Github：https://github.com/abhiTronix/vidgear
方法 首先，我们使用内置的人脸检测算法，从实时视频或图像中检测人脸。在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度，以更好地理解特征。 现在，为了使输出美观，我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。但是，我们希望检测到的人脸是模糊的，所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情，并提到应该模糊人脸的区域。 而且，现在我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
利用脑机接口技术（ BCI）进行意念操控，已经不是什么新鲜事。脑机接口技术也正越来越多地给瘫痪患者带来便利。此前，美国 BrainGate 团队首次实现了人类大脑信号与计算机之间的无线高带宽传输，通过创建一套无线脑机接口设备，瘫痪患者不仅能够借助思维打字，还能在家轻松浏览网络内容。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
刚刚结束了项目交付，趁热打铁分享一下这次遇到的新东西。首先了解一下大疆的无人机，它大致可以分为三级。
（VRPinea5月21日讯）人们一直笃信“技术让生活更美好”，如今随着智能科技一路高歌猛进，其带来的科学奇迹的的确确改善了人们的生产生活方式。具体到艺术创作领域，过去，一块画板一支笔，天才的艺术家们就能创作出绝妙佳作。而今有了AR技术的加持，艺术创作又有什么翻天覆地的变化呢？以下几款艺术类AR应用一定会让你大开眼界。
最近遇到一个项目需求，需要进行拍照，并且识别图片中的文字，其实该项目也可以改成其他图像识别，比如人脸识别、图像分类等。
今天这个项目来自Nazar Kaminskyi，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
今天，我们介绍一个有趣的项目，该项目使用Nvidia Jetson Xavier NX，深度学习和计算机视觉。
对于现在不少年轻人来说，在手机上观看短视频或在通勤路上收听广播是他们主要的消息来源，但是对于听障人士来说，这也在无形之中阻断了他们获取最新消息的途径。
以前在非人类动物中观察到的唤醒过程背后的神经激发模式的离线“重播”被认为是记忆巩固的一种机制。布朗大学(Brown University)，麻省总医院(Massachusetts General Hospital)等研究小组的人员通过记录两名参与者的运动皮层的尖峰活动来测试人脑的重播，这两名参与者的大脑皮质接口微电极阵列作为脑机接口试点临床试验的一部参与者在玩一个神经控制的序列复制游戏之前和之后都要打个盹，这个游戏包含一个“重复”的序列与不同的“控制”序列稀疏地交织在一起。与学习一致，两个参与者都比控制序列更准确地执行了重复序列。研究人员将在执行每个序列时导致光标移动的触发率模式与两个休息时间段的触发率模式进行比较。与控制序列相比，与重复序列的相关性在任务休息前后增加得更多，这为大脑中与学习相关的回放提供了直接证据。
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
开发一款直播app，首先需要采集主播的视频和音频，然后传入流媒体服务器，本篇主要讲解如何采集主播的视频和音频，当前可以切换前置后置摄像头和焦点光标,但是美颜功能还没做，可以看见素颜的你，后续还会有直播的其他功能文章陆续发布。
GPUImage框架是一个获得BSD许可的iOS库，可让您将GPU加速滤镜和其他效果应用于图像，实时摄像机视频和电影。与Core Image（iOS 5.0的一部分）相比，GPUImage允许您编写自己的自定义过滤器，支持部署到iOS 4.0，并且具有更简单的界面。但是，它目前缺少核心图像的一些更高级的功能，例如面部检测。
最大化实时视频的体验质量(QoE)是一个长期存在的挑战。传统的视频传输协议以少量确定性规则为代表，难以适应异构、高度动态的现代互联网。新兴的基于学习的算法已经显示出应对这一挑战的潜力。然而，我们的测量研究揭示了一个令人担忧的长尾性能问题: 由于内置的探索机制，这些算法往往会受到偶尔发生的灾难性事件的瓶颈。在这项工作中，我们提出了 Loki，它通过将学习模型与基于规则的算法相结合，提高了学习模型的鲁棒性。为了能够在特征层次上进行集成，我们首先将基于规则的算法逆向工程为一个等效的“黑盒”神经网络。然后，我们设计一个双注意特征融合机制，将其与一个强化学习模型融合。我们通过在线学习在一个商业实时视频系统中训练 Loki，并对它进行了超过1.01亿次的视频会话评估，与最先进的基于规则和基于学习的解决方案进行了比较。结果表明，Loki 不仅提高了系统的平均吞吐量，而且显著提高了系统的尾部性能(95% 时，系统的卡顿率降低了26.30% ~ 44.24% ，视频吞吐量提高了1.76% ~ 2.17%)。
