在本贴中，贴主“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像，包括IP摄像头, USB 网络摄像头和Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在...1 准备工作 需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和OpenCV.。我是安装opencv-3.3.0 和python3....如果你是用USB 网络摄像头(I 使用的是罗技 C920)，这个USB摄像头通常安装在 /dev/video1, 因为 Jetson 板载摄像头已经占用了 /dev/video0....ACCELERATED GSTREAMER FOR TEGRA X2 USER GUIDE:文档里讲解了nvcamerasrc, nvvidconv 和 omxh264dec . 3 如何运行Tegra...默认分辨率为 1920x1080 @ 30fps. $ python3 tegra-cam.py 按照下面步骤使用 USB 网络摄像头，并且把分辨率设置为1280x720.
4） 罗技c920网络摄像头－从任何信誉良好的零售商购买。你也许可以使用一个更便宜的摄像头，但是我们发现c920这款更好用。...一旦你明白了这些，你应该看的Arduino的教程，以及如何使用它们来做到灯光闪烁和读取输入。通读Arduino的代码和连接组件应该是相当简单的。...网络摄像头并不适合在刺眼的光线下使用，因此降低光线的强度但又干扰不图像。 下图为正确的中性密度滤波器如何更好地使刺眼的光线的图像。...它有一个很好的Python和一个“没有废话的”C ++ API。 收集数据 这是整个过程的一个非常简短的总结。...车载控制器通过发送当前的转向和电机值回Suiron响应。 Suiron取这些数值和与所述框架的一个处理版本保存它们沿。 这一过程发生在30Hz左右（或每秒30次），只要你记录数据。
那么其他流行的机器学习库和框架，如PyTorch、TensorFlow、Keras、Caffe或OpenCV，又如何呢?它们不是默认提供的，但是可以轻松安装!而且它们完全兼容发布的开发板。...对如此多库的支持使该设备功能强大——它可以用于设计、实现和执行来自计算机视觉、自然语言或表格数据结构处理等领域的操作。...可以在许多用例中使用这种方法。 ? 我们是怎么做到的？ 我们的目标检测和跟踪算法是用Python语言实现的。我们已经使用了罗技C920 HD Pro网络摄像头，它允许高分辨率的视频录制或流媒体。...为了提高计算机视觉、更快的计算速度和对深度网络的干扰，我们决定使用几个著名的库，如CUDA、OpenCV、dlib和numpy。...首先，根据被记录的人数计算出超过一定数量的帧数。其次，根据检查对象的面积。如果面积随着时间的推移而增加，这意味着这个物体离我们的展位或摊位越来越近。我们决定先实现第一种方法。第二种方法将很快实施。
Unreal也很希望能看到，全球热情和熟练的开发者们，能够通过Unreal开发和发行出优秀的VR/AR体验。...这样一来，开发者就可以将自己或任何对象投影至虚拟体验之中了。 ? 对于捕捉空间的设置也非常简单，但需要开发者准备一定的工具。...以录制《Robo Recall》为例，Unreal使用了两个三脚架、一张绿色屏幕、一个固定安装的摄像头、一个用于捕捉摄像头输入的捕捉设备、三个Oculus追踪器和Rift+Touch控制器。...Unreal会为开发者提供一系列的网络摄像头和HDMI捕获设备，使开发者能够将真实世界中拍摄的2D视频提取到Unreal引擎中。 MR捕捉细节分析，都兼容了哪些设备？...摄像头： 罗技C920 罗技C930e USB Capture Dongles： Magewell USB采集HDMI的Gen2 还有一些未经测试的设备，如其他Magewell USB捕获产品也有可能与
