B类树应用磁盘的结构关于磁盘是做什么用的，也许不用多讲，但是磁盘是怎么存数据的，结构是什么样，这里有必要简单和大家唠叨一下。下图是一张磁盘的简单结构图，第一张图片中的四个圆圈是构成磁盘的基本结构，我们叫做盘片，每一块盘片有上下两个盘面，所有的盘片构成了盘片组，他们被安装在一个主轴上，在驱动的控制下高速旋转。除了最上面和最下面的盘片的外侧盘面不用以外，其他每个盘片的上下两个盘面都可以存放数据。那么下
背景分析熟知EasyNVR产品的小伙伴都知道，通过纯Web化的交互方式，只要配置出摄像机的IP、端口、用户名、密码等信息，就可以将地址进行通道配置完成，即可将设备接入。如果设备支持Onvif协议，EasyNVR还可以自己主动探测出设备支持的RTSP直播地址，自动化填写来完成设备的接入。不管是RTSP地址接入还是Onvif探测发现接入，都可以都过简单易懂的Web界面化操作来完成，主要功能作用包括：R
在mplayer中查看摄像头，可使用如下命令：mplayer tv:// -tv driver=v4l2:device=/dev/video0:input=0:outfmt=bgr24:width=640:height=480:fps=25 -vo x11 当然，前提是你已经安装了摄像头驱动。 在mplayer中查看YUV格式的图片，可使用如下命令：mplayer -demuxer rawvide
系统设备调查器提供了一个统一的方法去列举出系统中用户所有按类型注册的过滤器。系统设备调查器通过创建一个指定类型调查器（比如音频捕获类型或者视频压缩类型） (enumerator)来工作，这个调查器会返回系统中所有该类设备的唯一名称。按一下步骤操作去使用设备调查器：1.调用CoCreateInstance 创建系统设备调查器。类标识(CLSID)参数是CLSID_SystemDe
RK3588核心板内置6T算力NPU，支持主流TensorFlow、MXNet、PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架，可轻松部署人工智能模型，提供强
随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的视频监控系统开始直接在摄像头上部署AI分析，视频监控从早期的图像记录发展到如今具备AI运算能力和算法，可进行目标识别、行为分析以及事件反馈，实现从被动记录到主动预警的转变。目前有三种算力部署方式：AI分析部署在云端、AI分析部署在边缘、AI分析部署在摄像头，也就是我们常说的云，边，端。但越来越多的摄像头本身就集成了AI分析能力，这一趋势的出现存在多方面
一、简介一般采集过程：打开视频设备 → 设定属性（裁剪、缩放）→ 设定采集方式 → 开始采集，并处理采集数据（循环） → 关闭视频设备头文件：<linux/videodev2.h> 二、查询设备属性：VIDIOC_QUERYCAP相关结构体struct v4l2_capability{
u8 driver[16]; //驱动名
u8 card[32];
文章目录概括准备资源编译Opencv修改CMakelist文件将lib库复制到/lib目录问题：opencv videoCapture无法运行视频安装历程（history） 注意：本文中的所有配置相关路径都与当前安装的路径有关，需要根据自己的环境进行自行修改！！！ OPENCV如果需要ffmpeg视频模块的话，不建议用cmake-gui，有很多bug。建议在ffmpeg相关依赖配置好后使用“问题
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2024-10-06 09:12:58
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1 说明本文章基于opencv + VS2015 实现人脸检测2 效果可以直接打开摄像头对人脸进行识别，这些标识框也会跟随你的人脸移动。隐私问题，我这里对图片进行了识别。3 相关类及函数介绍opencv中文文档3.1 cv::VideoCapture官方文档说明功能 ：用于从视频文件、图像序列或摄像机捕获视频的类3.1.1 openbool cv::VideoCapture::open(int i
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2024-04-22 14:44:26
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【NVIDIA官网又更新了驱动，我前两天出现了无限登录界面的问题，一开始以为是显卡驱动的原因，（后来发现是.Xauthority文件拥有者变成了root）就重新安了一次，现在的版本号如下：】 $ nvidia-smi
Wed Apr 11 10:15:24 2018
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Opencv是一个开源的计算机视觉库，可以给开发人员提供更便捷的方式设计复杂的视觉应用，Opencv主要是用c和c++编写，可以运行在Windows/Linux/Mac等上。这几天尝试着在RK3288上安装Opencv，被虐了好多遍，幸好没有放弃，终于弄出了。之前一直是通过电脑先交叉编译Opencv再移植的方法，但是在编译过程中总是遇到各种问题，换了不同的Opencv源又会出现新的问题，所以如果有
