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MATLAB笔记本内置

内置想要使用笔记本内置采集信息,调用硬件设备前在软件中检查相关信息运行情况如下>> imaqhwinfo警告: No Image Acquisition adaptors found.Image 就需要用,那就需要在软件中安装驱动。 ? 在support package Installer里面选择 OS Generic Video Interface这个包,然后安装就可以 ??

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OpenCV人脸-静态片与动态

,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸,“eye”特征主要用于眼睛的检测。 OpenCV介绍Python3 OpenCV入门静态片人脸代码 Pythonimport cv2 # 指定片的人脸然后存储img = cv2.imread(.opencvpic1.jpg) = faceRect cv2.rectangle(img, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 40) # 控制绿色框的粗细 # 写入 动态人脸按帧数读取片 Pythonimport cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r.datahaarcascade_frontalface_default.xml 用矩形圈出人脸 cv2.imshow(Face Recognition, gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q): break cap.release() # 释放

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    Python 调用进行人脸

    链接:https:blog.csdn.netweixin_43582101articledetails88702254 本篇则是讲解通过计算机人脸并捕捉人脸位置。 img:输入 最小面尺寸:最小面尺寸 #pnet, rnet, onet: caffemodel #阈值:阈值=, th1-3为三步阈值 #factor:用于创建一个扩展的因素金字塔脸大小的检测中 bb), (0, 0, 255), 2, 8, 0)cv2.imshow(detected faces, bgr) # cv2.rectangle 用矩形把找到的形状包起来return bgr打开本地 capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture 读取本地视频和打开height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT , cv2.VideoWriter_fourcc(D, I, V, X), 15, (np.int(width), np.int(height)), True)# cv2.VideoWriter 保存视频

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    P2712

    题目描述食品店里有n个,这种很笨拙,只能拍到固定位置。现有一群胆大妄为的松鼠想要抢劫食品店,为了不让拍下他们犯罪的证据,他们抢劫前的第一件事就是砸毁这些。 为了便于砸毁,松鼠歹徒们把所有能监视到的地方统一编号,一个能被砸毁的条件是该所在位置不被其他监视。 现在你的任务是帮松鼠们计算是否可以砸掉所有,如不能则输出还没砸掉的的数量。输入输出格式 输入格式: 第1行,一个整数n,表示的个数。 第2到n+1行是的信息,包括:的位置x,以及这个可以监视到的位置数m,之后m个数y是此可以监视到的位置。 (砸了这些之后自然这些位置就监视不到了) 输出格式: 若可以砸掉所有则输出“YES”,否则输出还没砸掉的的数量。

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    【python 从菜鸟

    安装在C:Program Files下5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = C:Program FilesTesseract-OCRtesseract.exe二、英文 三、验证码 ??? 二、实现源代码 1、英文#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(utf-8) import timetime1 FilesPython27Libsite-packagespytesseracttest.png)code = pytesseract.image_to_string(image)print(code)2、验证码 = image.convert(L)# 把片变成二值

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    C#获取拍照显示

    概述之前有个需求,就是在web界面可以实现调用,用户把手机的个人二维码展示给进行用户。其实本质就是保存二维码,在进行二维码。下面来看看如何实现。 主要代码实现1、初始化 初始化 控件的句柄 开始显示的左边距 开始显示的上边距 要显示的宽度 要显示的长度 public Pick(IntPtr handle, int left 开始显示 public void Start() { if (bStat) return; bStat = true; byte; hWndC = capCreateCaptureWindowA public partial class Decode : System.Web.UI.Page{ public delegate void SaveImg(Pick Pick1); 一个控制的类 IntPtr mControlPtr; private int mWidth; private int mHeight; private int mLeft; private int mTop; 初始化

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。? 如果您已经在产品中拥有自己的处理框架,那么只要在将输入主形之前应用相同的变换即可使用。

    2.6K80

    python-opencv人脸与树莓派跟随()

    github.comluyishisiThe_python_code.git文件夹是face-gensui简述:使用python-subprocess多线程模块相链接,本项目主要用在树莓派上所以需要调用的函数与普通 所使用文本文件进行数据沟通,简单粗暴,文件2.py功能是将目录下的5.jpg进行人脸解析,将人脸的位置的重心存储在文件weizhi.txt文件中,然后就比较相对位置的差,就能得出应该与移动的位置。 ,欲测试整体不断相对位置功能请运行lianxuzhibo.py文件 python lianxuzhibo.py,如果环境上没有大问题的话应该能在该目录下出现5.jpg片文件,如果存在人脸,则会进行 ,faces表示检测到的人脸目标序列,1.3表示每次尺寸减小的比例为1.3, 4表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的素和不同的窗口大小都可以检测到人脸), CV_HAAR_SCALE_IMAGE + 1 subprocess.call() subprocess.call() subprocess.call() time.sleep(1)连续直播的思路很明确不过是一直调用raspistll来获取当前的片而已

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    Opencv4.0:遍历Mat空间、读取

    pragma comment(lib, opencv_videoio340d.lib)#pragma comment(lib, opencv_videostab340d.lib) int main(){ 显示片 Mat image = imread(test.png); namedWindow(window); imshow(window, image); 遍历Mat空间 Mat mat(500, 300 += esize) { mat.data = 0;B mat.data = 255;G mat.data = 0;R } namedWindow(Mat); imshow(Mat, mat); 读取

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    【深度学习项目】打开拍照,并做

    最近遇到一个项目需求,需要进行拍照,并且片中的文字,其实该项目也可以改成其他,比如人脸分类等。完整项目代码:关注微信公众号 datayx 然后回复“ ”即可获取。 打开拍照,并片中的文字(java)1、打开关于打开这个功能,我们知道HTML5出现以后可以navigator.getUserMedia打开我们的,其核心代码如下:? 通过捕获用tensorflow做手写数字(python)先在mnist数据集上训练好网络,并保存模型。? 预测时使用opencv来打开捕获,设置ROI区域,将ROI区域输入加载好参数的cnn网络来。? Tensorflow + 实时目标检测官方源码提供了片的检测,但是实用性不高,所以对源码进行了修改,使用笔记本自带或者usb进行实时检测。检测效果:?

