随着计量制度的统一,我国建立了适应经济发展的新计量种类,上世纪七十年代之后,中国计量在法制化的道路上,进入了标准化和国际化的现代时期。大多数计量站开始寻求利用计算机加数据包的形式代替人工手动计量。今天纳米软件以示波器为例,解析仪器自动计量系统的设计。示波器是非常常用的电子测量仪器,是全球市场最大的电子测量仪器,全球市场高达12亿美元。示波器每使用
# 使用Python实现手部骨骼模型 在计算机图形学和游戏开发中,手部骨骼动画是一个常见的需求。本文将引导你详细了解如何使用Python实现手部骨骼模型。我们将逐步完成这个任务,确保每一步都有清晰的代码和注释。接下来,我们将列出整个项目的流程步骤。 ## 项目步骤流程 以下是实现手部骨骼的流程步骤: | 步骤 | 说明 | |------|------| | 1 | 了解手部骨骼结构 |
原创 9月前
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移动侦测Python实现问题在近年得到了广泛关注,尤其是在安防监控、智能家居等领域,需求逐步增加。具体而言,当我们试图通过Python实现移动侦测功能时,往往会遇到一些技术上的困难。 ### 问题背景 在进行图像处理时,移动侦测技术的核心是对比连续帧之间的变化,以此来检测是否有物体运动。简而言之,就是通过帧差法来判断像素的变化。我们用如下公式表示图像帧之间的差异: $$ D(x, y) =
原创 7月前
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# Python汽车侦测教程 在计算机视觉的应用中,汽车侦测是一个非常实用而有趣的项目。通过这个项目,我们可以了解计算机视觉、深度学习和Python编程语言的结合。下面我将为你详细介绍如何使用Python实现汽车侦测的流程,并给出相应的示例代码。 ## 流程步骤 以下是汽车侦测的基本流程步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 10月前
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  在前面的章节中,我们已经可以让我们的虚拟物体放置在合适的位置了,代码也可以很好的工作,并且也对部分ARCore技术进行了比较深入的探讨,实事上到此我们反倒更愿意再深入一步,了解ARCore实现的技术细节以便我们更好的利用它来为我们服务。前面我们也讲过,ARCore最主要的三大功能:运动跟踪、 环境理解、光估计。那我们就从运动跟踪开始来深入的探究一下ARCore的技术细节。在本章中,我们将深入了
简介:本项目使用了百度AI的动态人流量监测api,以人体头肩为主要识别目标,适用于低空俯拍,出入口场景,可用于统计当前图像的锁定人数和经过的人数项目功能本项目分为相机模块和图像识别模块相机模块使用了两个button复用、一个滑动条按下打开摄像头button,开始准备拍照,button变成关闭摄像头button,再点击就关闭摄像头。在打开摄像头之前,开始button是无法使用的。当打开摄像头后按下开
# 手部检测在Python人工智能中的应用 ![手部检测]( 手部检测是指通过使用计算机视觉技术和机器学习算法来识别和定位图像或视频中的手部。这项技术在人工智能领域有着广泛的应用,包括手势识别、虚拟现实、辅助操作和医疗辅助等领域。 ## 手部检测的基本原理 手部检测主要基于计算机视觉技术。首先,我们需要使用摄像头或静态图像获取到手部的图像数据。然后,我们使用图像处理算法对图像进行预处理,以
原创 2024-01-09 11:25:03
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Python 是一种相当高级的语言,通过 Python 解释器把符合语法的程序代码转换成 CPU 能够执行的机器码,然后执行。Python 非常简洁,完成同一个任务,C 语言要写  1000 行代码,Java 只需要写 100 行,而 Python 可能只要 20 行,但是 Python 的运行速度稍慢。安装 python 后可以通过文本编辑器来保存代码 .py,通过命令行模式来运行代码
转载 2024-01-04 11:48:43
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        移动侦测是常见的智能化视频监控手段之一,其通过判断和识别移动物体然后进行拍照记录可以有效的降低处理器的计算处理量,只需要在有移动事件触发的时候才进行监控和录像,进而避免监控录制和拍摄大量的无用的照片信息。今天本篇blog就带大家用python语言来简单实现通过USB摄像头采集图像进行移动侦测侦测到有移动物体后立即拍照保存。  &n
转载 2023-12-27 12:58:09
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# 使用Python侦测手机App网页的过程 在数字化快速发展的时代,我们常常需要侦测和管理各种手机App浏览的网页。这里我们将详细介绍如何使用Python侦测手机App网页的流程,从环境准备到实现代码。整件事情的流程如下: | 步骤 | 描述 | |------|-------------------------------
