26- OCR 基于PP-OCRv3的液晶屏读数识别

news2024/9/20 1:04:13

要点：

  • 液晶屏识别示例
  • github 地址

1. 简介

本项目基于PaddleOCR开源套件，以PP-OCRv3检测和识别模型为基础，针对液晶屏读数识别场景进行优化。主要是针对各种仪表进行识别：

2 安装环境

安装Git：Git 详细安装教程

# 首先git官方的PaddleOCR项目，安装需要的依赖
# 第一次运行打开该注释
# git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
cd PaddleOCR
pip install -r requirements.txt

3 . 文字检测，PP-OCRv3检测算法介绍

PP-OCRv3检测模型是对PP-OCRv2中的CML（Collaborative Mutual Learning) 协同互学习文本检测蒸馏策略进行了升级。如下图所示，CML的核心思想结合了①传统的Teacher指导Student的标准蒸馏与 ②Students网络之间的DML互学习，可以让Students网络互学习的同时，Teacher网络予以指导。PP-OCRv3分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。其中，在对教师模型优化时，提出了大感受野的PAN结构LK-PAN和引入了DML（Deep Mutual Learning）蒸馏策略；在对学生模型优化时，提出了残差注意力机制的FPN结构RSE-FPN。

3.1 数据准备

计量设备屏幕字符检测数据集数据来源于实际项目中各种计量设备的数显屏，以及在网上搜集的一些其他数显屏，包含训练集755张，测试集355张。

# 在PaddleOCR下创建新的文件夹train_data
mkdir train_data
# 下载数据集并解压到指定路径下
unzip icdar2015.zip  -d train_data
# 随机查看文字检测数据集图片
from PIL import Image  
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os


train = './train_data/icdar2015/text_localization/test'
# 从指定目录中选取一张图片
def get_one_image(train):
    plt.figure()
    files = os.listdir(train)
    n = len(files)
    ind = np.random.randint(0,n)
    img_dir = os.path.join(train,files[ind])  
    image = Image.open(img_dir)  
    plt.imshow(image)
    plt.show()
    image = image.resize([208, 208])  

get_one_image(train)

3.2 模型训练

3.2.1 预训练模型直接评估

下载我们需要的PP-OCRv3检测预训练模型，更多选择请自行选择其他的文字检测模型

#使用该指令下载需要的预训练模型
wget -P ./pretrained_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar
# 解压预训练模型文件
tar -xf ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train.tar -C pretrained_models

在训练之前，我们可以直接使用下面命令来评估预训练模型的效果:

# 评估预训练模型
python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model="./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy"

3.2.2 预训练模型直接finetune

修改配置文件

我们使用configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml，主要修改训练轮数和学习率参相关参数，设置预训练模型路径，设置数据集路径。 另外，batch_size可根据自己机器显存大小进行调整。 具体修改如下几个地方：

epoch:100
save_epoch_step:10
eval_batch_step:[0, 50]
save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_v3_det/
pretrained_model: ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy
learning_rate: 0.00025
num_workers: 0 # 如果单卡训练，建议将Train和Eval的loader部分的num_workers设置为0，否则会出现`/dev/shm insufficient`的报错

开始训练

使用我们上面修改的配置文件configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml，训练命令如下：

# 开始训练模型
python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model=./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy

评估训练好的模型：

# 评估训练好的模型
python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_det/best_accuracy"

3.2.3 基于预训练模型Finetune_student模型

我们使用configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml，主要修改训练轮数和学习率参相关参数，设置预训练模型路径，设置数据集路径。 另外，batch_size可根据自己机器显存大小进行调整。 具体修改如下几个地方：

epoch:100
save_epoch_step:10
eval_batch_step:[0, 50]
save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_v3_det_student/
pretrained_model: ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/student
learning_rate: 0.00025
num_workers: 0 # 如果单卡训练，建议将Train和Eval的loader部分的num_workers设置为0，否则会出现`/dev/shm insufficient`的报错

训练命令如下：

python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml -o Global.pretrained_model=./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/student

评估训练好的模型：

# 评估训练好的模型
python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_student.yml -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_det_student/best_accuracy"

3.2.4 基于预训练模型Finetune_teacher模型

首先需要从提供的预训练模型best_accuracy.pdparams中提取teacher参数，组合成适合dml训练的初始化模型，提取代码如下：

cd ./pretrained_models/
# transform teacher params in best_accuracy.pdparams into teacher_dml.paramers
import paddle

