作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。
树莓派官方出品有小型摄像头,用于录制视频或拍摄图片。娇小的树莓派和小型摄像头,可以制作一个很好用的移动摄影装置。当前的摄像头版本是V2,配有8M像素的Sony IMX219感光板。V2摄像头又可以分为两款,一款用于正常的可见光拍摄,另一款带有红外夜视功能。最近我入手了有红外夜视功能的V2摄像头。这款摄像头名字是Pi NoIR Camera(The infrared Camera Module v2)。除了夜视功能之外,两款摄像头区别不大,调用程序也可以通用。所以这里就以NoIR Camera为基础,介绍树莓
上面的包源已经发生变化 可前往https://fivecc.coding.net/public/mjpg-streamer/mjpg-streamer/git 查看,
如果这里出现这个,是电压不够,因为我上面是USB转TTL上面的5V直接PI,后面就报错了。
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序,我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一,可以开始我们的奇妙旅程,进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中,您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时,您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统(OS)。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
编译好的库可直接使用:https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12451302
选自AWS 机器之心编译 参与:思源 在过去的五年中,深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题,特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型,所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上,在深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外,还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们
前 4 天分别介绍了 ESP32-CAM 和 USB 摄像头接入 HomeAssistant 的方式,手里还有一个树莓派官方摄像头
想要时刻关注家中安全却没有足够的钱或者DIY技能去安装一个摄像头,怎么办? 现在,只要你有一个多余的智能手机或者平板电脑,甚至是一个长期占据抽屉一角的旧设备就行了。赶快忘掉资金短缺的不愉快,准备着手在家里钻个洞吧! 有一系列安卓系统应用可以将他们的设备变成安全摄像头,能够及时为身处别地的人提供家庭入侵者的第一手信息。 旧手机化身摄像头:绝不是个新鲜事物 此前,有过如何利用一个旧智能手机创建一个安全监控网络的演示,无论你的旧设备运行的是Android、iOS、Windows系统或是黑莓手机,都有大量的应用
疫情期间大家纷纷开始在家办公,不得不买个摄像头在家用。本文作者也买了一个,这也是他进入21世纪以来买的第一个摄像头。
我刚刚帮助我的朋友Kendrick完成了一个小的项目。我们制作了一个小汽车,你可以教会它怎么行驶,让它成为一辆小型无人车。我负责了所有的硬件和arduino软件,而kendrick制作了所有的机械自如学习软件。他称之为suiron,并把他上传到了github。 https://github.com/kendricktan/suiron 在arduino上运行的软件被称之为汽车控制软件,我也上传到了github。https://github.com/jabelone/car-controller 📷
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为RPi,(或者RasPi / RPI)是为学习计算机编程教育而设计),只有信用卡大小的微型电脑,其系统基于Linux。随着Windows 10 IoT的发布,我们也将可以用上运行Windows的树莓派。
该应用程序从Open Neural Network eXchange (ONNX) model Zoo下载 Tiny YOLO v2模型,并将其转换为NVIDIA TensorRT,然后开始对摄像头捕获的图像进行目标检测。
今天拿下来英伟达Jetson系列的相机设计指南,看看咋设计的,后面还有想抄袭的梦想,一起来看看。(PS:鄙人没啥高速总线的设计经验)。
MATLAB R2021b是一款数学类科技应用软件中的商业数学软件,可以帮助您进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
一种是小跑姿态。这种4相步态下,机器狗对角线上的两腿同时移动,能达到更快的移动速度。
它支持4个框架,包括tkinter,Qt,WxPython和Remi。与直接使用基础框架编写代码相比,PySimpleGUI代码更简单、更短,因为PySimpleGUI实现了许多“样板代码”,并且接口已被极大的简化,用最少的代码即可实现所需功能。
随着直播的兴起,一些录播视频也得到了不少人的观看,这也就引起了录播软件的疯狂下载。
虽然可以买到商品成品,且会比我们做出来的东西更美观,性能指标更强,但是在折腾中学习,按照自己的需求进行优化改动,享受创造的喜悦,不正是创客精神嘛。 本项目使用手头现有的硬件,旨在将树莓派Zero作为飞控图传使用,本以为会很简单,但是软件适配方面遇到一些问题,困扰了很久。 1. 硬件部分 我们首先来看看硬件列表: Raspberry Pi Zero v1.3 otg table & usb wifi dongle (Xiaomi wifi) Raspberry Pi Camera Module v1.3
哪里有matlab r2021b mac中文版可以下载?MATLAB R2021b是一款商业数学软件,可以帮助您进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
根据我之前比较 WebRTC 和 Zoom 视频质量的文章,我可能需要升级我的网络摄像头。表现较好的网络摄像头价格在 80-200 美元之间。但是,我发现网络摄像头总是有点笨重,而且连线很长,除此之外,在我的笔记本电脑上找到一个免费的 USB 插头也非常麻烦,这使得我又不得不购买一个带电源的USB 集线器。
树莓派自2012问世以来,从第一款Pi 1到现在的Pi 4经历了4个大版本,在RAM大小和外围设备支持方面都发生了很大的变化。那么2019年千呼万唤始出来的树莓派4b现在售价是多少钱,性能有什么样的提升,值不值得购买呢?