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2023-09-16 00:29:04
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开发iTOP-3568开发板，我们需要在Linux环境下进行开发，所以这就要求我们给PC机安装Linux操作系统，我们使用的是Windows10系统+虚拟机ubuntu的方案。为什么我们要选择ubuntu系统进行开发而不是其他系统呢，因为ubuntu系统桌面非常友好并且工具十分强大，比如apt-get。而且ubuntu可以免费使用并有专业的社团提供相应的支持。所以这一部分针对ubuntu开发环境搭
准备认真研究机器学习下，在看《机器学习实战》这本书。这本书唯一的好处的就是有代码，对算法原理的解释实在太少。不过还好，有百度，有谷歌。 k近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN) 是机器学习里最基本的分类方法，主要的思想的就是：在训练数据集中找到k个最近邻的实例，类别由这k个近邻中占最多的实例的类别来决定。如下图，当k=3时，
前言：这是本系列文章的第一篇，这里介绍一些必要的环境和工具，后面的文章不再介绍。工具：i7-6700四核八线程、GTX960M显卡的渣渣笔记本（16G内存 + 512G固态 +1T机械）、Ubuntu18.04（VMware虚拟机安装，8G + 200G） 、一块RK3588S开发板，USB type-c线、12v电源线、一杯咖啡。一、开发板简介  
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2024-06-19 09:02:55
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RK3588是一款低功耗、高性能的处理器，适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用，RK3588支持8K视频编解码，内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP，内置NPU，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算能力，支持安卓12和 linux系统。了解更多信息可点击
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2024-01-13 17:08:32
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C#调用usb摄像头的实现方法2022-11-01 12:32Danna_Li C#这篇文章主要介绍了C#调用usb摄像头的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 1、下载AForge类库，下载地址：https://code.google.com/archive/p/aforge/downl
# Python使用RK3588开发板上的摄像头抓取视频
## 引言
随着物联网和人工智能的发展，摄像头在各个领域得到了广泛的应用。RK3588开发板是一款功能强大的开发板，搭载了高性能的ARM芯片，可以支持高清摄像头的接入。本文将介绍如何使用Python在RK3588开发板上抓取摄像头视频，并给出具体示例。
## 硬件准备
在开始之前，我们需要准备以下硬件设备：
1. RK3588开发
原创
2023-08-18 15:49:10
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10th,May,2016前言UIView职责：(1). 绘制和动画(2). 布局和子视图管理(3). 事件处理绘制和动画绘制像素到屏幕上
ps: 该部分内容主要整理自
绘制像素到屏幕上
为了将像素显示在屏幕上，一些处理将在CPU上进行。然后数据将会传送到GPU(即从RAM移动到VRAM),这也需要做一些相应的操作，最终像素显示在屏幕上。
比如, 让CPU
最近想搞一个新奇的玩意儿~~~ 最近一直在在学习通过两个Android手机通过wifi共享摄像头的数据。弄了好久有了点头目。具体有下面几个步骤：1.对手机相机的开发，自定义surfaceView来定义自己的相机类。主要是显示手机摄像头的画面。2.对自定义相机的预览画面的数据的获取。然后对数据进行解析。3.在两台Android手机通过wifi建立传输数据的连接。4.将数据的时时
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2023-07-26 21:45:16
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RK3568-Linux-麒麟系统----陀螺仪驱动调试1. 瑞星微开发板自带的陀螺仪型号MXC6655xa，硬件人员说我们的板子和开发板一样，因此检查设备树文件找到设备描述：&i2c5 {
status = “okay”;
mxc6655xa: mxc6655xa@15 {
status = “okay”;
compatible = “gs_mxc6655xa”;
pinctr
