jerry   female  25   exdsa@189.com  18785234906
8   Peter   male    20   bax@qq.com     17729348758
9   Steven  female  23   bc@sohu.com    15947893212
10  Bruce   female  27   bcbd@139.com   13942943905

因為email字段有的是空字段,所以直接用FS劃分字段不便處理。可使用FIELDWIDTHS。

# 字段1:4字符
# 字段2:8字符
# 字段3:8字符
# 字段4:2字符
# 字段5:先跳過3字符,再讀13字符,該字段13字符
# 字段6:先跳過2字符,再讀11字符,該字段11字符
awk '
BEGIN{FIELDWIDTHS="4 8 8 2 3:13 2:11"}
NR>1{
    print "<"$1">","<"$2">","<"$3">","<"$4">","<"$5">","<"$6">"
}' a.txt

# 如果email為空,則輸出它
awk '
BEGIN{FIELDWIDTHS="4 8 8 2 3:13 2:11"}
NR>1{
    if($5 ~ /^ +$/){print $0}
}' a.txt

劃分字段方式(三):FPAT

FS是指定字段分隔符,來取得除分隔符外的部分作為字段。

FPAT是取得匹配的字符部分作為字段。它是gawk提供的一個高級功能。

FPAT根據指定的正則來全局匹配record,然後將所有匹配成功的部分組成$1、$2...,不會修改$0

  • awk 'BEGIN{FPAT="[0-9]+"}{print $3"-"}' a.txt
  • 之後再設置FS或FPAT,該變量將失效

FPAT常用於字段中包含了字段分隔符的場景。例如,CSV文件中的一行數據如下:

Robbins,Arnold,"1234 A Pretty Street, NE",MyTown,MyState,12345-6789,USA

其中逗號分隔每個字段,但雙引號包圍的是一個字段整體,即使其中有逗號。

這時使用FPAT來劃分各字段比使用FS要方便的多。

echo 'Robbins,Arnold,"1234 A Pretty Street, NE",MyTown,MyState,12345-6789,USA' |\
awk '
    BEGIN{FPAT="[^,]*|(\"[^\"]*\")"}
    {
        for (i=1;i<NF;i++){
            print "<"$i">"
        }
    }
'

最後,patsplit()函數和FPAT的功能一樣。

檢查字段劃分的方式

有FS、FIELDWIDTHS、FPAT三種獲取字段的方式,可使用PROCINFO數組來確定本次使用何種方式獲得字段。

PROCINFO是一個數組,記錄了awk進程工作時的狀態信息。

如果:

  • PROCINFO["FS"]=="FS",表示使用FS分割獲取字段
  • PROCINFO["FPAT"]=="FPAT",表示使用FPAT匹配獲取字段
  • PROCINFO["FIELDWIDTHS"]=="FIELDWIDTHS",表示使用FIELDWIDTHS分割獲取字段

例如:

if(PROCINFO["FS"]=="FS"){
    ...FS spliting...
} else if(PROCINFO["FPAT"]=="FPAT"){
    ...FPAT spliting...
} else if(PROCINFO["FIELDWIDTHS"]=="FIELDWIDTHS"){
    ...FIELDWIDTHS spliting...
}

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