这是一个移动设备上的摄像头应用，使用姿势预测模型通过摄像头实时检测人体的关键点。人体的关键点是指构建人体骨架所需的点，例如肩膀，肘部，膝盖等。
在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》，在这个基础上，我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，😄~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 📷 📷 附：
在上周的世界移动通信大会 (Mobile World Congress) 上，我们看到由开发者、设备厂商以及芯片合作伙伴组成的 Android 生态系统不断为全球用户创造美妙体验。 今天，我们要向各位介绍下一个版本的操作系统 —— Android P 的首个开发者预览版。该版本早期仅面向开发者发布，每一位开发者都是我们最信任的测评人。及时获取您的反馈意见对我们至关重要，我们会根据您的反馈优化平台来更好地满足您的开发需求。希望您可以尽早着手试用 Android P 预览版的新功能和新 API，并把您的想法和建
怀着激动的心情，我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序（https://www.tensorflow.org/lite），通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计。「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的位置。
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。
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
Dynamsoft Camera SDK提供了Java api，使您可以轻松地从浏览器兼容的USB视频类（UVC）网络摄像头捕捉图像和视频流。 使用基于浏览器的网络摄像头库，您可以将直播视频流捕获到一
美国国家公路交通安全管理局估计，每年有 91,000 起车祸涉及疲劳驾驶的司机，造成约50,000 人受伤和近 800 人死亡。此外，每 24 名成年司机中就有 1 人报告在过去 30 天内在驾驶时睡着了。研究甚至发现，超过20个小时不睡觉相当于血液酒精浓度为0.08％——美国的法律规定的上限。
2016 年中国移动短视频用户数为 1.5 亿，今年预计会达到 2.4 亿，增长率高达 58.2%，可见短视频的热度在一直提升；近几年，短视频的生产模式在不断演进，从 UGC 到 PGC，再到最新的
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
其实主要就是在不预览的情况下获取到摄像头原始数据，目的嘛，一是为了灵活性，方便随时开启关闭预览，二是为了以后可以直接对数据进行处理，三是为了其他程序开发做一些准备。于是实现一下几个功能：
本月初，新加坡安全研究员@Awakened披露了关于WhatsApp（2.19.244之前版本）存在的RCE漏洞（CVE-2019-11932）利用的文章，该漏洞由Android-gif-Drawable开源库中double-free错误触发。
想要提高拍照效果，想必对于多数手机厂商而言，给手机塞进更多的摄像头似乎成了当前主流做法，例如“普通摄像头+景深摄像头”、“黑白+彩色摄像头”、“广角+长焦摄像头”……不过，偏偏有这么一家企业反其道而行，从发布 Pixel 系列以来，就一直坚持单摄像头，并强调在相机成像算法上的提升。
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？
手势交互方式符合人类思维逻辑，具有自然性和直观性等特点。使用者不需要有过高的门槛，便可以很好地体验到人机交互的乐趣。手势识别技术具有良好的应用前景——包括电子娱乐、智能家居、VR及自动驾驶等热点领域。这个项目设计的目的就是实现简单直观的人机交互方式，并促使该技术和产品在未来大规模民用成为可能。
本文转载自https://github.com/daniulive/SmarterStreaming
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
vl42是video for Linux 2的缩写，是一套Linux内核视频设备的驱动框架，该驱动框架为应用层提供一套统一的操作接口(一系列的ioctl)
功能强大，几乎所有你想要的场景它都有，用起来很顺手。可以将桌面、摄像头、程序窗口通过rtmp推送到流媒体服务器上。
1. ImageView类用于显示各种图像，例如：图标、图片，下面对于ImageView类加载图片方法的描述错误的是()
常言道，眼睛是心灵的窗户，那么相机便是手机的窗户了，主打美颜相机功能的拍照手机大行其道，可见对于手机App来说，如何恰如其分地运用相机开发至关重要。 Android的SDK一开始就自带了相机工具Camera，从Android5.0开始又推出了升级版的camera2，然而不管是初代的Camera还是二代的camera2，编码过程都比较繁琐，对于新手而言有点艰深。为此谷歌公司在Jetpack库中集成了增强的相机库CameraX，想让相机编码（包括拍照和录像）变得更加方便。CameraX基于camera2开发，它提供一致且易用的API接口，还解决了设备兼容性问题，从而减少了编码工作量。 不管是拍照还是录像，都要在AndroidManifest.xml中添加相机权限，还要添加存储卡访问权限，如下所示：
