# -*-coding:utf-8 -*- import cv2import timeimport datetimeimport numpy as np camera = cv2.VideoCapture(0)if (camera.isOpened()): print('Open')else: print('请打开摄像头')#查看视频sizesize =...
原创
2022-02-18 18:11:07
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背景motion是一套免费开源的移动图像监测程序源代码：https://github.com/xiaobo-linux/motion当有移动物体经过时，摄像头便自动存储视频/图片在指定目录，实现无人监控、自动预警功能。一、安装解压源码，进入到目录里面运行 ./configure --prefix=/${PWD}/_install / （&nbs
大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
基于Google ML模型的Android移动物体检测应用——检测、跟踪视频中的物体
在第之前的章节中，已经提出RIMF来检测移动像素。 为了计算RIMF，应首先估算GIMF。 此外，RIMF的不确定性也可以根据自我运动和视差图不确定性来计算。Global Image Motion Flow （GIMF）怎么计算呢？ GIMF用于表示由相机运动引起的图像运动流。 给定前一图像帧中的像素位置pt-1 =（ut-1; vt-1; 1）^T，我们可以根据Eq (1) 预测其当前
这是篇是利用 OpenCV 进行人脸识别的技术讲解。阅读本文之前，这是注意事项：建议先读一遍本文再跑代码——你需要理解这些代码是干什么的。成功跑一遍不是目的，能够举一反三、在新任务上找出 bug 才是。请确保用的是 OpenCV v2你需要一个网络摄像头OpenCVOpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。它使用机器学习算法在图像中搜索
对于血液中的气泡检测，特别应用于血液透析，为避免病人发生空气栓塞。当检测到有空气气泡时，需要及时检测并采取措施，防止危险发生。常用的气泡检测方法有三种：电容法，光电法，以及超声检测方法电容法：在输液管的两侧各放一个电容极板检测两极板间的电容变化情况，根据这一变化，推测内介质的的变化情况，从而达到检测目的。优缺点：结构简单，灵敏度高，便于实现非接触测量，但性能不稳定，极易受电路干扰，且很难消除这种干
使用Opencv中的Camshift进行视频中目标跟踪是一个不错的选择，这方面的示例很多，但是大多代码不全，或者代码存在问题，不能正常使用，这里，对很多文章进行整理后，贴出了正确可以使用的代码。 首先下载OpenCV， http://sourceforge.net/projects/opencvlibr
全视频车位引导系统是通过在停车场的停车位上前方安装智能车位视频检测终端，对车位的视频信息进行实时处理，检测车位状态。智能车位视频检测终端在检测到车辆时，自动识别车牌号码，将车位占用状态直接传输给车位引导屏，用于向车主发布引导指示，同时，将车牌号码及车位图像传输到数据服务器进行储存，并应用于反向寻车。 当车主在反向寻车终端输入自己汽车的车牌号码时，反向寻车终端自动调取服务器数据，绘制车主当前位
前言：这里需要首先介绍一下一种颜色空间叫做YCrCb(YUV)空间:YCrCb色彩空间，主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽。其中“Y”表示明亮度，“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“U”和“V” 表示的则是色度。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和C
ios晃动检测第一种1、在AppDelegate.h中进行如下设置：C代码-(BOOL)application:(UIApplication*)applicationdidFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary*)launchOptions{applicat...
原创
2022-05-14 22:31:44
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传感器这里展示的设备是迄今为止世界上最小的地震传感器。 它的最重要特征之一是，它通过INT1引脚发出信号，指示可能对电子设备造成破坏性影响的地震事件。 例如，这种功能允许在振动可能实际上造成这种损坏之前关闭所述设备。 保护机械至关重要，以便在发生地震后仍能拥有操作设备，以防止进一步的破坏性事件。 顺便说一下，可以使用从INT1触点获得的警告来激活警报，以及（为什么不这样做）激活对测量工具及其存放位
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2023-08-18 20:35:45
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# Android 抖动检测实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Android中的抖动检测功能。抖动检测通常用于识别用户在特定时间内快速移动设备，这在很多场景下都非常有用，比如游戏、健康监测等。
## 抖动检测流程
首先，我们需要了解抖动检测的基本流程。下面是一个简单的表格，展示了实现抖动检测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初
基于opencv的目标实时检测学习过程虽说前面已经有了一些经验，但是这里几乎是从零开始代码编写。先是写了一个简单的多线程实时定位物体坐标并显示帧率的代码（esc退出），执行效果不好，还在改进当中；之后又参考一些文章写了一个实时检测和识别物体并显示帧率的代码（q键退出）。代码一摄像头读取到的有很多帧，但是如果每一帧我们都对其做各种滤波、腐蚀、膨胀等操作，那显然计算是跟不上摄像头捕捉的速率的。 代码目
1. Add/OverridecanBecomeFirstResponder,viewDidAppear: andviewWillDisappear: methods in your View Controller （这个View controller必须是顶层的）:-(BOOL)canBecomeFirstResponder{ return YES;}-(void)viewDidAppear:(BOOL)animated{ [super viewDidAppear:animated]; [self becomeFirstResponder];}- (void)viewWillDisappea
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2012-02-08 17:31:00
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一、背景介绍随着移动通信行业的迅猛发展，各个运营商将建立越来越多的无人值守通信基站，它们大多具有地点偏远、人烟稀少和交通不便等缺点，这给基站的日常维护带来了很多的不便。很多基站，尤其是安装在空旷地带的基站设备，如空调、蓄电池等经常被盗。目前的通信基站正面临着以下问题：1、不能及时报警：基站被盗后，在事发后发现设备故障或定期巡检的时候才发现的，基站、机房的防盗工作显得束手无策，疲于应对；2、取证困难
随着AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的高速发展，我国的视频监控市场也进入全新阶段。得益于AI深度学习技术的进步，现代化的安防视频监控系统依托边缘计算设备的AI识别算法可以独立完成在前端的一些简单的图像处理与分析任务，比如人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测等等。通过内置各种AI算法的摄像机，将一些数据处理的压力分担到前端，解放部署在中心的云计算资源，这样就能够集中更多的算力资源去开展更高效
谷歌云端语音识别软件是是一款非常厉害专业的语音识别神器，粤语也可以直接专为文字，而且准确度极高，它内置强大的语音识别功能，含有全球常用的八十多种语言，高超的智能识别引擎，几乎零误差，多格式支持，速度惊人，值得体验。相关信息：在不久的未来可能我们的手机和电脑都不再需要键盘，想要输入只需要说话就行了。一直致力于AI技术研究的谷歌公司近日正式推出了旗下云端语音识别服务（Cloud Speech API）
一、概念运动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫移动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。—–百度百科差分算法差分检测根据当前图像与参考图像的差别分析来判断序列图像中是否有
根据鸟哥的理论,swap用量最多不要超过20%,因此就写了以下脚本,来自动检测swap.
swap_used_var=`free -m |awk '/Swap/ {print $3}'`
swap_total_var=`free -m |awk '/Swap/ {print $2}'`
swap_criterion_var=`echo "$swap_total_var*0.2&q
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精选
2011-09-03 17:14:59
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