一直觉得.net在多媒体处理方面渣得不行。最近需要做一个摄像头的程序,为了方便,用了AForge这个开源项目。AForge项目中有AForge.Video和AForge.Video. DirectShow这两个子项目,可以方便的调用摄像头。但是这两个项目最终只能取得视频帧,并不能保存为视频文件。经高人指点,AForge还有一个子项目AForge.Video.FFMPEG,它可以将图片压制成Avi视频格式。不过这个AForge.Video.FFMPEG在实际使用的时候会遇到不少坑,下面我将我在这次使用中遇到的坑分享给大家。
相机技术由胶片向图像传感器的进化,极大的推动了摄像的普及。图像的载体由胶卷转变为计算机存储这也为计算器视觉的形成做了很重要的铺垫。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ,也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发,借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。
其中FFMPEG生成的视频在播放时时长有问题,AForge 录制的视频颜色有偏差,最终选择了Accord
详细说明:1个简单的网页图片验证码的示例程序,基本上现有的数字和字母都可以识别。-a simple web verify code sample project with number and alphabet recognition.
AForge.NET 是基于C#设计的,在计算机视觉和人工智能方向拥有很强大功能的框架。btw... it's an open source framework. 附上官网地址: http://www.aforgenet.com/aforge/framework/ 。 今天要介绍的是AForge中的视频采集功能,这里的视频包括从摄像头等设备的输入和从视频文件的输入。 首先来认识一下 视频源播放器:VideoSourcePlayer,从摄像头和文件输入的视频,都会通过它来播放,并按帧(Frame)来输出Bit
种群(Population):生物的进化以群体的形式进行,这样的一个群体称为种群。
private FilterInfoCollection videoDevices;
但是,当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候,首要任务就是选择一套合适的图像处理类库,这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV,Intel IPP,Halcon,MATLAB ,OpenGL,EmguCv,AForge.net,CxImage,FreeImage,paintlib,AGG,IPL,visDSK。不足之处,还请大家多多提建议,多谢!
using AForge.Controls; using AForge.Video; using AForge.Video.DirectShow; using Desktop.Protocol.Models.WhCommModels; using Destop.Infrastucture.Helper.Log; using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.IO; using System
尽管在过去几年已经有许多系统和分类算法被提出,但是手写识别任然是模式识别中的一项挑战。
dotnet中线程资源独占UI元素,不能跨线程访问,可以通过Dispatcher.Invoke的方式调用,但实际处理还是UI线程中,任务量比较大的数据会增加线程的处理压力。 其实还有一种做法,可以通过设置UI元素为只读的方式,跨线程访问。 如BitmapSource跨线程访问,可以调用Freeze设置元素为只读模式。 Aforge.net跨线程传递图像资源,如下:
当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候,首要任务就是选择一套合适的图像处理类库,本文主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV,Intel IPP,Halcon,MATLAB ,OpenGL,EmguCv,AForge.net,CxImage,FreeImage,paintlib,AGG,IPL,visDSK。不足之处,还请大家多多提建议,多谢!欢迎微信关注公众号“智能算法”,带您体验不一样的人生。 1. OpenCV 简介:OpenCV全称是:Open Source Computer
但是,单靠人工核验健康码容易造成人员拥堵,增加病毒交叉感染的风险,其实完全可以使用计算机来实现自动核验。
本文介绍了如何通过机器学习和图像处理技术实现浏览器性能测试录像的分帧自动识别和分类,从而提高测试效率。首先介绍了项目背景,然后阐述了老方案存在的问题,接着介绍了技术实现和整体流程。最后通过对比使用机器学习处理录像分帧前后的效率提升,展示了该方法的优点。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主题
现如今,拍照已经融入我们的日常生活中了。我们在日常的工作生活中很多场景都会用到拍照功能。比如在登录网页或者设备时,密码错误进行拍照,防止被盗。日常进行图像识别或者图像处理前的图像获取。都需要用到我们的摄像头进行图像的获取。
协议结构 struct uvc_control { //uvc控制 struct uvc_entity *entity; //uvc实体 struct uvc_control_info info; //uvc控制信息 __u8 index; //索引值 __u8 dirty:1, loaded:1, modified:1, cached:1, initialized:1; //初始化标志 __u8 *uvc_data
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下, InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目,这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台,推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中,用户不但可以找到LDA等主
初级三元运算符用法: p=bool?A:B 当bool=true,p=表达式A,当bool=false,p=表达式B。 那么当你遇到?:?:时,不要楞,三元运算符也是可以嵌套的。 用AForge.ne
如果知道.NET项目在开源中国的git上所占的比重只有5%的话,为什么这个《2014年国人开发的最热门的开源软件TOP 100》榜中.NET项目那么少就是情理之中了。 进入看了一下,发现还是有很多
Accord.NET Framework是在AForge.NET基础上封装和进一步开发来的。功能也很强大,因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习这个专业,在其基础上提供了更多统计分析和处理函数,包括图像处理和计算机视觉算法,所以侧重点不同,但都非常有用。 官方网站:http://accord-framework.net/
2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元,比2016年增长逾59.3%。这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年,到时收入有望达到460亿美元。开源软件的发展为AI的崛起发挥了巨大作用,市面上许多顶级的机器学习、深度学习、神经网络及其他AI软件采用开源许可证。本文从中遴选了50个最著名的开源AI项目: 1. ACT-R:ACT-R由卡内基·梅隆大学开发,它既是人类认知理论的名称,又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp,提供详细的说明文档。 链接:http://act-r.psy.
