1、C:\Program Files (x86)\Borland\Delphi7\Bin\delphi32.exe。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，轻量，高效，由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，提供了Python、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
Market-1501是行人重识别领域最为常用的benchmark，数据集在清华大学校园中采集，夏天拍摄，在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人，包含 12,936 张图像，平均每个人有 17.2 张训练数据；测试集有 750 人，包含 19,732 张图像，平均每个人有 26.3 张测试数据。3368 张查询图像的行人检测矩形框是人工绘制的，而 gallery 中的行人检测矩形框则是使用DPM检测器检测得到的。该数据集提供的固定数量的训练集和测试集均可以在single-shot或multi-shot测试设置下使用。
delphi7中原本自带的一个Tmediaplayer控件，但是发现有不少视频是无法播放的，于是就想到了用windowsmediaplayer来进行播放。
今天我们主要了解3D摄像头是如何跟机械臂应用相结合的。我们最近准备推出一款新的机械臂套装AI Kit 2023 3D，熟悉我们的老用户应该知道，我们之前的AI Kit 2023套装使用的是2D摄像头。
TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。
OpenCV是一个C++库，用于实时处理计算机视觉方面的问题，涵盖了很多计算机视觉领域的模块。
环境： Python版本：3.6.2 opencv版本：opencv-python==3.4.3.18 ---- 安装opencv pip install opencv-python ---- 对图片操作 import cv2 # 识别图片 img = cv2.imread('cup.jpg', flags=cv2.IMREAD_LOAD_GDAL) # 添加对图片的处理内容 # 展示的图片 cv2.imshow('hello', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAll
一个增强现实（AR）描述了用户体验，从设备的摄像头的方式，使这些元素似乎居住在现实世界中添加2D或3D元素到实时取景。ARKit结合了设备运动跟踪，摄像机场景捕捉，高级场景处理和显示便利性，简化了构建AR体验的任务。您可以使用这些技术使用iOS设备的后置摄像头或前置摄像头创建多种AR体验。
如果你平时用惯了skype或者zoom，第一次见到starline时，你一定会大吃一惊。
作者 | 源代码•宸 来源丨CSDN博客 使用Mediapipe 水平镜像处理 import cvzoneimport cv2import numpy as npfrom cvzone.HandTrackingModule import HandDetector cap = cv2.VideoCapture(0) # 0代表自己电脑的摄像头cap.set(3, 1280) # 宽cap.set(4, 720) # 高 detect
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
在停车场找到一个空位是一个棘手的问题。如果传入的流量变化很大，甚至很难管理这些批次。哪个车位在这个时刻空置？什么时候需要更多车位？驾驶员是否发现很难到达特定的位置？哪辆车停在哪里？谁把车停好了？
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio，另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸，如果面部被授予访问权限或访问被拒绝，模型将提供语音响应。用户
网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。
这是中国盲人协会2019年5月的数据，也就是说，我国视障人数的数量已经增长至1731万人。
opencv中读入、显示、写出图片：cv2.imread()， cv2.imshow()， cv2.imwrite()
最近了不起在自己的服务器里基于Pandora搭建了ChatGPT页面，以后只需要accessToken或者key就可以使用，不再需要再去官网玩了，省下了不少时间。
随着现代科技的不断发展，现在的中国已经迈入5G时代，人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中，尤其人脸识别技术，已在各大行业中广泛使用。人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。
这篇博客是对我们的 Android 开发者峰会 2018 演讲 的补充，是与来自合作伙伴开发者团队中的 Vinit Modi、Android Camera PM 和 Emilie Roberts 合作完成的。查看我们之前在该系列中的文章，包括 相机枚举、相机拍摄会话和请求 和 同时使用多个摄像机流。
“今年秋天晚些时候推出的Deep Fusion是由A13 Bionic的神经引擎实现的新型图像处理系统。Deep Fusion使用先进的机器学习对照片进行逐像素处理，优化照片的每个部分的纹理，细节和噪点。“
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖。本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会。
