Matlab中有现成的图像识别的例子。如果已经有摄像头了，那么就用摄像头进行试验。但是本老觉得笔记本摄像头很不方便，又不舍得花钱去买新的摄像头（主要是穷），既然手机有摄像头，那能不能用手机的摄像头呢？那样就很方便了。Matlab没啥干不了的，有两种方法，一种利用Matlab自己的mobile版本，一种用第三方的app实现。Matlab Mobile版本的方法Matlab Mobile版本其实就是手
分享最实在的玩机技巧，洞察最前沿的科技资讯！大家好，这里是手机科技园！在生活中，我们都喜欢用手机拍照，而且现在的手机像素也越来越高，如果你经常用苹果手机拍照，记得打开下面这2个“万能模式”，轻松拍出好照片。一、对焦方式打开iPhone相机对准拍摄物，点击屏幕会显示黄色矩形框，它会根据环境自动调整曝光量。长按2秒可以锁定对焦，无论手机怎么移动，对焦位置和曝光都不会变。当然你也可以手动对焦，在矩形框的
说起人脸识别，大家首先想到的实现方式应该是 Python 去做相关的处理，因为相关的机器学习框架，库都已经封装得比较好了。但是我们今天讨论的实现方式换成 Golang，利用 Golang 去做静态图像和视频流人脸识别的相应处理。静态图像人脸识别首先我们来进行静态的人脸识别，Golang 这边相较于 Python 社区来说相对少一些，不过依然有一些优秀的库可以供我们使用。今天我们用到的就是 go-f
上一篇博客还是前年的事了，哈哈 之前实验室给了我们两个网络摄像头，让我们开发一个具有人脸识别功能的监控软件，平时就安装在实验室里面“监控”我们自己。 玩着玩着，今天突发奇想，“为啥不用它拍个延时摄影的视频呢？” 实验室在15楼，风景吧还将就（下面这样），写点小代码拍个视频还是很容易的嘛（实际上遇到一些小麻烦，呵呵）。。。说干就干 首先，这个摄像头是中视视讯的一款网络摄像头，参数如下（将就用吧，监控
本文系统为Ubuntu16.04 ×64位1 GPU驱动安装GPU的使用对于大数据集的目标识别来说非常重要，一开始的时候嫌麻烦就没装，导致跑图片数据的时候，非常非常的慢。再加上电脑配置不行，设置的迭代次数比较小，基本是没有办法将数据跑出来的。NVIDIA驱动的安装一共有三种方法：从NVDIA官网下载你系统对应的驱动包，然后禁用你系统自带的驱动，再安装下载的驱动包。这种方法的风险特别大，当下网络上的
接着上节继续， 上节使用了一个特制的maker（印有方块的标记）。 现实生活中，这种标记都是不存在的，这里通过算法对现实世界的图像进行特征提取，生成特有的标记， 从而实现了从基于标记到AR转移到无标记的AR。可采用无标记AR的几个例子： 杂志封面，公司标志、玩具等。无标记AR计算量很大， 所以移动设备往往不能确保流畅的FPS。在实现过程主要分为两步：1. 使用关联图片创建一个marker
2.
各模块的基本实现——1. 在Qt界面上显示树莓派摄像头捕获到的图像 文章目录各模块的基本实现——1. 在Qt界面上显示树莓派摄像头捕获到的图像一些废话一、思路二、代码三、现象总结 一些废话我——一个很久之前做过嵌入式程序开发现在逐渐变为MATLAB玩家的小菜鸡。 前一段时间发现竟然连全局变量怎么声明都快忘记了，瞬间陷入焦躁不安忧虑难过中… 遂赶紧开始码代码并刷一波C++语法书安慰一下自己。 一个小
人脸识别技术，就是机器通过摄像头，获取的图像，并进行对人的识别，该技术主要应用于身份识别，如金融（目前银行已经实现了通过人脸识别，进行取钱操作。）、手机锁、门禁和购物中的刷脸支付等等，人脸识别技术已经存在于我们日常的生活中。但是机器是如何判断是真人还是图片？这就涉及到了活体检测相关技术。 活体检测：是在一些身份验证场景确定对象的真是生理特征的方法。活体检测主要分为有两种。配合式活体检测和非配合式活
前提感谢网络上相头的博客和资料，由于版本的原因有些api的更改使得源代码不能直接使用，所以这里放上自己基于opencv3.4做的测试。流程打开摄像头保存自己的头像整理自己头像模型训练识别浅出打开摄像头识别自己的头像并保存新建一个win32工程然后添加相关库的引用可以参考opencv编译后面的内容
打开摄像头的代码如下。原理是打开摄像头识别人脸子如果有保存下来int main()
{
VideoC
# 如何实现Python图像识别需求的摄像头选择
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经知道在进行Python图像识别时，选择合适的摄像头非常重要。现在让我们来教一位刚入行的小白如何实现这个过程。
## 整个流程
首先，让我们来看一下整个实现Python图像识别需要什么样的摄像头的流程。我们可以用一个表格展示出来：
| 步骤 | 操作 |
|------|-
# 实现python摄像头采集图像实时OPENCV图像识别进行串口操作
## 摘要
这篇文章将教你如何使用Python和OpenCV库来实时采集摄像头图像，并通过图像识别技术实现串口操作。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 搭建开发环境
2. 连接摄像头
3. 实时采集图像
4. 使用OpenCV进行图像识别
5. 串口操作
## 1. 搭建开发环境
在开始之前，确保你已经安装了Python
原创
2023-08-19 08:12:49
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前言：javacv开发包是用于支持java多媒体开发的一套开发包，可以适用于本地多媒体（音视频）调用以及音视频，图片等文件后期操作（图片修改，音视频解码剪辑等等功能），这里只使用最简单的本地摄像头调用来演示一下javacv的基础功能 重要： javacv系列文章使用6个jar包：javacv.jar,javacpp.jar,ffmpeg.jar,ffmpeg-系统平台.jar，opencv.
