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HuskyLens人工

目录 1、模块特性 2、模块功 3、模块调测 3.1、单对象识别 3.2、多对象识别 4、模块应用 ---- 1、模块特性 HuskyLens是一款简单易用的人工(视觉传感器),内置6种功 ,该硬件模组于2020年2月正式出售(预售价329RMB),通过一段官方演示视频进一步了解该模组。 ); 标签识别:侦测二维码标签,识别出指定标签(目前摄识别复杂二维码,如微信上用的二维码)。 此时模块发送的协议帧,可以识别出0001号ID,也就是周杰伦的人脸尺寸,如下所示: ? HuskyLens人工的应用就简要讲解人脸识别的功,其他功都是大同小异,小伙伴们了解协议帧就可以轻松应对。

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人工识别

识别是人工的一个重要方面,下面通过一个简单列子进行练习: 随着圣诞的到来,大家纷纷@官方微信给自己的加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P软件都可以做到。 但是作为一个学习处理的技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,工作量不大,而且很有意思。 我们用下面这张作为我们的测试。 /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 import dlib # 给img中的人加上圣诞帽,人脸最好为正脸 # cv2.imshow("bg",bg) # print("bg size: ",bg.shape) # print("hat size: ",hat.shape) # 相加之前保证两者大小一致(可会由于四舍五入原因不一致 第二个参数-1表示读取为rgba通道,否则为rgb通道 hat_img = cv2.imread("hat2.png",-1) # 读取 img = cv2.imread("abm.jpg") output

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    硬件-摄测试

    前言 随着社会的发展和不断的进步,4G/5G网络的出现,使得硬件这块有了更进一步的发展,家居、安防、等电子产品不断涌现,涉及到的摄这块的性越来越优秀,使用范围越来越广,对于摄的测试就变得越来越普遍和重要 当给监控摄加入识别时,测试解析度和畸变值就变成必须;当我们的手机逐步代替数码相机时,解析度,色彩还原、白平衡以及灰度测试就变得很重要。 一、如何验证摄好坏 1、USB摄可插入电脑主机后面的USB接口,打开QQ看看进行视频即可 2、普通摄验证 在装好驱动后,用来照一照附近景物/人物,看看有没有变形/局部不清晰.同时也调节下那个焦距 四、摄测试工具 iSeetest是一款专业用于摄测试分析的免费软件,使用iSeetest,准确地测试出摄各项性的参 数,判定摄的品质。 主要功包含下列三项: 一、摄单项测试 分辨率测试 色彩还原测试 白平衡测试 灰阶测试 坏点测试 均匀性测试 二、摄综合测试 24色色卡 IS01231综合测试卡 特制综合卡 ?

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    压缩-腾讯

    是腾讯前端团队开发的一个专门用于压缩和格式转换的平台 可以对png,jpeg,gif等各类格式的压缩,以及为上传自动选择最优的格式,同时,平台还会为用户转换一份webp格式的 压缩后的质量非常好,而且体积减少很多 测试 156KB,压缩后的为 55KB,并且清晰度和原几乎相同 目前支持手动上传(zhitu.isux.us)后压缩,和使用gulp插件批量压缩 return gulp.src(['img/*']) .pipe(imageisux('',true)); }); 注: imageisux方法有两个参数 第一个参数为存放压缩后的路径 ,为空时默认生成dest webp两个目录 第二个参数为是否生成webp (4)运行 在项目目录下执行 $ gulp 运行完成后,img目录下会自动生成两个目录:dest、webp,分别存放压缩后的 jpg,和webp

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    如何制作圆形

    有时候我们为了效果展示,需要把或者转化为圆形。 原理:我们利用Photoshop的椭圆选区工具,将未选择的区域删除,就得到了我们想要的效果啦。 实现: 1. 打开Photoshop 打开你需要操作的,如果太小就按下Ctrl+0,再按下shift+Ctrl+n,新建一个层(Ctrl+j),将底取消显示。 ? ? 2. 选择椭圆工具 ? 3. 选择区域 按住shift不放,拖动鼠标,勾画出圆形区域,确定选区(Ctrl+回车),切换到原,反选区域(shift+Ctrl+j),按下del删除键。 ? ? ? 导出 ? ? 选择PNG可以导出背景是透明的圆形,大功告成。

