识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
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。
Python编程语言允许我们执行各种任务，所有这些都是在简单模块和短小精悍的代码的帮助下完成的。在Python的帮助下进行屏幕截图就是这样一项任务。
【Long exposure with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统，让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。跟随作者给出的代码和讲解，你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器，用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频，他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机（就像本文开头的图片那样）。
今天，来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果？ It is very Interest
选自pyimagesearch 机器之心编译 参与：乾树、蒋思源 在本文中，我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均
翻 译 | 天字一号（郑州大学）、李美丽（华南师范大学）、had_in（电子科技大学）、nengdaiper（北京科技大学）
有趣的镜子不是平面镜子，而是凸/凹反射表面的组合，它们会产生扭曲效果，当我们在这些镜子前面移动时，这些效果看起来很有趣。
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。
图像和视频编辑操作通常依赖于精确的蒙版（matte）操作，即分离前景和背景并能够合成图像。
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
在本文中，我们将学习长时间曝光摄影技术，以及如何使用Python和OpenCV（开源计算机视觉库）对其进行仿真。
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。
您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
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。
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。
本文整理自oneCup公司的研讨会 精准农业 美国养牛业价值 750 亿美元，其中包括超过 70 万个牧场、9300 万头肉牛和约 3600 万头小牛出生。但该行业并非没有挑战。2015 年，美国养牛业损失了近 390 万头牛和犊牛。幼犊受到的打击尤其严重，有 7% 的犊牛无法断奶。这对牧场产生了重大影响，耗资约 38.7 亿美元。养牛可能是一项全天候的工作，但牧场主无法负担人力资源来跟踪牛的健康和福利 24x7。 OneCup AI 的 BETSY 将通过使用 AI 帮助牧场主跟踪和监控他们的牲畜，让他
2015年，Gatsys等人在论文A Neural Algorithm of Artistic Style中提出了最初的神经风格迁移算法。2016年，Johnson等人发表了Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolutioin一文，将神经网络迁移作为用感知损失处理超分辨率问题的框架。结果表明该算法比Gatys等人的方法快了三倍。接下来，我将介绍如何在自己的图像和视频流中应用神经风格迁移。
一个很现实的原因是bug是不可能被全部测试出来的，由于成本和上线档期的考虑，测试无法做到“面面俱到”，即使时间充裕也总会有这样或那样的bug埋藏在某个角落。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ✦ 一周简讯 ✦ 首个公开工作草案：Capture Handle - 屏幕共享时的引导协作 W3C WebRTC 工作组发布 Capture Handle — 屏幕共享时的引导协作首个公开工作草案： Capture Handle - Bootstrapping、Collaboration when Screensharing。 该文档提出了一种机制，如果 CAPTR 对 APP 正在运行的标签进行
在本文中，作者提出了CLIP2Video网络，以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
源代码：https://github.com/zh460045050/SNL_ICCV2021
本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-caffe/ 如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 之前，贴主分享了一个python脚本，它可以用来在Jetson TX2上捕捉和显示来自相机(IP、USB或板载)的实时视频。在这里，贴主继续扩展了这个脚本，并展示了如何在捕获的相机映像上运行Caffe图像分类(推断)，这些都是在python代码中完成的。这tegra-cam-caffe.py sample应该适合快速验证您的新训练的Caffe图
前面我们对图像和视频的读取进行了实操，今天我们继续来学习它们的处理-------放慢视频VS图像添加文字，学会今天的项目，你将会进入新的境界。
关注公众号，发现CV技术之美 本篇文章分享论文『TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos?』，谷歌提出《Toke
1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。
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。 另外，您还将熟悉通用的术语和概念，以根据您所学的内容进行语境化，并为掌握本书的主要概念奠定基础。 此外，您将开始编写第一个脚本以掌握 OpenCV 库，并且还将学习如何处理文件和图像，这是构建计算机视觉应用所必需的。 最后，您将看到如何使用 OpenCV 库绘制基本和高级形状。
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。
在本章中，我们将学习如何将冷酷的几何效果应用于图像。 在开始之前，我们需要安装 OpenCV-Python。 我们将解释如何编译和安装必要的库，以遵循本书中的每个示例。
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。 文章地址：https://medium.com/towards-data-science/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 代码在下面的地址中。从这段代码中生成的模型可以扩展，以发
1.电极式眼动追踪：这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率，但需要接触眼球，因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
在本文中，我将带您了解图像处理的一些基本功能。特征提取。但是这里我们需要更深入的数据清理。但是数据清理是在数据集，表格，文本等上完成的。如何在图像上完成？
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。
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
本文来自Vidovation的网络研讨会，主持人是Vidovation的CTO兼联合创始人Jim Jachetta，演讲者是Alpha Image的首席执行官MC Patel。主要介绍了实时视频的镜头失真校正。
在现代软件开发中，NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）因其灵活的数据模型和高并发性能被广泛应用。面试官常常会针对Python与这些NoSQL数据库的交互提出一系列问题，以评估候选人的实际操作能力和理解深度。本文将深入浅出地探讨Python与NoSQL数据库面试中的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
原标题：WebRTC Today & Tomorrow: Interview with W3C WebRTC Chair Bernard Aboba
本帖参考Adrian Pennington近期发表在IBC的文章MPEG heads to the holograph，重点介绍了MPEG正在推广的基于视频的点云压缩技术 (V-PCC)。V-PCC解决了3D点云（空间中的一组数据点）的编码，以及相关的例如颜色的属性。其目的是启用包括人物角色表示在内的新应用。换句话说，人形化身或全息图作为沉浸式扩展现实的一部分在不久的将来就会实现。
我们将其定义为随时观看被播出后的任何节目，无论是在播出后的一分钟，两周或是几个月。这不包括 Timeshifting 的情况，如广播的“重新开始”功能。根据已有系统的迭代以及收到的反馈，我们希望新的系统能达到以下要求：
昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机，今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里，他继续告诉大家： 如何从C
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为：
目前可依靠模块化方式实现图像处理管道，检测一堆图像文件中的人脸，并将其与漂亮的结构化JSON摘要文件一起保存在单独的文件夹中。
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。
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