# load pretrained model
all_params = paddle.load("ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy.pdparams")
# print(all_params.keys())

# keep teacher params
t_params = {key[len("Teacher."):]: all_params[key] for key in all_params if "Teacher." in key}

# print(t_params.keys())

s_params = {"Student." + key: t_params[key] for key in t_params}
s2_params = {"Student2." + key: t_params[key] for key in t_params}
s_params = {**s_params, **s2_params}
# print(s_params.keys())

paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv3_det_distill_train/teacher_dml.pdparams")

我们使用configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_dml.yml，主要修改训练轮数和学习率参相关参数，设置预训练模型路径，设置数据集路径。 另外，batch_size可根据自己机器显存大小进行调整。 具体修改如下几个地方：

epoch:100
save_epoch_step:10
eval_batch_step:[0, 50]
save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_v3_det_teacher/
pretrained_model: ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/teacher_dml
learning_rate: 0.00025
num_workers: 0 # 如果单卡训练，建议将Train和Eval的loader部分的num_workers设置为0，否则会出现`/dev/shm insufficient`的报错

训练命令如下：

python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_dml.yml -o Global.pretrained_model=./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/teacher_dml

评估训练好的模型：

# 评估训练好的模型
python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_dml.yml -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_det_teacher/best_accuracy"

 3.2.5 采用CML蒸馏进一步提升student模型精度

需要从4.3.3和4.3.4训练得到的best_accuracy.pdparams中提取各自代表student和teacher的参数，组合成适合cml训练的初始化模型，提取代码如下：

# transform teacher params and student parameters into cml model
import paddle

all_params = paddle.load("./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/best_accuracy.pdparams")
# print(all_params.keys())

t_params = paddle.load("./output/ch_PP-OCR_v3_det_teacher/best_accuracy.pdparams")
# print(t_params.keys())

s_params = paddle.load("./output/ch_PP-OCR_v3_det_student/best_accuracy.pdparams")
# print(s_params.keys())

for key in all_params:
    # teacher is OK
    if "Teacher." in key:
        new_key = key.replace("Teacher", "Student")
        #print("{} >> {}\n".format(key, new_key))
        assert all_params[key].shape == t_params[new_key].shape
        all_params[key] = t_params[new_key]

    if "Student." in key:
        new_key = key.replace("Student.", "")
        #print("{} >> {}\n".format(key, new_key))
        assert all_params[key].shape == s_params[new_key].shape
        all_params[key] = s_params[new_key]

    if "Student2." in key:
        new_key = key.replace("Student2.", "")
        print("{} >> {}\n".format(key, new_key))
        assert all_params[key].shape == s_params[new_key].shape
        all_params[key] = s_params[new_key]

paddle.save(all_params, "./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/teacher_cml_student.pdparams")

训练命令如下：

python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model=./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/teacher_cml_student Global.save_model_dir=./output/ch_PP-OCR_v3_det_finetune/

评估训练好的模型：

# 评估训练好的模型
python tools/eval.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_det_finetune/best_accuracy"

3.2.6 模型导出推理

训练完成后，可以将训练模型转换成inference模型。inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。

3.3.6.1 模型导出

导出命令如下：

# 转化为推理模型
python tools/export_model.py \
-c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_det_cml.yml \
-o Global.pretrained_model=./output/ch_PP-OCR_v3_det_finetune/best_accuracy \
-o Global.save_inference_dir="./inference/det_ppocrv3"

3.3.6.2 模型推理

导出模型后，可以使用如下命令进行推理预测：

# 推理预测
python tools/infer/predict_det.py --image_dir="train_data/icdar2015/text_localization/test/1.jpg" --det_model_dir="./inference/det_ppocrv3/Student"

4 文字识别

文本识别的任务是识别出图像中的文字内容，一般输入来自于文本检测得到的文本框截取出的图像文字区域。文本识别一般可以根据待识别文本形状分为规则文本识别和不规则文本识别两大类。规则文本主要指印刷字体、扫描文本等，文本大致处在水平线位置；不规则文本往往不在水平位置，存在弯曲、遮挡、模糊等问题。不规则文本场景具有很大的挑战性，也是目前文本识别领域的主要研究方向。本项目基于PP-OCRv3算法进行优化。

4.1 PP-OCRv3识别算法介绍

PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构，通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息，从而提升文本识别能力。如下图所示，PP-OCRv3采用了6个优化策略。

