Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”，一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标？我们现在就可以实现！ TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序，它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品（如杯子，苹果或香蕉）来移动光标，他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
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
方法一：Python+OpenCv实现树莓派数据采集，树莓派搭建服务器，PC机作为客户端实现数据传输，结果发现传输画质太差。
这是一个关于如何构建深度学习应用程序的教程，该应用程序可以实时识别由感兴趣的对象（在这个案例中为瓶盖）写出的字母。
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时，大家又希望能够随时随地观看视频直播。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，可提供播放不同图像和视频流的权限，还有助于端到端项目，如对象检测、人脸检测、对象跟踪等。
本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-with-python/如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 在本贴中，贴主“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像，包括IP摄像头, USB 网络摄像头和Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在Jetson TX1上运行。 1 准备工作 需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别，但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
在这段艰难的疫情期间，我们决定建立一个非常简单和基本的卷积神经网络(CNN)模型，使用TensorFlow与Keras库和OpenCV来检测人们是否佩戴口罩。
为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网
来源 | https://towardsdatascience.com/real-time-age-gender-and-emotion-prediction-from-webcam-with-keras-and-opencv-bde6220d60a
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
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。
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
python：python3.6 摄像头：网络摄像头 Python库：openCV
https://medium.com/@stephen.gardner.ag/integration-of-nvidia-jetson-systems-in-industrial-networks-abb8a17f1745
首先，在阅读本文之前，需要注意以下几点： 建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的。成功跑一遍不是目的，能够举一反三、在新任务上找出 bug 才是。 请确保用的是 OpenCV v2 你需要一个网络摄像头 OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个
作者 | Leo 魔方大家应该都玩过，能在短时间内还原魔方的孩子常常被很多家长认为是聪明的表现，人类目前还原三阶魔方的记录为4.69秒。 不过和围棋不一样，在这项竞技上，机器不给人类任何机会。 现在由机器还原三阶魔方最短时间的吉尼斯世界记录是0.637秒，由英飞凌工程师保持。 但是就在这几天，麻省理工学院的两个学生又将这个时间缩短了近一半，0.38秒就完成了还原。视频如下，常速下观看，如果不聚精会神，很容易错过那电光火石的瞬间。 发明人之一 Jared Di Carlo 在博客中表示：“还原魔方的0
TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。
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。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Panda 圣诞将至，你可能已经在商场、公园或自家的烟囱里发现了圣诞老人。随着机器识别技术的发展，用人工智能来识别路过或来送礼物的圣诞老人似乎是个不错的选择。近日，Adrian Rosebrock 在 PyImageSearch 上发表了一篇教程，介绍了在树莓派上使用 Keras 实现深度学习圣诞老人识别器的过程。你可通过文末链接访问原文——也可在原文末尾留下电子邮箱地址向原作者索取本项目的完整代码。另外，本教程中
根据复杂性和效率的不同，任何问题都具有一个或多个解决方案。目前智能停车系统的解决方案，主要包括基于深度学习实现，以及基于重量传感器、光传感器实现等。
雷锋网 AI 研习社按，YOLO 是一种非常流行的目标检测算法，速度快且结构简单。日前，YOLO 作者推出 YOLOv3 版，在 Titan X 上训练时，在 mAP 相当的情况下，v3 的速度比 RetinaNet 快 3.8 倍。在 YOLOv3 官网上，作者展示了一些对比和案例。在论文中，他们对 v3 的技术细节进行了详细说明。雷锋网 AI 研习社将内容编译整理如下。
今天测试的时候，遇到了一个问题，测试需求是，需要把摄像头拍摄的实时视频逐帧率保存下来。经过查阅资料以及网友帮助，目前已经完成。记录下来希望可以帮助有需要的朋友。1、思路使用Python+Opencv，从摄像头的实时视频流中逐帧读取图片，保存到本地2、工具安装Python安装Opencv3、分类目前测试的过程中遇到了三种类型的摄像头数据读取，分别是：USB普通摄像机：直接使用Python+Opencv，进行数据采集self.cap = cv2.VideoCapture(0)；0是本地摄像头USB工业摄像头：使
近年来随着机器学习等技术的发展，人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大，这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作，还是根本不想在家庭办公室等情况，电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己，这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。 为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。 在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。
【新智元导读】谷歌 TensorFlow 的 Object Detection API 刚刚开源， Pivotal Labs 的 Dat Tran 就做出了对象识别的应用。 TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源，就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致：这么快就部署出来了，太牛了！让我们看看他是如何操作的。有请 Pivotal Labs 的 Dat Tran： 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection
生活中我们不止一次地使用过直播，但从未想过如何通过编程实现。大家好，我们在这里向大家介绍如何使用OpenCV和python的套接字编程。今天，我们将借助OpenCV和socket编程创建一个实时流媒体应用程序，我们将从头开始为服务器和客户端开发代码。
美国国家公路交通安全管理局估计，每年有 91,000 起车祸涉及疲劳驾驶的司机，造成约50,000 人受伤和近 800 人死亡。此外，每 24 名成年司机中就有 1 人报告在过去 30 天内在驾驶时睡着了。研究甚至发现，超过20个小时不睡觉相当于血液酒精浓度为0.08％——美国的法律规定的上限。
摘要： 图像识别的新思路：眼睛纵横比，看看大牛如果用这种思路玩转识别眨眼动作！ 📷 今天我们来使用面部标志和OpenCV 检测和计算视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比（EAR）的指标，由Soukupová和Čech在其2016年的论文“使用面部标志实时眼睛眨眼检测”中介绍。 今天介绍的这个方法与传统的计算眨眼图像处理方法是不同的，使用眼睛的长宽比是更为简洁的解决方案，它涉及到基于眼睛的面部标志之间的距离比例是一个非常简单的计算。 用OpenCV，Python和dlib
OpenCV 是一个图像和视频处理库，具有 C++、C、Python 和 Java 中的绑定。OpenCV用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌读取，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
如今，通信和视频监控的技术正在不断发展，网络时间服务器在视频监控领域应用范围越来越广泛。
EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。
我们在想要获取视频流的时候，可以通过网络摄像头获取实时视频流，但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起，那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全，还有一种方法，就是用海康威视或者大华的监控摄像头，然后通过IP地址可以无线获取视频流，这样就实现了主机和摄像头分开，方便部署。
实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体？ 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序，只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。 我想与大家分享一下我是如何构建这个应用程序以及我在此过程中遇到的一些有趣的问题和挑战。
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
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。
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
前几天，在食堂吃饭，本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了，前十分钟看着领导都很忙，中间十分钟中国人民都很幸福，后十分钟别的国家都生活在水深火热里，顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己，便毫无抬头的欲望。
通过网络与网络录像机和显示器等其他设备相连，IP摄像头可以让您从任何远程位置监控特定区域，为我们的日常生活带来很多便利。
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