import numpy as npimport cv2# 人脸识别分类器faceCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml')# 识别眼睛的分类器eyeCascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_eye.xml')# 开启摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)ok = Truewhile ok: # 读取摄像头中的图像，ok为是否读取成功的
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。
未来十年，为了完成从感知+预警到决策+执行的进化之路，高级辅助驾驶系统（ADAS）将接入更多的传感器，实现更为复杂的计算，同时具备更高的安全性。 双目视觉简介 相比于单目视觉，双目视觉（Stereo Vision）的关键区别在于可以利用双摄像头从不同角度对同一目标成像，从而获取视差信息，推算目标距离。具体到视觉ADAS应用来说，如果采用单目摄 像头，为了识别行人和车辆等目标，通常需要大规模的数据采集和训练来完成机器学习算法，并且难以识别不规则物体；而利用毫米波雷达和激光雷达进行测距的精 度虽然较高，但是成本
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
文章：MC-NeRF: Muti-Camera Neural Radiance Fields for Muti-Camera Image Acquisition Systems
本文讲述下利用sdram缓存从摄像头处得到的数据，并将图像显示到显示屏上的工程架构。本文不涉及具体的代码讲解，只描述其中的实现思路。
OpenCV和Python结合的学习资料不多，网上的资料更是鱼目混杂，推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python，建议自行下载。
人们的生活正在被更及时、更多彩地记录与分享，智能手机的摄像头甚至能帮助用户深入解读他们眼前的世界，为他们实时提供翻译等帮助。但您也许不知道，超过 70% 的摄像头使用来自各位开发者们开发的应用，而不是系统原生的摄像头功能。用户们需要更加个性、更具有扩展性的体验，但这也意味着开发者们需要付出极大的心力测试与打磨摄像头功能。
文章：CONSTRAINED BUNDLE ADJUSTMENT FOR STRUCTURE FROM MOTION USING UNCALIBRATED MULTI-CAMERA SYSTEMS
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
本文讲述下利用ddr缓存从摄像头处得到的数据，并将图像显示到显示屏上的工程架构。注：本文不涉及具体的代码讲解，只描述其中的实现思路。
今年6月，美国专利及商标局公布了苹果68项新专利。苹果新授予的专利涉及通过摄像头阵列捕获场景图像，并基于观看者视点(POV)，处理捕获图像的操作、系统和计算机可读介质。据悉，此项专利主要用于沉浸式AR
Vidmore Screen Recorder Mac版是Mac电脑上的一款方便易用的屏幕录制软件，Vidmore Screen Recorder Mac版可以让你捕捉屏幕的任何部分，录制高清视频和音频，并随时进行截屏。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
好多开发者一直反馈，Windows平台，做个推屏或者推摄像头，推RTMP或者RTSP出去，不知道哪些功能是必须的，哪些设计是可有可无的，还有就是，不知道如何选技术方案，以下是基于我们设计的Windows平台RTSP、RTMP直播推送模块，设计和使用说明，供大家参考。
谷歌的人工智能平台Alpha Go让AI再次进入了普通老百姓的视野，我记得2016年3月时Alpha Go第一轮测试结果就令大家十分震惊。随着技术的进步，AI的能力一定会越来越强。我们可以看到近两年AI在深度学习方面的技术进展成果显著。今天我为大家准备了一些最近与摄像头相关的人工智能研究成果。
倒车影像已经是现在汽车的标配功能了，基本很多车出厂都是360全景影像，倒车影像又称泊车辅助系统，这篇文章就采用Linux开发板完成一个倒车影像的功能。
当然你可以直接用现成的虚拟摄像头软件实现这个功能。不过当初我开发这个插件的原因是，需要在Flash产品里面共享桌面，如果此时需要引导用户安装一个第三方的虚拟摄像头体验不好，所以公司希望我自己开发一个虚拟摄像头，一键安装减少用户的使用门槛。所谓的虚拟摄像头实际上在windows系统上注册了一个特殊dll，这个dll是一个COM组件。
我们需要经常使用摄像头捕获图像。OpenCV为这个应用提供了一个非常简单的接口。让我们来使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频显示出来。
对于自动驾驶汽车来说，传感器有很多种，而视觉传感器“摄像头”就属于传感器中价格相对便宜且功能很重要的一种，被称为“智能汽车之眼”。今天小编先带大家对摄像头作一个基础介绍。
树莓派外接摄像头，最常用的有两种：CSI摄像头、USB摄像头。当然网络摄像头也是可以的。
人脸识别是一种能够从图像或视频源的视频帧中实时识别或验证人的技术。本文分享四个开源人脸识别项目，以提高你在数据科学领域的技能。
自动驾驶技术已经成为智能交通领域的热门话题。车辆视觉系统作为自动驾驶技术的重要组成部分，发挥着关键的作用。
3D视觉感知旨在在3D空间中感知和理解周围环境，这对于各种应用（如移动机器人，自动驾驶，虚拟现实等）至关重要。尽管单目和基于激光雷达的3D感知取得了显著的进步，但仅使用摄像头的3D感知在鸟瞰视角（BEV）近年来越来越受到关注，得益于其在全面3D理解，丰富的语义信息，高计算效率和低部署成本方面的优势。另一方面，在源域训练的仅使用摄像头的BEV模型在应用到目标域时通常会出现明显的性能退化，如图1所示，这主要是由于明显的跨域差异。
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