优化策略汇总如下：

  • SVTR_LCNet：轻量级文本识别网络
  • GTC：Attention指导CTC训练策略
  • TextConAug：挖掘文字上下文信息的数据增广策略
  • TextRotNet：自监督的预训练模型
  • UDML：联合互学习策略
  • UIM：无标注数据挖掘方案

4.2 数据准备

计量设备屏幕字符识别数据集数据来源于实际项目中各种计量设备的数显屏，以及在网上搜集的一些其他数显屏，包含训练集19912张，测试集4099张。

# 解压下载的数据集到指定路径下
unzip ic15_data.zip -d train_data
# 随机查看文字检测数据集图片
from PIL import Image  
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os

train = './train_data/ic15_data/train'
# 从指定目录中选取一张图片
def get_one_image(train):
    plt.figure()
    files = os.listdir(train)
    n = len(files)
    ind = np.random.randint(0,n)
    img_dir = os.path.join(train,files[ind])  
    image = Image.open(img_dir)  
    plt.imshow(image)
    plt.show()
    image = image.resize([208, 208])  

get_one_image(train)

4.3 模型训练

下载预训练模型

下载我们需要的PP-OCRv3识别预训练模型，更多选择请自行选择其他的文字识别模型

# 使用该指令下载需要的预训练模型
wget -P ./pretrained_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
# 解压预训练模型文件
tar -xf ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar -C pretrained_models

修改配置文件

我们使用configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml，主要修改训练轮数和学习率参相关参数，设置预训练模型路径，设置数据集路径。 另外，batch_size可根据自己机器显存大小进行调整。 具体修改如下几个地方：

  epoch_num: 100 # 训练epoch数
  save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_v3_rec
  save_epoch_step: 10
  eval_batch_step: [0, 100] # 评估间隔，每隔100step评估一次
  cal_metric_during_train: true
  pretrained_model: ./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy  # 预训练模型路径
  character_dict_path: ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt
  use_space_char: true  # 使用空格

  lr:
    name: Cosine # 修改学习率衰减策略为Cosine
    learning_rate: 0.0002 # 修改fine-tune的学习率
    warmup_epoch: 2 # 修改warmup轮数

Train:
  dataset:
    name: SimpleDataSet
    data_dir: ./train_data/ic15_data/ # 训练集图片路径
    ext_op_transform_idx: 1
    label_file_list:
    - ./train_data/ic15_data/rec_gt_train.txt # 训练集标签
    ratio_list:
    - 1.0
  loader:
    shuffle: true
    batch_size_per_card: 64
    drop_last: true
    num_workers: 4
Eval:
  dataset:
    name: SimpleDataSet
    data_dir: ./train_data/ic15_data/ # 测试集图片路径
    label_file_list:
    - ./train_data/ic15_data/rec_gt_test.txt # 测试集标签
    ratio_list:
    - 1.0
  loader:
    shuffle: false
    drop_last: false
    batch_size_per_card: 64
    num_workers: 4

在训练之前，我们可以直接使用下面命令来评估预训练模型的效果:

# 评估预训练模型
python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model="./pretrained_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy"

开始训练

我们使用上面修改好的配置文件configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml，预训练模型，数据集路径，学习率，训练轮数等都已经设置完毕后，可以使用下面命令开始训练。

# 开始训练识别模型
python tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml

 训练完成后，可以对训练模型中最好的进行测试，评估命令如下：

# 评估finetune效果
python tools/eval.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.checkpoints="./output/ch_PP-OCR_v3_rec/best_accuracy"

4.4 模型导出推理

训练完成后，可以将训练模型转换成inference模型。inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。

模型导出

导出命令如下：

# 转化为推理模型
python tools/export_model.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model="./output/ch_PP-OCR_v3_rec/best_accuracy" Global.save_inference_dir="./inference/rec_ppocrv3/"

模型推理

导出模型后，可以使用如下命令进行推理预测

# 推理预测
python tools/infer/predict_rec.py --image_dir="train_data/ic15_data/test/1_crop_0.jpg" --rec_model_dir="./inference/rec_ppocrv3/Student"

5 系统串联

我们将上面训练好的检测和识别模型进行系统串联测试，命令如下：

#串联测试
python3 tools/infer/predict_system.py --image_dir="./train_data/icdar2015/text_localization/test/142.jpg" --det_model_dir="./inference/det_ppocrv3/Student"  --rec_model_dir="./inference/rec_ppocrv3/Student"