原创 10月前
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前言1.区域入侵检测是通过识别目标之后获取目标坐标位置,判断目标是否在所标定的区域内出现,常常被用在电子围栏,不安全区域入侵检测,智慧城市,安防监控等领域。具体使用场景有,在标定的区域内不能抽烟,进入工地区域必须佩戴安全帽,加上人脸识别或者步态识别可以用于安防的陌生人入侵,规定时间内闯进人行道的人或车等。 实现的效果:2.这里的编译环境是Win 10, vs2019,OpenCV4.5, 目标检测
# 使用 Python Tkinter 侦测拖动文件 在许多桌面应用程序中,文件的拖放支持是一项重要的功能,特别是当用户需要快速将文件导入应用程序时。Python 的 Tkinter 库为构建这样的 GUI 应用程序提供了强大的工具。在这篇文章中,我们将讨论如何使用 Tkinter 实现文件的拖放功能,并提供相应的代码示例。 ## 摘要 本文将介绍如何使用 Python Tkinter 来侦
原创 11月前
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详解GoogLeNetv1GoogLeNet-1 以下简称为Inception v1好处:Inception v1网络是一个精心设计的22层卷积网络,并提出了具有良好局部特征结构的Inception模块,即对特征并行地执行多个大小不同的卷积运算与池化,最后再拼接到一起。由于1×1、3×3和5×5的卷积运算对应不同的特征图区域,因此这样做的好处是可以得到更好的图像表征信息。使用三个不同大小的卷积核进
一、功能测试:应用的启动和停止 1.1 首次启动是否出现欢迎界面,欢迎界面的停留时间合理,欢迎界面后是否正常进入应用; 首次启动时间是否合理; 该拉取的信息是否正确; 桌面图标是否创建成功,功能启动快捷键创建是否成功(某些安卓手机会有在桌面创建应用内某个功能的快捷键的需求)1.2 二次启动启动时间是否符合预期; 从各个启动入口进入应用是否可以正常进入:程序启动主图标,某个功能的快捷键,wi
转载 2024-01-23 21:03:47
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文章目录0 前言1 实现效果2 技术原理2.1 手部检测2.1.1 基于肤色空间的手势检测方法2.1.2 基于运动的手势检测方法2.1.3 基于边缘的手势检测方法2.1.4 基于模板的手势检测方法2.1.5 基于机器学习的手势检测方法3 手部识别3.1 SSD网络3.2 数据集3.3 最终改进的网络结构4 最后 0 前言 今天学长向大家介绍一个关于深度学习在图像识别领域应用的又一个课题,基于深
人体运动检测是指在输入视频图像中却东运动人体的位置、尺度大小和姿态的过程、人体跟踪是指在视频图像序列中确定各帧间的人体彼此对应关系的过程。可以采用 低通滤波去噪、背景差分、形态学图像处理、区域连通性分析等一系列的处理方法,将运动物体从视频图像中提取出来,然后采用人体高宽及其比值的特征进行人体识别。检测到人体后,可以采用Camshift算法和卡尔曼滤波算法进行人体的跟踪。运动目标检测常用的方法:背景
转载 2023-08-21 16:41:07
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0 项目背景在项目PP-TinyPose:自定义手部关键点检测模型的训练和评估中,我们成功将手部关键点数据集转换为较为通用的COCO格式,并使用针对移动端设备优化的实时关键点检测模型PP-TinyPose完成了训练,为流畅地在移动端设备上实现关键点检测任务做好了准备。那么,如何最高效地实现上面的模型在移动端设备的部署?而且,相较于EasyEdge提供的开源手部关键点检测模型,PP-TinyPose
Motion Detection or Moving Object Detection 称之为运动侦测,移动侦测,移动检测MOD全称为Moving Object Detection,中文“移动物体检测”。主要的作用是泊车时,周围有人或物体经过探测区域被检测到给驾驶员声音和视觉提醒,移动物体会被黄框标示,提醒驾驶员注意。被检测到的物体必须是移动物的,它检测不到静止的物体
转载 2023-07-11 23:41:49
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移动侦测,英文翻译为“Motion detection technology”,一般也叫运动检测,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。 当监控出现移动侦测提示是什么意思呢?国内:海康,网视无忧,大华,天地伟业等网
这是项目《手部关键点检测(手部姿势估计)》系列文章之《手部关键点(手部姿势估计)数据集》。项目收集了三
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