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    解决Github加载失败

    起因 最近一段时间每次打开Github发现都加载不出来,经过搜索后解决了,记录一下。 ? F12看了一下发现报错ERR_CONNECTION_RESET,搜索了一下发现可是以下原因: DNS服务器出错 HTTP代理出错 hosts设置出错 其它..... 解决 这里尝试修改本地hosts文件,将域名解析直接指向IP地址 F12打开控制台,使用左边的元素选择器定位,发现域名:camo.githubusercontent.com ? 通过域名反查IP可以得到IP地址:151.101.108.133 还有一些的URL,如avatars0.githubusercontent.com,反查域名得到IP为151.101.228.133, 151.101.108.133 avatars2.githubusercontent.com 151.101.108.133 avatars3.githubusercontent.com 再次打开Github,均正常加载

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    童欣:从互动

    “从交互形到形”。 那我们所想做的工作是用一些机器学习的技术代替用户这些繁琐的手工,自动地和快速地帮助用户实时地从输入生成材质贴,同时我们希望这张材质贴的质量至少达到一定水平,用户或者直接使了,或者稍微修改一下就够使用了 假设我们在Internet网上搜索“wood”,我们获得大量的木,这个非常容易。 大家看最上面的一行是给定一张木之后,用我们的方法所生成的一个材质贴,中间这行是假设我们不用我们的技术,只用一些少量的成对样本生成的结果,大家可以看到在高光的部分非常模糊,很多的细节都丢失了,木的很多地方的纹理也不太对 我们看到通过一些我们设计的算法,我们可以帮助用户快速有效的生成一些高质量的三维内容。这里面的比大家现在喜欢讲的ren工里面的算法定义更宽泛一些。

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    纯JavaScript 非flash 上传 截取截

    源代码在此:CSDN~~ 利用这个插件基本可以做出上传,然后截的功了。 基本思路是: 1、上传。 (最好用非刷新的方式,例如隐藏iframe) 2、显示,加入jcrop操作 3、上传截的信息,坐标点,宽高 4、后台根据信息截取,实际上生成一个新 由于我的代码用CI的,所以不好整理出来~~ 只上个粗糙的吧: ?

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    成就未来大脑

    成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄化三部曲:从拍照到交互》,他将摄分为三个时期,1.0时代的摄主要是用来记录、分享生活,2.0则是通过识别、增强现实等技术深刻感知世界 摄化的根本在于,它本身就是一套独立的“计算机”。 传统摄连接电脑需要安装驱动或者操作系统自带驱动,否则就无法使用。摄只做一件事情,采集和传输。 基于这些力开发者可以构建体感游戏、手势操控应用等。 ? 不少摄都已经做到内置稳定、白平衡等功,不过均没有这样彻底。 除了具备处理力之外,摄不再是处理,录音功已成为不少摄的标配,小度i耳目云端摄、DropCam摄都可以做到这一点。 如果它做最有可的领域可是在线试穿,服装是天猫核心品类,但无法试穿一直是网购体验的短板。现已经有试穿软件,上传照,输入三围进行试穿,效果并不理想。

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    拍摄后对进行处理-python(空域增强)

    这是因为CMOS传感器件具有两大优点:一是价格比CCD 器件低;二是其芯的结构可方便地与其它硅基元器件集成,从而可有效地降低整个系统的成本。 本设计我通过python进行实现,具体流程如下: 具体设计 1.首先我们通过调用摄,进行相关拍摄功。 我们可以看到,第2张是原的颜色直方,第一张是直方均衡化后的颜色直方。 这两张分别是处理后和处理前的两张,可以看出,直方均衡化可以有效的对进行对比度增强。 操作方法 首先使用摄拍摄部分的功进行的采集和存储。之后我们使用直方均衡化、锐化、叠加和双边滤波的功,对我们采集的进行处理,从而使用在物联网的相关设计中。 功体验 通过本设计可以很好的使用采集和处理优化等相关功,可以用在咖啡厅的相关采集,何优化处理上。使用此大联大友尚安森美数字传感器进行相关功的实现,还是非常适合的。