测试结果保存在./inference_results/目录下，可以用下面代码进行可视化

%cd /home/aistudio/PaddleOCR
# 显示结果
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
img_path= "./inference_results/142.jpg"
img = Image.open(img_path)
plt.figure("test_img", figsize=(30,30))
plt.imshow(img)
plt.show()

5.1 后处理

如果需要获取key-value信息，可以基于启发式的规则，将识别结果与关键字库进行匹配；如果匹配上了，则取该字段为key, 后面一个字段为value。

def postprocess(rec_res):
    keys = ["型号", "厂家", "版本号", "检定校准分类", "计量器具编号", "烟尘流量",
            "累积体积", "烟气温度", "动压", "静压", "时间", "试验台编号", "预测流速",
            "全压", "烟温", "流速", "工况流量", "标杆流量", "烟尘直读嘴", "烟尘采样嘴",
            "大气压", "计前温度", "计前压力", "干球温度", "湿球温度", "流量", "含湿量"]
    key_value = []
    if len(rec_res) > 1:
        for i in range(len(rec_res) - 1):
            rec_str, _ = rec_res[i]
            for key in keys:
                if rec_str in key:
                    key_value.append([rec_str, rec_res[i + 1][0]])
                    break
    return key_value
key_value = postprocess(filter_rec_res)

6 PaddleServing部署

首先需要安装PaddleServing部署相关的环境

python -m pip install paddle-serving-server-gpu
python -m pip install paddle_serving_client
python -m pip install paddle-serving-app

6.1 转化检测模型

cd deploy/pdserving/
python -m paddle_serving_client.convert --dirname ../../inference/det_ppocrv3/Student/  \
                                         --model_filename inference.pdmodel          \
                                         --params_filename inference.pdiparams       \
                                         --serving_server ./ppocr_det_v3_serving/ \
                                         --serving_client ./ppocr_det_v3_client/

6.2 转化识别模型

python -m paddle_serving_client.convert --dirname ../../inference/rec_ppocrv3/Student \
                                         --model_filename inference.pdmodel          \
                                         --params_filename inference.pdiparams       \
                                         --serving_server ./ppocr_rec_v3_serving/ \
                                         --serving_client ./ppocr_rec_v3_client/

6.3 启动服务

首先可以将后处理代码加入到web_service.py中，具体修改如下：

# 代码153行后面增加下面代码
def _postprocess(rec_res):
    keys = ["型号", "厂家", "版本号", "检定校准分类", "计量器具编号", "烟尘流量",
            "累积体积", "烟气温度", "动压", "静压", "时间", "试验台编号", "预测流速",
            "全压", "烟温", "流速", "工况流量", "标杆流量", "烟尘直读嘴", "烟尘采样嘴",
            "大气压", "计前温度", "计前压力", "干球温度", "湿球温度", "流量", "含湿量"]
    key_value = []
    if len(rec_res) > 1:
        for i in range(len(rec_res) - 1):
            rec_str, _ = rec_res[i]
            for key in keys:
                if rec_str in key:
                    key_value.append([rec_str, rec_res[i + 1][0]])
                    break
    return key_value
key_value = _postprocess(rec_list)
res = {"result": str(key_value)}
# res = {"result": str(result_list)}

启动服务端

python web_service.py 2>&1 >log.txt

6.4 发送请求

然后再开启一个新的终端，运行下面的客户端代码

python pipeline_http_client.py --image_dir ../../train_data/icdar2015/text_localization/test/142.jpg

可以获取到最终的key-value结果：

大气压, 100.07kPa
干球温度, 0000℃
计前温度, 0000℃
湿球温度, 0000℃
计前压力, -0000kPa
流量, 00.0L/min
静压, 00000kPa
含湿量, 00.0 %

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在hive中添加加密udf,测试报错： select encrypt_sm2("aa","04AD9356466C7A505B3B2E18F2484E1F096108FA19C0F61C707A808EDF7C132BC3CE33E63D2CC6D77FB0A172004F8F5282CEADE22ED9628A02FE8FD85AF1EFE8B3"); Error: Error while compiling statem…
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从0搭建Vue3组件库(九):VitePress 搭建部署组件库文档