1. ACT-R:ACT-R由卡内基·梅隆大学开发,它既是人类认知理论的名称,又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp,提供详细的说明文档。 链接:http://act-r.psy.cmu.edu/software/ 2. Caffe:Caffe最初由加州大学伯克利分校的一名博士生创建,已成为一种大受欢迎的深度学习框架。它赖以成名的方面包括富有表现力的架构、可扩展代码和速度。 链接:http://caffe.berkeleyvision.org/ 3. CaffeOnSpark:该项目最初在雅虎开发
1、延迟低,参数可控,相关函数方便查询,是选择FFmpeg作为编解码器最主要原因,如果是处理实时流,要求低延迟,最好选择是FFmpeg。
要写好一个图像处理软件,仅靠自己看书是完全不够的,要多方面学习,借鉴前人的经验,要集思广益、多面出击。如今网络发达,图像学的资料其实也到处都是。只是往往个人能力或精力有限,在短时间内无法找到那些也许藏于角落里的金子。本人研究图像至今也历时7年,在慢慢的摸索和累积中也找到了一些相关资料,共享给大家学习。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
在构建机器视觉系统时,开发人员可以选择众多知名公司的商用软件包。然而,在选择这类软件时,重要的是理解这些软件提供的功能、支持的硬件以及如何轻松地配置这样的软件,以解决特定的机器视觉任务。
地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
经过 Mono 团队的不懈努力,原本专属于 Win32 平台的 GDI+ 终于可以跨平台了,不过这中间还有好多的故事和好多的坑。
主要资源来自TensorFlow中文社区,翻译借助谷歌翻译,仅用于资源分享。 以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库,持续更新中。 C 通用机器学习 推荐人 -一个产品推荐的Ç语言库,利用了协同过滤。 计算机视觉 CCV – C / Cached /核心计算机视觉库,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat – VLFeat是开源的计算机视觉算法库,有Matlab工具箱。 ---- C ++ 计算机视觉 OpenCV – 最常用的视觉库。有C ++,C,Python以及Java接口),支持Win
最近在看微软开源的机器学习框架ML.NET使用别人的预训练模型(开放神经网络交换格式.onnx)来识别图像,然后逛github发现一个好玩的repo。决定整活一期博客。
毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题,并没有深入的研究,设计图形图像的东西,水很深,神经网络,机器学习,都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过,前几天一个家伙要这个demo看下,我把一堆东西收集,打包给他了,他闲太乱了,我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业,里面有很多记忆和怀念。 这个demo的初衷不是去识别验证码,是把验证的图像处理方式用到其他方面,车票,票据等。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show
颜色聚类 1 public static class KmeansColor 2 { 3 /* 4 * 聚类函数主体。 5 * 针对一维 double 数组。指定聚类数目 k。 6 * 将数据聚成 k 类。 7 */ 8 public static Color[][] cluster(Color[] p, int k) 9 { 10 int intRunCount = 0;
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/154626.html原文链接:https://javaforall.cn
看个大概,原文非微信链接太多,有需要请点击原文链接查看:https://blog.csdn.net/fhzh520/article/details/52637545,文末点击原文也可。
看了一下,网上流传的那些个小米运动刷步数源码全是JS调用别人的源码,把自己的帐号密码交给别人家,博主个人心理是不太舒服的,下面是博主参照 Github上 niushuai233 大佬的 mi-spo
因为CuDNN函数接口更新的原因,以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如,py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN,即修改Makefile.config里面的第5行,在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速,不推荐。这里我们使用一种比较土的方法,即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
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1. 进入腾讯云函数创建新函数 地址:https://console.cloud.tencent.com/scf
Grafana provider 为 Grafana 提供配置管理资源。是目前 Grafana 官方提供的,覆盖的 Grafana 资源最全的 IaC 工具。
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要,有关该版本的完整文档,入门指南以及关于该项目的信息,请参考Kafka官方文档。
到此这篇关于Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame基本函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在的图片,我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片,我自己认为难度系数很高,我仅仅用了64个文字形容词就生成了她,很有初恋的感觉,符合审美观,对于计算机来说她是一组数字,可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了,我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦,可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章,每个人的写法都不同,但是都是适合自己理解的方案,我是用于教学的,故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习,期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多,只要我测试出新的用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您的三连支持与帮助。
Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用,主要用于大规模指标数据的可视化展现,Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。官方支持以下数据源:Zabbix,Graphite,Elasticsearch,InfluxDB,Prometheus,Cloudwatch,MySQL和OpenTSDB等。
除了官方的java api类库外,spring生态中又额外包装了很多,这里一一简单介绍下。
GaC(Grafana as Code, Grafana 即代码) 很明显是扩展自 IaC(Infrastructure as Code, 基础设施即代码)的概念.
Grafana的页面现在也可以正常打开了,从上面看登陆需要用户名和密码,这个用户名和密码从哪里来的呢?
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