我们知道，创建通用的具身智能（即以敏捷、灵巧的方式在物理世界采取行动并像动物或人类一样进行理解的智能体）是 AI 研究者和机器人专家的长期目标之一。...相关运动示例包括攀爬、运球或接球等足球技巧，以及使用腿进行简单操作。 其中对于足球运动来说，它展示了人类感觉运动智能的很多特征。...不过，研究者使用深度强化学习将智能体以自然流畅方式组合起来的动态敏捷的上下文自适应运动技巧（如走、跑、转身以及踢球和跌倒爬起）合成为了复杂的长期行为。...该机器人没有 GPU 或其他专用加速器，因此所有神经网络计算都在 CPU 上运行。机器人的头部是罗技 C920 网络摄像头，它可以选择以每秒 30 帧的速度提供 RGB 视频流。...当智能体摔倒、出界、进入禁区 (图 1 中用红色标记) 或对手得分时，这一回合（Episodes）终止。在每一回合的开始，对智能体、另一方和球在球场上的随机位置和方向进行初始化。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。...在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。...Note：请确保自己下载和安装的是 OpenCV 3.3（或更新版本）和 OpenCV-contrib 版本（适用于 OpenCV 3.3），以保证其中包含有深度神经网络模块。...我对样本视频使用了深度学习目标检测，结果如下： 图 1：使用深度学习和 OpenCV + Python 进行实时目标检测的短片。...注意深度学习目标检测器不仅能够检测到人，还能检测到人坐着的沙发和旁边的椅子——所有都是实时检测到的！ 总结 今天的博客中，我们学习了如何使用深度学习 + OpenCV + 视频流来执行实时目标检测。
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能...在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。...Note：请确保自己下载和安装的是 OpenCV 3.3（或更新版本）和 OpenCV-contrib 版本（适用于 OpenCV 3.3），以保证其中包含有深度神经网络模块。...我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。 下一步，我们初始化视频流（来源可以是视频文件或摄像头）。...图 1：使用深度学习和 OpenCV + Python 进行实时目标检测的短片。 注意深度学习目标检测器不仅能够检测到人，还能检测到人坐着的沙发和旁边的椅子——所有都是实时检测到的！ ?
在本教程中，您将学习如何使用EAST文本检测器在自然场景下检测文本。 本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。...接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。 最后提供 Python + OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。...使用OpenCV实现文本检测器的构建 在开始之前，我想再次指出，您至少需要在系统上安装OpenCV 3.4.2（或OpenCV 4）才能使用OpenCV的EAST文本检测器，因此如果您还没有安装OpenCV...然后我们通过将其转换为第50行和第51行的blob来准备我们的图像。要了解有关此步骤的更多信息，请参阅深度学习：OpenCV的blobFromImage如何工作。...我已经用OpenCV和Python演示了Cython在快速优化“for”像素循环中的强大功能。
在本教程中，您将学习如何使用EAST文本检测器在自然场景下检测文本。 本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。...接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。 最后提供 Python + OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。...使用OpenCV实现文本检测器的构建 在开始之前，我想再次指出，您至少需要在系统上安装OpenCV 3.4.2（或OpenCV 4）才能使用OpenCV的EAST文本检测器，因此如果您还没有安装OpenCV...我已经用OpenCV和Python演示了Cython在快速优化“for”像素循环中的强大功能。...基于Python和OpenCV的场景文本检测器和EAST文本检测器成功检测出西班牙语的停车指示路牌 该场景中包含一个西班牙的停车标志。“ALTO”可以准确的被OpenCV和EAST识别出来。