在本章中我们将展示两个独立的例子，一个用于人脸检测，另一个用于动态检测，以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。
Camtasia Studio 是一款专门录制屏幕动作的工具，它能在任何颜色模式下轻松地记录 屏幕动作，包括影像、音效、鼠标移动轨迹、解说声音等等，另外，它还具有即时播放和编 辑压缩的功能，可对视频片段进行剪接、添加转场效果。
怎么样才能不增加上行码率的情况下，让用户在接收端可以看到更高清的实时视频呢？
脑机接口(BCI)可以帮助失去行动或说话能力的患者恢复交流能力。迄今为止，脑机接口研究的一个主要热点是恢复身体肌肉动作技能，例如用触摸和握紧或2D电脑光标点击输入。然而，高度灵巧的行为(如手写或触摸打字)可能需要更快的通信速度。
而今天，真正「开源版」的擎天柱/Figure 01诞生了，而且背后团队还将成本打了下来。
Camtasia软件2023最新版是一款电脑屏幕录制与视频剪辑的软件，功能强大且操作简单。可以使用该软件对视频进行添加滚动字幕的效果，并且还可以选择注释标注的样式、主题以及形状等。在内置的视频编辑器中对视频进行剪辑时还可以拖放文本、添加效果、添加过渡等操作。剪辑结束后可以一键导出视频，支持的多种格式和视频分辨率的选择（如图1所示）。
TechSmith Camtasia 2023 Mac版软件由兔八哥爱分享的Mac os系统上一款屏幕录制软件中文版，它可以帮助用户录制电脑屏幕、添加音频、视频和图片，进行剪辑和编辑，并输出高质量的视频文件。
按照模板，你可以把这些积木拼成火车，当然，也有人选择不走寻常路，非要拼个飞机场出来。
Camtasia Studio 2023是一款专门录制屏幕动作的工具，它能在任何颜色模式下轻松地记录 屏幕动作，包括影像、音效、鼠标移动轨迹、解说声音等等，另外，它还具有即时播放和编 辑压缩的功能，可对视频片段进行剪接、添加转场效果。 让您用更短的时间创作更多的视频。Camtasia 2023版本带来了焕然一新的软件主界面、更加简化的视频导出流程，让我们的创作更加高效，新增加的混合模式、动画光标等功能也能让我们创作的视频拥有全新的视觉体验
来源：大数据文摘 本文约1800字，建议阅读5分钟 本文教你用 Brickit 把乐高玩出花来。 说到乐高，那可是大人小孩没人不爱的玩具了。 每次看到一大堆的乐高积木，把它们挨个拼成模板图那样的时候，成就感简直爆表了。 完成之后还要把作品端正地摆放在书桌前，好好端详一番。 但是，不知道有没有人想过，其实这些积木不止有一种拼法。 按照模板，你可以把这些积木拼成火车，当然，也有人选择不走寻常路，非要拼个飞机场出来。 或者，更“奇葩”一点的东西？ 比如，你就可以把这个企鹅模型改装成一个企鹅机器人，别说还
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览）
机器学习如今无处不在，但它通常或多或少是不可见的：它们在后台优化音频或识别人脸。但是这个新系统不仅可见，而且是一个物体：它不是通过处理数字而是通过光的衍射来执行AI类型分析。这是奇怪而独特的，但恰恰证明了人工智能系统看起来可以多么的简单易行。
到目前为止，脑机接口主要集中于控制单个载体，例如单个计算机光标或机械臂。恢复多肌运动可以为瘫痪患者解锁更大的功能（例如，双手运动）。然而，解码多个病媒的同时运动可能具有挑战性，因为我们最近发现一个组合神经解码连接了所有肢体的运动，并且在双病媒运动中发生非线性变化。在这里，我们演示了通过神经网络（NN）解码器对两个游标进行高质量的双手控制的可行性。通过模拟，我们发现神经网络利用神经“侧向性”维度来区分左右的运动，因为神经对双手的调整变得越来越相关。在训练循环神经网络（RNNs）时，我们开发了一种方法，通过在时间上扩张/压缩并重新排序来改变训练数据的时间结构，我们证明这有助于RNN成功地推广到在线设置。通过这种方法，我们证明了一个瘫痪患者可以同时控制两个计算机光标。我们的研究结果表明，神经网络解码器可能有利于多载体解码，只要它们被设计为转移到在线设置。
系统结合人脸及人体关键点识别，人像分割，目标检测，图像风格迁移，以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg，动作识别PoseRecognition等算法，依托Django框架搭建的Web应用，在服务器端使用 tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果，目前可以实现实时视频挂件，人脸表情包生成，人像与熊猫照片创意融合，多动作互动拍照，分区风格化等功能。
