操作系统：ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
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。
倒车影像已经是现在汽车的标配功能了，基本很多车出厂都是360全景影像，倒车影像又称泊车辅助系统，这篇文章就采用Linux开发板完成一个倒车影像的功能。
2. 进行实验时：先按教程格式化 TF 卡，然后拷贝相应的音乐（大海.wav, 上海滩.wav）至卡中；
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我们需要经常使用摄像头捕获图像。OpenCV为这个应用提供了一个非常简单的接口。让我们来使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频显示出来。
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1、成长的烦恼 经常收到一些网友的来信或者留言，反馈如下这样的困惑： “我是一名应届毕业生，该如何快速地成长起来” “我只懂 C/C++，是学 Android 开发有前途，还是 iOS 开发有前途？” “我是一名 Android/iOS 开发，已经可以独立完成一个完整的 App 开发上线，该如何继续提升？” “我想从事音视频开发，该如何入门？ 如何进阶 ？” 很高兴看到大家有这样的问题，因为这也从侧面反映了你是一个积极向上，想不断努力来提升自己的人。 我就先从一个简单的问题聊起，“到底 Andro
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
Video4Linux2（V4L2）是一个用于Linux操作系统的视频设备驱动框架。它提供了一个统一的接口，用于在应用程序和视频设备之间进行通信和交互。
1 . 图像采集显示组件 : 布局文件中添加 SurfaceView , 用于在该 SurfaceView 组件中预览 Camera 采集的图像数据 ;
我们公司这几天在做摄像头对接流媒体服务器推流的测试，突然想起来我好像还没有就直播画面的采集写过什么，所以今天我就来讲一下采集。采集是整个视频推流过程中的第一个环节，它从系统的采集设备中获取原始视频数据，将其输出到下一个环节。
本文整理自卢俊的演讲，目标读者是对音视频开发感兴趣但是又不知道如何下手的初学者们，希望对大家有所帮助。
文章：MC-NeRF: Muti-Camera Neural Radiance Fields for Muti-Camera Image Acquisition Systems
数字图像的采集 一、USB摄像头设置 在matlab中通过函数imaqhwinfo()检测用户的matlab软件是否安装了图像采集工作箱，并显示图像采集工具箱的版本。USB摄像头的适配器为winvideo。 二、图像和视频的采集 在matlab中，通过函数videoinput()建立摄像头对象后，可以采用函数preview()进行视频采集和显示。该函数的调用格式为：preview(obj)，其中obj为摄像头对象。调用函数stoppreview()暂停视频的采集和显示，利用函数closepreview()关
据斯坦福大学网站报道，该校工程师开发出超宽视野的4D摄像头。他们相信这款摄像头可以比当前的近景机器人视觉和增强现实技术更好。 20多年前，斯坦福大学的研究人员首次描述了一种基于技术的新摄像头，它可以生成机器人探索世界所需的信息丰富的图像。它生成四维图像，也能采集到接近 140 度的信息。 “我们想研究，对于一个通过空气驱动或运送包裹的机器人来说，什么是最适合的摄像头。我们很擅长为人类制作摄像头，但机器人需要参照人类的方式吗？可能不需要。”研究人员表示。 站在机器人的角度，研究人员与加州大学圣地亚哥分校（U
很高兴看到大家有这样的问题，因为这也从侧面反映了你是一个积极向上，想不断努力来提升自己的人。
机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。 1.摄像头和光学部件 这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头(光学部件)，用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白、复合彩色(Y/C)，RGB彩色，非标准黑白(可变扫描)，步进扫描(progressive-scan)或线扫描。 2.灯光 灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英
好多开发者一直反馈，Windows平台，做个推屏或者推摄像头，推RTMP或者RTSP出去，不知道哪些功能是必须的，哪些设计是可有可无的，还有就是，不知道如何选技术方案，以下是基于我们设计的Windows平台RTSP、RTMP直播推送模块，设计和使用说明，供大家参考。
化腐朽为神奇！经过ISP图像处理的图片前后对比是如此惊人！从下图中可以观察到，未经处理的原始图像偏绿且暗淡，而经ISP图像处理的图像能够清晰地还原现场真实的颜色细节！
在使用相机时，最自然的效果是不管你的手机如何旋转，手机上的成像始终是向上的，也就是说，相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
本站点博客将逐步迁移至http://ninghechuanblogs.cn/ 本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统，使用摄像头采集图像数据，并没有用到SDRAM/DDR。这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头，用双口RAM做存储，显示窗口为320x240，而且都知道7670的显示效果也不怎么样，这是一次偶然的机会我得到的资源，便在basys3、zybo、国产FPGA PGT180H上移植成功，总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准，7670可以说是最
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
OV7725鹰眼摄像头如何使用？ 目前的ov7725鹰眼摄像头，基本上用的都是山外的库，所以今天我们主要根据山外的库，基于k60芯片，给大家具体的讲解。
vl42是video for Linux 2的缩写，是一套Linux内核视频设备的驱动框架，该驱动框架为应用层提供一套统一的操作接口(一系列的ioctl)