二、Python与C++ 我知道你们中的一些人可能会想，为什么我们要使用Python，在某种程度上,它对于实时应用程序来说不是太慢了吗。...大多数计算重操作，如预测或图像处理，都是通过PyTrand和OpenCV来执行的，它们都使用C++在场景后面实现这些操作，因此，如果我们在这里使用C++或Python，则不会有太大的差别。...三、读取视频流 输入的视频源可以是任何内容，从网络摄像头读取，或解析现有视频，或从连接到网络的外部摄像头。在此示例中，我们将展示如何从 youtube 或网络摄像头读取视频流。 ?...根据经验，即使是单个 GPU 的系统也可以达到每秒 45-60 帧，而 CPU 最多只能提供 25-30 帧。...为此，我们可以使用 OpenCV 的图像处理工具包。
__init__我们创建VideoCapture对象（第6行）并提取视频流的属性，例如每秒帧数和帧数。...这次，我们将使用OpenCV的深度神经网络模块，而不是我在上一个故事中所承诺的Haar级联。我们将要使用的模型更加准确，并且还为我们提供了置信度得分。 ?...从版本3.3开始，OpenCV支持许多深度学习框架，例如Caffe，TensorFlow和PyTorch，从而使我们能够加载模型，预处理输入图像并进行推理以获得输出分类。...有一位优秀的博客文章中阿德里安·罗斯布鲁克（Adrian Rosebrock）解释如何使用OpenCV和深度学习实现人脸检测。...在我们的硬件上（2.20GHz的Core i7–8750H CPU和NVIDIA RTX 2080 Ti），我门每秒获得52.26帧的图像--batch-size 1，但是对于--batch-size
但是，我们这个应用不只是为了好玩或讽刺！ 我们可以在这个过程中学习到很多实用的技能，包括： 1. 如何为深度学习任务配置你的树莓派 2....如何在树莓派上安装 TensorFlow 和 Keras? ?...我在其中演示了为了提升速度而优化树莓派+OpenCV 安装的方法（可以实现 30% 的性能提升）。 注意：本教程不适用于 Python 3——你应该使用 Python 2.7。后面我会解释原因。...现在你就使用 Python 2.7 和 OpenCV 配置你的树莓派吧。在树莓派+OpenCV 安装指南的第 4 步，一定要换成 -p python2 来创建一个虚拟环境。...为了避免 Python 3.4 和 Python 3.5 之间的麻烦，我决定还是使用 Python 2.7 好了。
该方法在单独的训练集和测试集以及合成数据上进行了评估。我们的方法比可比较的解决方案性能更好，同时需要更少的30%的标定帧。...我们设置了上述的角范围和宽度限制，以便使用罗技C525相机可以可靠地检测到标定板。...姿势2-10和11-20是通过互补的策略来选择的。对罗技C525相机周围的20个相机模型的合成图像进行评估。 4.2 用户指导 为了指导用户，目标相机姿态投影使用当前估计的内在参数。...对于每个校准，使用测试帧计算估计误差。 使值最小化的帧被合并到关键帧集中。在步骤2中继续。 如果不能进一步减少或所有帧都已被使用，则终止。...贪心算法需要一个先验记录的测试集，并且只找到现有校准序列的最小子集，但不能生成任何校准姿态。 5.4 用户调查 我们在5名同事中进行了一项非正式的调查，以测量在使用我们的方法时所需的校准时间。
在图像处理中，由于每秒要处理大量操作，因此必须使代码不仅提供正确的解决方案，而且还必须以最快的方式提供。因此，在本章中，你将学习 衡量代码的性能。 一些提高代码性能的技巧。...因此，如果在函数执行之前和之后调用它，则会获得用于执行函数的时钟周期数。 cv.getTickFrequency函数返回时钟周期的频率或每秒的时钟周期数。...代替cv.getTickCount，使用time.time()函数。然后取两次相差。 2、opencv的默认优化 许多 OpenCV 函数都是使用 SSE2、 AVX 等进行优化的。...4、性能优化技术 有几种技术和编码方法可以充分利用 Python 和 Numpy 的最大性能。这里只注明相关信息，并提供重要信息来源的链接。这里要注意的主要事情是，首先尝试以一种简单的方式实现算法。...尽量避免在Python中使用循环，尤其是双/三重循环等。它们本来就很慢。 由于Numpy和OpenCV已针对向量运算进行了优化，因此将算法/代码向量化到最大程度。 利用缓存一致性。