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2023-07-21 15:03:06
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今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，话不多说，上货。 导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。图像中的信息并行存在，因此可以并行对其施以相同的操作，使得图像处理的速度大大提高，这正好适合映射到FPGA架构中
原标题：树莓派(四)——摄像头的安装和简单使用树莓派摄像头模块(Pi Cam)发售于2013年5月。其第一个发布版本配备了500万像素的传感器，通过排线链接树莓派上的CSI接口。而Pi Cam的第二个发布版本——也被叫做Pi NoIR中，配备了相同的传感器，但没有红外线过滤装置。因此第二版的摄像头模块就像安全监控摄像机一样，可以观测到近红外线的波长(700 - 1000 nm)，不过当然同时也就牺
一、背景：如何实现电脑防偷窥？自己就百度（1）贴物理防窥膜，一百度，最多就是卖膜的商家。苹果显示器真心不建议贴膜，貌似是时间久了胶纸会对显示屏表层破坏。（2）苹果自己申请的有防偷窥专利，比如: 1：当有人看向你的屏幕的时候，电脑摄像头能检测到偷窥者，然后，电脑界面只跟随主人的眼睛显示界面内容，剩下的都是乱码。感觉挺牛的，但是，目前还只是专利，没有应用到手机电脑上。 2：可以调节可视角，
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2023-07-24 20:02:44
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编辑：梦佳【导读】3D人脸建模技术一般成本高昂。而现在，卡内基梅隆大学的研究人员通过在智能手机上录一段视频，就能轻松完成！而且效果逼真又不吓人。拿手机拍一段视频就能实现人脸3D建模，高度逼真！还记得阿凡达里的3D人脸数字建模吗？阿凡达的人物3D建模是利用通行已久的 LightStage 技术将目标对象360 度拍出各角度完整影像之后经过标记与微调后让程式自动建模与贴图。南加大团队打造了拥有球体外型
按照过往，新一年的苹果秋季发布会将于下个月举行。在发布会前夕，重重爆料接踵而至。M1X 处理器的 Mac mini 将推出据彭博社记者 Mark Gurman 报道，苹果预期将在“未来几个月”推出升级版的 Mac mini，采用全新设计和更快的 M1X 处理器。其表示，这款高端的 Mac mini 预计将在“未来几年内替代当前 Intel 版本的 Mac mini。”这意味着全新的 Mac min
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2023-07-14 18:54:17
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概述在直播应用中，视频的采集一般都是用AVFoundation框架，因为利用它我们能定制采集视频的参数；也能做切换手机摄像头、拍照、打开手电筒等一些列相机的操作；当然，更重要的一点是我们能获取到原始视频数据用来做编码等操作。这篇文章我们介绍的内容如下：介绍和视频采集相关的关键类介绍视频采集的步骤介绍如何改变视频采集的参数，例如：分辨率，帧率，放大&缩小预览层，设置曝光等。详细介绍相机操作，
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2023-07-17 21:25:13
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由于近年来全球气候变化加剧，导致部分地区的火灾频发，毁坏了森林，破坏了动物和人类的生存空间，像澳大利亚的山火，所以需要在初期的时候进行判断火灾情况，也就要求我们需要比较好的数据分析火灾，因此我对于计算机相关的图像处理问题进行了研究。一·开始可以利用opencv图像处理技术来经行处理图像。主要原理如下： 由图中通过利用RGB和HSI（色调、饱和度和亮度）来感知颜色，综合进行使用我们可以很好
摄像头模组，全称CameraCompact Module，简写为CCM。CCM 包含四大件： 镜头(lens)、传感器（sensor）、软板（FPC）、图像处理芯片（DSP）。决定一个摄像头好坏的重要部件是：镜头（lens）、图像处理芯片 （DSP）、传感器（sensor）。CCM的关键技术为：光学设计技术、非球面镜制作技术、光学镀膜技术。工作原理：物体通过镜头（lens）聚集的光,通过CMOS或