从0搭建Vue3组件库(九):VitePress 搭建部署组件库文档

VitePress 搭建组件库文档 当我们组件库完成的时候,一个详细的使用文档是必不可少的。本篇文章将介绍如何使用 VitePress 快速搭建一个组件库文档站点并部署到GitHub上 安装 首先新建 site 文件夹,并执行pnpm init,然后安装vitepress和vue pnpm install -D vitepress vue安…
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什么是分库分表？为什么需要分表？什么时候分库分表

什么是分库分表？为什么需要分表？什么时候分库分表

不急于上手实战 ShardingSphere 框架，先来复习下分库分表的基础概念，技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就那么回事。 什么是分库分表 分库分表是在海量数据下&#xff0…
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“星河杯”隐私计算大赛新闻发布会在京召开

“星河杯”隐私计算大赛新闻发布会在京召开

4月24日下午，“星河杯”隐私计算大赛新闻发布会在京召开。本次大赛由中国信通院、中国通信学会、隐私计算联盟共同主办，中移动信息技术有限公司、联通数字科技有限公司、天翼电子商务有限公司、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合协办&…
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微信小程序 | 基于高德地图+ChatGPT实现旅游规划小程序

微信小程序 | 基于高德地图+ChatGPT实现旅游规划小程序

🎈🎈效果预览🎈🎈 ❤ 路劲规划 ❤ 功能总览 ❤ ChatGPT交互 一、需求背景 五一假期即即将到来，在大家都阳过之后，截止到目前这应该是最安全的一个假期。所以出去旅游想必是大多数人的选择。 然后&#x…
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Activity中startForResult的原理分析

Activity中startForResult的原理分析

前言： 如果使用androidX支持库中的ComponentActivity，会推荐使用registerForActivityResult的方式。但是对于不支持androidX的项目，或者就是继承自Activity的页面来说，startActivityForResult仍然是唯一的选择。 如果想了解andr…
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虹科教您 | 虹科RELY-TSN-KIT操作指南（3）——基于Linux系统进行TSN协议测试

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随着技术的变革和实际生产业务需求的推动，工厂内部互联架构逐渐趋于扁平化（IT/OT融合），而TSN则是在这一背景下发展起来的新兴技术，旨在为以太网协议建立“通用”的时间敏感机制，以确保网络数据传输的时间确…
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云计算服务安全评估办法

云计算服务安全评估办法

云计算服务安全评估办法 2019-07-22 14:46 来源： 网信办网站【字体：大 中 小】打印 国家互联网信息办公室 国家发展和改革委员会 工业和信息化部 财政部关于发布《云计算服务安全评估办法》的公告 2019年 第2号 为提高党政机关、关键信息基础设施运营者…
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鸿蒙系统是什么？鸿蒙与开源鸿蒙的关系？鸿蒙系统的发展历程

鸿蒙系统是什么？鸿蒙与开源鸿蒙的关系？鸿蒙系统的发展历程

鸿蒙OS分布式操作系统简介鸿蒙系统（HarmonyOS)，是第一款基于微内核的全场景分布式OS，是华为自主研发的操作系统。现被华为捐献给开放原子基金会管理，为开放原子基金会下的一个项目。 从 系统定位 上来说，HarmonyOS是一…
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explain都不懂？搞什么数据库优化，快进来学习了

explain都不懂？搞什么数据库优化，快进来学习了

文章目录 一、 前言二、MySQL EXPLAIN实战三、mysql EXPLAIN输出结果详解3.1 id详解3.2 select_type3.3 table3.4 partitions3.5 type3.6 possible_keys3.7key3.8 key_len3.9 ref3.10 rows3.11 filtered3.12 Extra 一、 前言 EXPLAIN 想必用过mysql的小伙伴都听过，…
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PWM 呼吸灯实验

PWM 呼吸灯实验

PWM 呼吸灯实验 FPGA实现一个PWM模块（硬件）来控制灯的亮灭。 实验原理 PWM本质上就是一个输出脉冲的硬件，通过改变一个周期高电平（占空比）的时间来对其他的硬件进行控制，比如电机。 呼吸灯的实现利用了人…
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谈谈如何用开源网关进行 API 管理

谈谈如何用开源网关进行 API 管理

需求痛点 1.企业不清楚到底有多少个API，无法形成API资产管理等问题。 2.API在不同集群的生命周期问题。 3.API运行状态监控和告警问题。 4.API请求限流、流量控制以及安全等问题。 功能介绍 Apinto的API管理提供API生命周期控制：可管理所有API&…
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