那么该怎么快速的识别出照片中不同的人并标注出来呢，这个时候就可以用到计算机视觉的知识了 计算机视觉是一个跨学科领域，涉及如何使计算机从数字图像或视频中获得高级别的理解，并使得计算机能够识别诸如人脸、灯柱甚至雕像之类的物体...，包括 Windows、Linux 和 MacOS OpenCV Python 只不过是与 Python 一起使用的原始 C++ 库的包装类，所有 OpenCV 数组结构都会被转换为 NumPy 数组...OpenCV 捕获带有计算机网络摄像头的视频 使用 OpenCV 捕获视频 使用 OpenCV 捕获视频也非常简单 一张一张地读取图像，由于帧的快速处理已经我们眼睛的机制（生物学范畴☺）使单个图像移动起来...如果差异大于 30，它会将这些像素转换为白色 之后我们使用 findContours 函数来定义图像的轮廓区域 就像前面说的，contourArea 函数可去除噪声和阴影。...，则在列表中使用 datetime 记录日期和时间 我们将时间值存储在 DataFrame 中并写入 CSV 文件 绘制运动检测图 最后一步是显示结果 首先，我们从 motion_detector.py
这种方法通过使用SAM的生成式人工智能技术，可以根据任意文本输入，利用点、框或文本等提示，“裁剪”出图像中的任意对象，从而精确检测和分割图像中的任何区域。...总体而言，实时语言分割模型（Realtime-Language-Segment-Anything）能够实现每张图像处理时间为30毫秒，大致相当于每秒30帧的速度。...最后，用USB摄像头使硬件能够实时捕捉图像。 安装步骤 在Jetson AGX Orin上将电源模式设置为MAX。...安装opencv sudo apt install python3-opencv 克隆存储库 git clone https://github.com/TruonghuyMai/Realtime_Language_Segment_Anything.git...app.py 浏览器应该会打开，并允许您通过提示使用自己选择的图像、视频或网络摄像头来使用模型。
第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 在本书的第一部分中，将向您介绍 OpenCV 库。 您将学习如何安装开始使用 Python 和 OpenCV 进行编程所需的一切。...科学计算，数据科学，机器学习，深度学习和计算机视觉的包 到目前为止，我们已经了解了如何从头开始安装 Python，OpenCV 和其他一些包（numpy和matplotlib），或使用 Anaconda...README（.rst或.md扩展名）用于注册项目的主要属性，至少应包括以下内容： 您的项目做什么 如何安装 用法示例 如何建立开发环境 如何发布 ISSUE 变更记录 许可证和作者信息 可以从以下 GitHub...由于 OpenCV 和其他包可以在许多操作系统中以不同的方式安装，因此我们介绍了主要方法。 具体来说，我们看到了如何在全局或虚拟环境中安装 Python，OpenCV 和其他包。...例如，您可以显示检测到的脸部数量（以便查看脸部检测算法的表现）或处理时间。 在本章中，您将了解如何使用 OpenCV 库绘制基本的和更高级的形状。
本文关键词：OpenCV、Python、背景减除器、KNN、MOG2、目标检测与追踪 想象一下，你用手机拍摄视频，按下一个按钮，相机就开始录制视频。...使用背景减除器检测和追踪鸟类 在本文中，我将解释背景减除器的工作原理、不同类型的背景减除器以及如何使用 OpenCV 在 Python 中使用它们。 检测移动物体的方法 1....那是因为在视频中，背景几乎每秒钟都在变化，但在算法中，背景是恒定的。 左边的图像显示了默认背景帧和当前帧之间的差异，而右边的图像显示了带有边界框的当前帧 我想你已经理解了基本运动检测的主要思想。...使用 OpenCV 中的背景减除器 Opencv 有几种不同的背景减除器。...我将使用其中两个最著名的减除器： K-最近邻 (KNN) 高斯混合 (MOG2) 我将只解释 MOG2 如何进行背景减除，但我将使用这两种方法来检测和追踪视频。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