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    从相册中选择或拍照设置并上传设置

    相信很多app中都有通过拍照或者从相册中选择的方式设置并上传的功。如下是我之前一个项目中通过相册或者拍照获取的一个功(照来源于网络)。 现在把代码贴出来,大家使用时(点击imageView或者button时),只需要调用- (void)didTapHeaderImageView方法,即可实现通过相册或者拍照的方式获取照的功。 ? 照来源于网络 设置 - (void)didTapHeaderImageView { NSLog(@"点击了"); UIAlertController *alertController = [UIAlertController alertControllerWithTitle:@"照" message:@"拍照或者从相册中选择照" preferredStyle:UIAlertControllerStyleAlert DocumentsPath stringByAppendingString:@"/image.png"] contents:data attributes:nil]; //得到沙盒中的完整路径

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    python人工-识别

    PIL:(Python Imaging Library)是Python平台上的处理标准库,功非常强大。 pytesseract:识别库。 这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描,然后对文件进行分析处理 国外OCR发展较早,一些大公司,如IBM、微软、HP等,即使没有推出单独的OCR产品,但是他们的研发团队早已掌握核心技术,将OCR功植入了自身的软件系统。 对于我们程序员来说,一般用不到那么高级的,主要在开发中够集成基本的OCR功就可以了。 7 :将视为单个文本行。 8 :将视为单个词。 9 :将视为圆中的单个词。 10 :将视为单个字符。

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    C#使用OpenCV剪切中的人物

    前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切形中的人物。 准备工作 首先创建一个Wpf项目——OpenCV_Face_Wpf,这里版本使用Framework4.7.2。 int minNeighbors = 7;//最小矩阵组,默认3 var size = new System.Drawing.Size(10, 10);//最小大小 var 运行结果 点击界面中的打开,选中带人脸的进行测试。 代码中默认把剪切的保存到Debug文件夹下,我们打开Debug文件夹,如下: ? 因为我选中的只有一个人脸,所以得到一个剪切——Face_1.png。 原与剪切后的对比如下: ? 现在,我们换一个人脸多的,再测试一下。测试如下。 ? 运行后结果如下: ? ------------------------------------------------------------------------------------- 到此C#使用OpenCV剪切形中的人物就已经介绍完了

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    微信小程序摄压缩为Base64

    这次我们讲一下摄,功大概是通过摄拍照后进行压缩后再Base64上传到服务器。 第一步:打开摄和即时显示画面 首先要显示画面必须要在WXML文件指定一个区域: <! -- canvas组件,用于压缩,位置在屏幕外,不可见 --> <canvas type="2d" id="capture" style="width: 1px; height : 1px;"/> 然后在JS调用摄进行播放,对摄进行监听。 function (res) { // that.setData({ sendload: false }); } }) 这样就进行简单的摄获得的进行压缩和转为 当然代码仅为核心功代码,周边的功就自己调试吧。

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    签名生成脚本

    def get_sign(self, bucket, howlong=864000): """ GET REUSABLE SIGN :param bucket: 处理所使用的

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    小车的播放器

    小车的播放器 作者:一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 播放器:      小车利用车载摄采集跑道数据,然后存储到小车中央控制主板的存储器中。 然后这个软件就是读取这个二进制文件,每次读取40*80=3200个数据上来,然后用GDI绘制3200个灰度素点,用定时器,每隔一段时间从文件中读取数据并重新绘制一次,然后就形成了这种动画类似于播放器的功了 主要的技术问题就是:读文件,GDI绘,定时器。 // MessageBox("打开文件成功", "搞定了", MB_ICONEXCLAMATION | MB_OK); } else { MessageBox("打开文件失败,可您没有关闭当前文件 2,recHeight*i/2,recWidth/2,recHeight/2,clrRec); } } 3.定时器     在对话框初始化的时候,设置定时器,然后再到定时器的事件中执行绘函数

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    python识别系统(切割、识别、区别标识)

    python flask识别系统使用到的技术有:背景切割、格式转换(pdf转png)、模板匹配、区别标识。 运行效果 第一组: 1: [在这里插入描述] 2: [在这里插入描述] 开始上传: [在这里插入描述] 上传成功、预览: (emmm..抱歉大小未处理,有点大哈) [在这里插入描述 第二组: 这会搞个复杂些的,也是实用的 1:(仅供交流,侵权删) [在这里插入描述] 2: [在这里插入描述] 你会发现,其实2是1的子,这下我们看看程序处理的效果: , tagrt_rgb=tagrt_rgb_y) print(x0, x1) print(y0, y1) # 按照两个对角素点切割 x0, y0, x1, y1 = match_target( target_path, template_path) # 根据返回的两个素点切割

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