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Panda 圣诞将至,你可能已经在商场、公园或自家的烟囱里发现了圣诞老人。随着机器识别技术的发展,用人工智能来识别路过或来送礼物的圣诞老人似乎是个不错的选择。近日,Adrian Rosebrock 在 PyImageSearch 上发表了一篇教程,介绍了在树莓派上使用 Keras 实现深度学习圣诞老人识别器的过程。你可通过文末链接访问原文——也可在原文末尾留下电子邮箱地址向原作者索取本项目的完整代码。另外,本教程中
没错,那个小盒子装的东西叫做树莓派,可能有一些朋友还没接触过,暂且理解成一个小型的个人电脑就可以了。
云台HAT的选择是非常重要的。因为我们必须找到一种控制Pan-Tilt HAT的方法。我们使用的是Waveshare的Pan-Tilt HAT,小伙伴们可能需要花费一些时间来了解如何通过键盘或者通过HAT手动控制伺服电机。USB-C输出的电池对于Raspberry上的项目(其中Raspberry必须是可移动的)非常有用。
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。
1美元可以做什么呢?买一瓶水,买半个冰激凌,或者让你用上半小时的GPU。但这些都不够酷!
作为一个喜欢折腾的程序员,平时大多鼓捣的是一些软件层面的东西,对于硬件也是一直抱有兴趣,但从未去实践过。最近自己在玩智能家居,想打造一个自己的智能家居中枢(HA homeassistant),我便立即想到了鼎鼎大名的树莓派了,我是完全的硬件小白,在这里记录一下自己从选购到成功让树莓派成功运行的过程。对于为什么选择树莓派,因为对于实现一个智能家居中枢来说,还有其他的方案,如ITX主机亦或者用软路由来玩都可以,最重要的是树莓派一直都想玩,其次是够小不占空间,然后功耗也低,所以我最终选择了树莓派。
最近在研究自动升级开源项目的时候偶然想到IoT领域的自动升级,突然想起2016年买的树莓派(Raspberry Pi)。那就分享一下如何入门树莓派的教程,我当时一共买了两块一款是Raspberry Pi 3b(2016年价格259元去年以抽奖送给社区小伙伴)另一块Raspberry Pi 3 Model b+(2018年价格221元)。在今年买了一块Raspberry Pico(24元)这些统称为开发板具体的型号如下:
最近在做一个机器人项目,需要将试试捕获安装于机器人身上的视频图像,并能够对机器人进行无线运动控制。作为前端工程师的我,很自然的想到了使用Node作为服务器和机器人的控制中心,通过前端页面实现对机器人控制和视频图像的捕捉。
方法一:Python+OpenCv实现树莓派数据采集,树莓派搭建服务器,PC机作为客户端实现数据传输,结果发现传输画质太差。
选自TowardsDataScience 作者:Léo Beaucourt 机器之心编译 参与:李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API,通过网
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口(Object Detection API),能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”,一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标?我们现在就可以实现! TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序,它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品(如杯子,苹果或香蕉)来移动光标,他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
众所周知,EasyNVR可以将局域网/广域网上的海康/大华等网络摄像头由rtsp转换为rtmp、rtsp、hls、flv协议转换,并提供推流服务,可以将拉到的网络摄像头直接转发到流媒体服务器。操作流程简洁,可直接作为网络摄像头无插件直播平台使用,亦可通过二次开发接入已有业务系统,应用场景十分广泛。
在本文中,我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时(网络摄像头)和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
文章前两天发过,标题错了,然后下面一部分内容格式错误,我也搞不了。这里做下标题的更正。
