我有一个python程序,将从网络摄像头检测图像。现在,我想将摄像头识别的图像与我目录中的图像进行比较,并检查是否已经存在完全相似的图像。 我尝试过使用this识别算法,但它不起作用。无论输入的图像有多不同,程序总是输出单个图像。 当数据集looks like this中的图像时,输入图像(网络摄像头扫描的图像)有点模糊like this 我需要一个算法,可以更准确地识别这些图像。
我正在使用winforms中的aforge进行视频录制。我想在window平板电脑上录制视频(前置和后置摄像头)。我能够找到视频捕获设备的列表,但不能识别哪个是前置摄像头或后置摄像头。
我使用的名称空间:
using AForge.Video;
using AForge.Video.DirectShow;
我给你看了我找到的视频捕获设备的代码片段:
public VideoCaptureDevice cam = null;
public FilterInfoCollection usbCams;
...
usbCams = new FilterInfoCollection(FilterCa
使用YOLO和p5.js,我试图用我的摄像头识别对象。尽管,我允许访问网络摄像头,但以下是问题所在。我们有什么办法可以更快、更一致地改进对象识别吗?
一旦被发现,绿色长方形就不再是一成不变的了。我需要稍微移动一下以识别物体。
我在本地保存了test.mp4视频,如何在保存的视频上进行对象识别。
以下是我的代码:
let video; //Variable for video stream
let yolo; //Initializing model method with YOLO.
let status; //Status check to determine whethe