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
https://esthermakes.tech/blog/2021/01/09/lanenet-on-nvidia-jetson/
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。
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。
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
随着直播的兴起,一些录播视频也得到了不少人的观看,这也就引起了录播软件的疯狂下载。
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。
使用Camtasia,您可以毫不费力地在计算机的显示器上录制专业的活动视频。除了录制视频外,Camtasia还允许您从外部源将高清视频导入到录制中。Camtasia的独特之处在于它可以创建包含可单击链接的交互式视频,以生成适用于教室或工作场所的动态视频内容。(Win10,Win11 兼容)最近发布了Camtasia2023版本,新增超过130个过滤效果,将标注、文本和其他元素组合在一起,轻松处理大型项目和视频文件。
本文转载自JK Jung的帖子:https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-caffe/ 如果有侵犯到贴主利益,请立刻跟我联系。 之前,贴主分享了一个python脚本,它可以用来在Jetson TX2上捕捉和显示来自相机(IP、USB或板载)的实时视频。在这里,贴主继续扩展了这个脚本,并展示了如何在捕获的相机映像上运行Caffe图像分类(推断),这些都是在python代码中完成的。这tegra-cam-caffe.py sample应该适合快速验证您的新训练的Caffe图
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
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。
https://medium.com/@stephen.gardner.ag/integration-of-nvidia-jetson-systems-in-industrial-networks-abb8a17f1745
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
Stitch是一款基于Python的跨平台远程管理工具。由于其跨平台性,Stitch允许用户针对Windows, Mac OSX 或 Linux分别定制不同的payload。你可以根据自己的需要,来选择绑定的IP及监听端口。 你还可以设置是否在目标系统启动时,向你发送系统信息邮件,以及是否开启键盘记录。 特点: 跨平台支持: 文件及命令自动执行 防病毒检测 可以打开或关闭显示屏监视器 隐藏或显示文件和目录 查看或修改hosts文件 查看系统所有环境变量 键盘记录器具有查看状态,启动,停止和将日志转储到主
Dynamsoft Camera SDK提供了Java api,使您可以轻松地从浏览器兼容的USB视频类(UVC)网络摄像头捕捉图像和视频流。 使用基于浏览器的网络摄像头库,您可以将直播视频流捕获到一
相信大家对于以前的网络摄像头泄露,各大宾馆开房视频频繁泄露,一定不会陌生了吧,当时,小编也在想,这些黑客是如何办到的了,本期小编就来为大家进行解密,揭开这层神秘的面纱。
众所周知,EasyNVR可以将局域网/广域网上的海康/大华等网络摄像头由rtsp转换为rtmp、rtsp、hls、flv协议转换,并提供推流服务,可以将拉到的网络摄像头直接转发到流媒体服务器。完美对接目前主流的阿里云/百度云/乐视云等等流媒体服务器。操作流程简洁,可直接作为网络摄像头无插件直播平台使用,亦可通过二次开发接入已有业务系统,应用场景十分广泛。
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。
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
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。
树莓派官方出品有小型摄像头,用于录制视频或拍摄图片。娇小的树莓派和小型摄像头,可以制作一个很好用的移动摄影装置。当前的摄像头版本是V2,配有8M像素的Sony IMX219感光板。V2摄像头又可以分为两款,一款用于正常的可见光拍摄,另一款带有红外夜视功能。最近我入手了有红外夜视功能的V2摄像头。这款摄像头名字是Pi NoIR Camera(The infrared Camera Module v2)。除了夜视功能之外,两款摄像头区别不大,调用程序也可以通用。所以这里就以NoIR Camera为基础,介绍树莓
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。
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。
本编利用Qt实现一个网络摄像头功能,包含一个服务端和一个客户端,服务端用于将USB摄像头转换为一个IP摄像头,当有客户端连接时,将其捕获到的图像通过TCP发送出去;客户端运行在Linux板子上,用于查看摄像头的实时画面。
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。
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件,将音频文件分割并追加到片段,使用不同的数据创建混合音频文件,操纵声音等级,应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
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。
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。
在星际大战的宇宙里,沙坑机器人(Pit Droids)简直就是维修达人,专门负责护航赛车“超级赛车”(podracers)的保养。这帮机器小伙伴们个头不高,只有1.2米,不使用时可以折叠起来,非常可爱!