长时间不眨眼会导致视神经疲劳,从而引起视力下降等不良作用,于是一个外国小哥决定寻找一个方法,让自己在使用计算机时能时不时眨眼睛。
网络摄像机相比于模拟摄像机的功能多增加了数字化压缩控制器和基于WEB管理界面的操作系统和内部时钟系统(可自行走时、也可获取外部时间作为基准),使得拍摄到的视频经处理后,通过有线网或者无线网送至终端用户显示出来或者存储。网络摄像机则需要北斗校时服务器来提供标准的时间,而用户可在PC终端或者是手机终端使用标准的客户端软件实现实时监控目标现场的情况,并可对图像及视频资料进行实时编辑和存储,同时还可以控制摄像机的云台和镜头,进行全方位地监控。
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架,也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮,不过光跑例子怎能脱颖而出?本文是数据科学公司(Silicon Valley Data Science)的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章,介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程,非常具有启发性。 SVDS(Silicon Valley Data Science)曾使用过实时、公开的数据来优化
先说这个东西有什么用,可以把市面上支持输出HDMI的运动相机转成树莓派的CSI接口,然后可以借助Linux强大的生态来捕获视频。至于应用,那可太多了。
异构设计在嵌入式开发过程中非常的重要,比如mcu与mpu的异构,还有两个不同架构的cpu或者两个不同架构的mpu等等。本文主要介绍树莓派的cpu与gpu通信的设计思想。并且通过在树莓派4上进行测试,测试访问gpu所提供的功能。
摘要: 图像识别的新思路:眼睛纵横比,看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作! 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器,我们将计算一个称为眼睛纵横比(EAR)的指标,由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的,使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案,它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV,Python和dlib
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。
安防视频监控系统的时钟同步是指综合应用视音频监控、通信、计算机网络等技术监视设防区域,并实时显示、记录现场图像的电子系统或网络。 安防视频监控系统的时钟同步系统可以在非常事件突发时,及时地将叠加有时间、地点等信息内容的现场情况记录下来,以便重放时分析调查,并作为具有法律效力的重要证据,这样既提高了安保人员处警的准确性,也可为公安人员迅速破案提供有力证据。但视频监控系统经常出现显示时间不正确的问题,使系统提供的数字证据大打折扣,甚至不具备法律效力而无法使用,本文从多方面分析了产生 安防视频监控系统的时钟不同步问题的原因并给出有效的解决途径和方案。
如果您的网络摄像头上有一块胶带,您很可能听说黑客或NSA可以远程侦察您。问题是如何?远方的人,你从未见过的人如何能够远程连接你的机器并监视你? 现在可能是你的CCTV,IP摄像头只是暴露在互联网上,攻击者在Shodan等网站上发现了它。你没有更改默认密码和bam,他们在。看着你的一举一动。物联网相机通常就是这种情况。但是,如果我们谈论您内置的网络摄像头,答案
由于互联网的飞速发展,传统安防摄像头的视频监控直播与互联网直播相结合是大势所趋。传统安防的直播大多在一个局域网内,在播放的客户端上也是有所限制,一般都需要OCX Web插件进行直播。对于安防监控的视频直播需求,根据不同的业务需求,对视频直播需求也不尽相同。针对这样的行业大环境背景,EasyNVR、EasyNVS这样的产品就产生了。EasyNVR+EasyNVS云管理平台组合,能够保证传统安防功能性的同时更加符合现代互联网直播的要求。
通过网络与网络录像机和显示器等其他设备相连,IP摄像头可以让您从任何远程位置监控特定区域,为我们的日常生活带来很多便利。
优势:保证功能健全的同时体积不到传统Raspberry Pi尺寸的一半。但是最主要的优势是:
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