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。
音视频的发展正在向各个行业不断扩展，从教育的远程授课，交通的人脸识别，医疗的远程就医等等，音视频方向已经占据一个相当重要的位置，而音视频真正入门的文章又少之甚少，一个刚毕业小白可能很难切入理解,因为音视频中涉及大量理论知识,而代码的书写需要结合这些理论,所以搞懂音视频,编解码等理论知识至关重要.本人也是从实习开始接触音视频项目,看过很多人的文章，在这里总结一个通俗易懂的文章，让更多准备学习音视频的同学更快入门。
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。
本节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用。 本节包括下面几个方面的内容： 1.如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行
第一部分、前述： Android作为Google移动互联网战略的重要组成部分，将进一步推进“随时随地为每个人提供信息”这一企业目标的实现。Google的目标是让移动通信不依赖于设备，甚至是平台。出于这个目的，Android将完善而不是替代Google长期以来推行的移动发展战略：通过与全球各地的手机制造商和移动运营商成为合作伙伴，开发既实用又有吸引力的移动服务，并推广这些产品。 Android平台的研发队伍阵容强大，包括Google、HTC(宏达电)、T-Mobile、高通、摩托罗拉、三星、LG以及中国移动在
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。
1 . Camera 采集 NV21 图像数据 : 手机 Camera 采集的图像数据完毕后 , 通过 PreviewCallback 接口的 onPreviewFrame 回调方法获取 NV21 图像数据 ;
计算机视觉应用领域的核心问题是 3D 物体的位置与方向的估计，这与对象感知有关（如增强现实和机器人操作）。在这类应用中，需要知道物体在真实世界中的 3D 位置，以便直接对物体进行操作或在其四周正确放置模拟物。
双目立体视觉，由两个摄像头组成，像人的眼睛能看到三维的物体，获取物体长度、宽度信息，和深度的信息；单目视觉获取二维的物体信息，即长度、宽度。
今年 5 月份，谷歌 I/O 大会宣布推出安卓 9，而后经过数月的测试，谷歌收获了大量的反馈。此外，还有小米、Oppo 等 7 家设备制造商也将测试版本放到了他们的旗舰设备上，使得谷歌能够从全球用户那里收集反馈信息。
我们运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
上次介绍了双目摄像头如何估计深度的方案。老板表示两个摄像头还是有点贵呀，只用一个能不能做？嗯，没问题！
在使用相机时，最自然的效果是不管你的手机如何旋转，手机上的成像始终是向上的，也就是说，相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
最近在用ZXing这个开源库做二维码的扫描模块，开发过程的一些代码修改和裁剪的经验和大家分享一下。
经历一年多的开发和数月以来早期用户的反复测试，最新 Android 平台 —— Android 9 Pie 终于正式面向全球发布！
快速开始：https://cloud.tencent.com/document/product/584/9457
前言 android 6+权限使用的时候需要动态申请，那么在使用rn的时候要怎么处理拍照权限问题呢？本文提供的是一揽子rn操作相册、拍照的解决方案，请看正文的提高班部分。 解决步骤 1、AndroidManifest.xml设置拍照权限： <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" /> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EX
AI 科技评论按：本文作者郭瑞娥，首发于中科院自动化所「智能感知与计算研究中心」微信公众号，AI 科技评论获授权转载。 CVPR 是计算机视觉、模式识别和人工智能领域国际顶级会议，2018 年 6 月 18-22 日将在美国盐湖城召开，届时 AI 科技评论也会在现场带来一线报道。 不论你是论文录用作者，还是即将参会的企业机构，欢迎联系 AI 科技评论小编（微信号：aitechreview）报道/合作哟。 智能感知与计算研究中心为中科院自动化所独立建制的科研部门，致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的
使用OpenCV + Python构建的文档扫描仪。参阅博客文章以更好地理解：http：//vipulsharma20.blogspot.on
按照官方的说法，新的 Camera2 升级了性能也支持了许多新的功能，所以借此机会对 Android 相机硬件的新老版本 API 做了一番调查和梳理。
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
android 6+权限使用的时候需要动态申请，那么在使用rn的时候要怎么处理拍照权限问题呢？本文提供的是一揽子rn操作相册、拍照的解决方案，请看正文的提高班部分。
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