1美元可以做什么呢?买一瓶水,买半个冰激凌,或者让你用上半小时的GPU。但这些都不够酷!
TechSmith Snagit for mac是一款Mac系统的截屏工具,你可以使用此工具轻松抓取图像、文本和影音等多种内容形式,内置强大编辑器,捕捉、编辑一步到位。Snagit通过视频和图像提高交流的水平和质量。
Shodan,是一个暗黑系的谷歌,作为一个针对网络设备的搜索引擎,它可以在极短的时间内在全球设备中搜索到你想找的设备信息。对于渗透工作者来说,就是一个辅助我们寻找靶机的好助手。 安全工作者的日常工作少不了跟进最新漏洞和使用实战靶机进行漏洞测试,漏洞信息我们大多可以通过[Exploit-DB]和[HackNews]来获取,
方法 首先,我们使用内置的人脸检测算法,从实时视频或图像中检测人脸。在这里,我们将使用级联分类器方法从实时视频(使用网络摄像头)中检测人脸。 然后,读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度,以更好地理解特征。 现在,为了使输出美观,我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。但是,我们希望检测到的人脸是模糊的,所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情,并提到应该模糊人脸的区域。 而且,现在我们想要显示模糊的脸,使用 imshow 函数读取的帧,我们希望它被显示,直到我们按下一个键。 分步实施: 步骤
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
做视觉的朋友肯定会接触到各种相机(各种品牌),不管是工业相机、监控相机还是普通的USB Camera,都有一套常用的处理技巧,今天我们来看看IPCamera结合OpenCV图像处理的一般套路。IPCamera最常见的就是网络监控摄像头,而国内海康威视已经占了大部分份额,而且现在的监控摄像头还添加了各种智能功能,更方便用户使用。今天就以海康的网络摄像头来说明(具体型号没查到,客户给的,做了一层铁壳封装)。
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。
AiTechYun 编辑:nanan 2D图像转换为3D 今年1月,Fleisher和Shirin Anlen(该AI的开发人员)写了一个关于图像转换的AI,用来从视频中剔除角色。最近,通过交互式AI
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
众所周知,EasyNVR可以将局域网/广域网上的海康/大华等网络摄像头由rtsp转换为rtmp、rtsp、hls、flv协议转换,并提供推流服务,可以将拉到的网络摄像头直接转发到流媒体服务器。操作流程简洁,可直接作为网络摄像头无插件直播平台使用,亦可通过二次开发接入已有业务系统,应用场景十分广泛。
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。
导读:常见的数据来源和获取方式,你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取,主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
来源 | https://towardsdatascience.com/real-time-age-gender-and-emotion-prediction-from-webcam-with-keras-and-opencv-bde6220d60a
此代码可以帮助开发者识别和分类不同的 Emoji 图像,不过目前只支持手绘的 Emoji 图像。
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
大部分的格式转换工具比如格式化工厂等,都用到了ffmpeg来处理,ffmpeg编译后生成的ffmpeg.exe、ffplay.exe、ffprobe.exe等可执行文件,其实就封装了众多牛逼的功能,ffprobe查看媒体文件头信息的工具,ffplay用于播放媒体文件的工具,尤其是ffmpeg.exe,强大的媒体文件转换工具,可以转换任何媒体文件,还可以用自己的 AudioFilter 以及 VideoFliter 进行处理和编辑,比如下面的一些功能。
前言 曾几何时 Python 中文乱码的问题困扰了我很多很多年,每次出现中文乱码都要去网上搜索答案,虽然解决了当时遇到的问题但下次出现乱码的时候又会懵逼,究其原因还是知其然不知其所以然。现在有的小伙伴为了躲避中文乱码的问题甚至代码中不使用中文,注释和提示都用英文,我曾经也这样干过,但这并不是解决问题,而是逃避问题,今天我们一起彻底解决 Python 中文乱码的问题。
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