前言
米尔基于ARM+FPGA异构开发板的SDK发布说明
米尔基于ARM+FPGA异构开发板，根据下图文件内容可以知道myir-image-full系统支持的功能，其支持OpenCV，也就不用在格外安装相关驱动包等，省了很多事情。
02. 米尔基于ARM+FPGA异构开发板软件评估指南
本文介绍了Python的基本操作，在文档中10.1开发语言支持。
03.米尔基于ARM+FPGA开发板历程路径
/usr/share/OpenCV/samples//usr/share/opencv4/samples/python/
文件目录中有一些python程序。
04.米尔基于ARM+FPGA开发板图像识别开发
1.使用参考图片
上面的图片是模拟的答题卡，与实际答题卡理论相同，具体细节可能需要变动。正常的答题卡采集的数据较多。
2.源代码
1）源代码截图
2）源代码粘贴
#!/usr/bin/env python3
"""
Created on Thu Sep 30 07:53:41 2021
"""
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.代码图片上传
4.实际运行效果
米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板购买链接
米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板搭载的Artix-7 CPU对标Zynq 7010的FPGA资源，能够满足高速数据采集的需求，并且采用PCIE高速通信，支持200~300MB/S的通信能力。
米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板采用NXP i.MX8M Mini及Xilinx Artix-7处理器，四核 Cortex-A53、Cortex-M4、Artix-7 CPU，1.8GHz主频，基于ARM+FPGA处理架构，具备高性能、低成本、低功耗等特点，两者各司其职，各自发挥原本架构的独特优势。
米尔基于ARM+FPGA核心板和开发板
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