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http:yann.lecun.comexdbmnist可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步:***自编码*******************03结果展示最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果:10个 MNIST 数据集的原始数字模型训练生成的

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要做了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持;2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,用

    4.3K20

    2020-10-22OpenCV 获取并显示视频

    OpenCV 获取,新建窗口显示视频结合Leaning OpenCV 第二个例子 显示一个视屏文件 写了一下 获取的代码为并且创建窗口显示的代码为: #include stdafx.h CvCapture* cvCreateCameraCapture( int index );index 要使用的索引。 如果只有一个或者用哪个也无所谓,那使用参数-1应该便可以。函数cvCreateCameraCapture给从的视频流分配和初始化CvCapture结构。 函数cvQueryFrame从或者文件中抓取一帧,然后解压并返回这一帧。这个函数仅仅是函数cvGrabFrame和函数cvRetrieveFrame在一起调用的组合。 返回的不可以被用户释放或者修改。抓取后,capture被指向下一帧,可用cvSetCaptureProperty调整capture到合适的帧。

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    处理YUV转RGB效率分析

    YUV转RGB的代码优化问题2.1 浮点转换2.2 浮点转整形2.3 浮点运算和整数运算在PC上模拟的效果3. x1000上进行对比测试3.1 使用软浮点测试一帧转换时间3.2 开启FPU后转换 总结1.文章简述输出的一般都是YUV格式的,本文主要从输出的YUV格式的角度出发,对格式的转换进行设计。同时对代码的优化进行总结与整理。下面来详细讲述这些问题。2. 优化后文件定义:******************************************* YUV转RGB公式:* * * = * ********************** 质量比较:原:?浮点转换:?经过整形转换后的?从上面的效果上可以看出,基本上形效果比较好。 3. x1000上进行对比测试在开发板上进行测试主要从以下几个方面进行:不开启FPU的情况下测试浮点和整形一帧转换时间开启FPU的情况下测试浮点和整形一帧转换时间在利用MXU进行优化后的一帧转换时间

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    js调用

    1 2 调用移动端 3 照相机: 4 机: 5 6 7 8 9 开启10 11 12 13 拍照14 15 16 17 18 function getMedia() {19 let constraints = {20 video: {21 width: 600,22 height: 40023 },24 audio: true25 };26 获得video区域27 let video = document.getElementById

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    html5打开

    20px auto; font-size:14px; } #camera_errbox b{ padding-bottom:15px; } Camera Camera 请点击“允许”按钮,授权网页访问您的 若您并未看到任何授权提示,则表示您的浏览器不支持Media Capture或您的机器没有连接设备。

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    uvc协议

    IVideoWindow m_videoWindow = null; private IMediaControl m_mediaControl = null; }第三方库aforge、opencv打开

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    html5调用

    公司项目需要调用,看了一下html5文档,主要是使用html5的getUserMedia()API,写一个例子来记录具体的使用方法。 不支持访问用户媒体设备); } ** * 拍照按钮点击事件 * function handleClickCapture() { ctx.drawImage(video,0,0,480,320); } 实现了基本的调用和拍照

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    【设备】(Camera)

    概述 (Camera)API是通过input元素来实现的,其中该元素的type属性必须为“file”,accept属性要允许片格式,这样才能指示该文件选择框允许选择片,包括直接通过片 当用户激活input元素时,系统会显示一个选择页面,其中一个选项是选择本地的片文件,另外一个选项是通过直接拍片作为选择的片。 若用户选择,就进入设备(包括PC、手机、平板等)的拍照模式。拍照完成后,用户能够选择确认或放弃,如果确认,该片会作为所选文件发送给元素,同时触发该元素的onchange事件。 代码示例获取照片通过File API,可获取到用户所拍片的引用。 (也就是File对象)之后,我们就可以直接在前端将改片显示到页面上。

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    OpenCV调用

    OpenCV调用环境python:python3.6:网络Python库:openCV# -*- coding: utf-8 -*- # @author leone# @desc 使用 python 的 openCV 获取网络的数据# @version 2018-12-23 import cv2import sys # 根据设置IP及rtsp端口url = rtsp:account cap.release() # 删除窗口cv2.destroyAllWindows()由于网络的RTSP:实时流协议要手动开启,进入你的管理界面,例如:192.168.0.35 找到设置-> 网络设置->RTSP设置->开启RTSP开关 最好保存设置,并重启。 另外附上基于python的人脸demo支持多张人脸github

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      腾讯云物联网智能视频服务(行业版)(IoT Video(Industry Version))面向企业客户,提供摄像头、边缘视频网关的接入、设备分组管理、边云协同管理、实时大小屏观看、视频云存储、录像回看、AI智能分析的PaaS能力,助力行业ISV快速整合垂直行业应用,企业人员轻松开启物联网视频服务。

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