CamtasiaStudio2023是一款非常不错的游戏录屏软件。总的来说CamtasiaStudio的功能从专业度来说，分别有：录制桌面，录制视频教程，录制音频；剪截视频，拼接合成视频，制作小视频Camtasia Studio是TechSmith的屏幕动作专用工具，可以在任何颜色模式下轻松记录屏幕动作，包括图像、声音、鼠标移动轨迹和旁白。 它还提供实时播放和编辑压缩功能，用于剪切视频剪辑和添加过渡效果。 它以许多常见格式输出，包括MP4、AVI、WMV、M4V、CAMV、MOV、RM和GIF动画，是创建视频演示的良好工具。
近日，由斯坦福大学、霍华德·休斯医学研究所(HHMI)、布朗大学等机构的科研人员联合研究，该研究首次从脑电信号中解码手写字母的动作，使瘫痪人士意念中的写字动作可以实时转换成屏幕上的文字。
Camtasia专业的 屏幕录制和视频剪辑软件3000多万专业人士在全球范围内使用Camtasia展示产品，教授课程，培训他人，以更快的速度和更吸引人的方式进行沟通和屏幕分享。使您在Windows和Mac上进行录屏和剪辑创作专业外观的视频变得更为简单。
为了保障即构线上抓娃娃H5方案能够普遍的适配所有浏览器，即构团队在视频网络完成视频转码，把视频转成MPEG1。然后，在用户侧H5和视频网络之间加入接入服务器，把基于UDP的私有协议转成WebSocke
据我了解，目前国内很多大学是没有开设FPGA相关课程的，所以很多同学都是自学，但是自学需要一定的目标和项目，今天我们就去看看常春藤盟校Cornell University 康奈尔大学开设的FPGA项目课程，大部分课程是有源码的，而且和国内使用习惯类似都是Verilog开发，还是很有借鉴意义的。
因为之前写的系列文章反应不是特别好，所以还是决定把一些复杂的东西简单化（尽量不写系列文章了），所以本篇文章将会完成所有的内容。
实时视频流传输中，从上传客户端到媒体服务器的上行带宽通常是不足的。因此，上传客户端可能需要以更低的比特率对高质量的视频帧进行编码，从而降低用户的QoE。为解决这个问题，已经有一些方案被提出：
在线视频现在已经是家喻户晓，最近的研究表明，全世界网民平均每天花费近 92 分钟观看在线视频，尤其是直播视频，正受到网民的青睐。
按照以下步骤设置Arduino IDE应用程序，该应用程序用于将推理模型上载到您的电路板，并在下一节中从电路板下载培训数据。因为我们需要在Arduino IDE中下载和安装特定的板和库，所以比使用Arduino Create web editor要多几个步骤。
NVIDIA Metropolis微服务套件为Jetson提供了参考应用之一的生成式人工智能应用，这是一套云原生构建模块，用于开发边缘人工智能应用和解决方案。本讲座将让您了解NVIDA Metropolis为Jetson提供的最新微服务以及构建边缘应用程序的新型云原生方法。探索如何构建强大的视觉AI应用程序，从云端管理您的Jetson应用程序，并使用您自己的微服务定制您的应用程序。
“SkeyeIVMS+ SkeyeVSS”视频安防综合管理系统打造“工业联网数字化”智慧工厂
实时音视频技术是源于早期的VoIP通信，随着后来互联网的发展进程，这项技术2003年被Skype引入到PC桌面系统，开启了整个实时音视频技术新纪元。经过15年的进化，基于PC上的实时音视频技术日渐成熟，也涌现了像WebRTC这样的开源项目。但随着近几年移动互联网和4G的兴起，实时音视频领域有了更广泛的应用，引来了新的技术难题和挑战。经过2016年直播大战后，音视频应用得到了用户的认可，直接促成了2017年实时音视频应用的大爆发，在娱乐方面出现了像狼人杀、陌生人视频社交、在线抓娃娃等风口；在协作应用领域出现了Slack和Zoom等多人远程协作应用；在行业应用上也有很大的突破，例如像VIPKID、学霸君1V1等强劲的在线教育产品。在苹果8月份宣布新一代iOS浏览器Safari支持WebRTC后，实时音视频技术成为了时下热门技术体系。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
本次解读nature论文High-performance brain-to-text communication via handwriting。由斯坦福大学医学院、布朗大学和哈佛医学院的专家合作完成。
为什么？要弄清这个问题，需要从日常人类生活中的相互作用的多样性说起。我们几乎无时无刻不在进行活动，这些活动中包括简单的动作，比如吃水果，或更复杂一些的，比如做饭。这些活动中都会发生人和周围事物的相互作用，这个过程是多步的，会受到物理学、人类目标，日常习惯和生物力学的支配。
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
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