在计算机视觉领域，OpenCV是一款广泛使用的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时，了解如何创建和显示窗口，以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作，帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
这是基于C++(QT框架)设计的网络摄像头项目，本篇文章介绍的网络摄像头项目并不是采用RTMP或者RTSP推流编码的网络摄像头产品，而是采用HTTP协议推送图片流的方式，采用浏览器访问查看摄像头画面。
如上图所示，硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，OV5640摄像头，LCD显示屏等组成；其中： TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现。 LCD显示屏，负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头，负责完成人脸数据的采集。
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
随着智能设备的不断发展，人脸检测技术应用于越来越多的领域，极大的丰富和方便了人们的生活，具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
随着互联网用户消费内容和交互方式的升级，支撑这些内容和交互方式的基础设施也正在悄悄发生变革。手机设备拍摄视频能力和网络的升级催生了大家对视频直播领域的关注，吸引了很多互联网创业者或者成熟企业进入该领域。
前言：最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题，对比了基于Matlab和Python Opencv的方法，分别进行了摄像头的标定和图像矫正，实际结果个人认为Opencv的效果为佳，本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正。
博客的下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12339693
今天给大侠带来基于FPGA的单目内窥镜定位系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
音视频的发展正在向各个行业不断扩展，从教育的远程授课，交通的人脸识别，医疗的远程就医等等，音视频方向已经占据一个相当重要的位置，而音视频真正入门的文章又少之甚少，一个刚毕业小白可能很难切入理解,因为音视频中涉及大量理论知识,而代码的书写需要结合这些理论,所以搞懂音视频,编解码等理论知识至关重要.本人也是从实习开始接触音视频项目,看过很多人的文章，在这里总结一个通俗易懂的文章，让更多准备学习音视频的同学更快入门。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
大牛直播SDK跨平台RTMP直播推送模块，始于2015年，支持Windows、Linux（x64_64架构|aarch64）、Android、iOS平台，支持采集推送摄像头、屏幕、麦克风、扬声器、编码前、编码后数据对接，功能强大，性能优异，配合大牛直播SDK的SmartPlayer播放器，轻松实现毫秒级的延迟体验，满足大多数行业的使用场景。
关于安防监控系统，大家熟知的就是监控+系统平台，其实不然，智能视频安防监控系统涵盖的内容非常多，今天小编就和大家一起来探讨一下。
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置，然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后，通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序，并总结了程序的结果。
随着现代图像及视频处理技术的不断发展，人们对图像处理提出了新的要求，最近几年，图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升，1080P分辨率的视频已经非常流行，2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中。
前面的教程介绍了如何绘制一张图片和如何把图片显示到3D物体上并进行三维变换，这次介绍如何用Metal渲染摄像头采集到的图像。
之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢~ 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 我是华丽丽的分割线，下边有请詹小白简单讲讲python版本的人脸检测与识别，鼓掌~ 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据
这是关于人脸的又一篇原创！ 之前有利用C++和OpenCv写过人脸识别的系列文章，对于人脸识别的基本理解和步骤流程等基本知识不做反复叙述。比詹小白还要白的童鞋可以查看往期文章进行了解噢 1.人脸识别（一）——从零说起 2.人脸识别（二）——训练分类器 3.人脸识别（二）——训练分类器的补充说明 4.人脸识别（三）——源码放送 一、人脸检测 python版人脸检测基本上可以参照C++版本的程序，根据语法不同进行改写即可。 1.输入为包含人脸的图片时 这种情况较为简单，只是直接使用了opencv库的
WebRTC 只是一个媒体引擎，上面有一个 JavaScript API，所以每个人都知道如何使用它（尽管浏览器实现仍然各不相同），本文对 WebRTC（网页实时通信）的相关内容进行简要介绍。
V7-576_emWin6.x实验_摄像头动态采集展示（RTOS，320x240）
车载上一般使用的是数字摄像头，它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。
以上分为：软件控制流程、图像算法、图像效果，这是相对于Android平台来划分的(图片来源于韦东山老师专家计划的Camera相关章节的学习笔记)。对于驱动工程师，我们只需要关注以下两个点：
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