外轮廓渲染方式我这里所要介绍的外轮廓是使用模糊后处理实现的，不涉及到边缘查找或是顶点扩展这些，简单的说这种方式渲染外轮廓总共分三步: 1.用单色渲染目标物体到RT1上 2.对该RT1进行模糊处理得到RT2 3.将RT2中与RT1重合的像素抠掉，形成的外轮廓与原始图叠加，最终在原图上绘制出了目标物体的外轮廓。 这样绘制出的外轮廓
【Unity3D Persistent Storage】1、PlayerPrefs类以键值对的形式来提供PersistentStorage能力。提供小额存储能力。（做成sst可以提供大规模数据存储）2、PlayerPrefs删除数据。3、使用PlayerPrefs实例。1 void OnGUI()
2 {
3 GUILayout.BeginHoriz
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2024-07-24 06:06:21
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2015年的第一场源创会，由 @爱吃鱼的猫大哥 做了一篇虚拟现实—我们能做的其实很多的猪蹄，主要介绍了增强现实框架-MetaioSDK开发包，我想大家对于这个主题肯定吃的还不够过瘾，那么今天就在来点猛料，满足大家欲望！由于公司业务需要，我也用这个sdk做过Android上一个虚拟现实app
# OpenCV数字识别Java
## 介绍
在计算机视觉领域，数字识别是一个非常重要且常见的任务。通过使用OpenCV库结合Java编程语言，我们可以实现数字的识别和处理。本文将介绍如何使用OpenCV实现数字识别的功能，并提供Java代码示例。
## OpenCV数字识别流程
使用OpenCV进行数字识别的主要流程如下：
1. 读取数字图像
2. 图像预处理（灰度化、二值化等）
3. 提取
原创
2024-03-05 04:11:47
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# Java OpenCV 车牌识别入门指南
车牌识别是一项重要的计算机视觉应用，广泛应用于交通监控、停车场管理等领域。本文将指导你如何使用 Java 和 OpenCV 实现车牌识别。我们将分步骤进行，确保你能理解每一步的实现过程。
## 流程概述
以下是实现车牌识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 Java 和 OpenCV |
版权声明：Davidwang原创文章，严禁用于任何商业途径，授权后方可转载。 ARFoundation支持跨平台开发，但是开发环境配置与发布部署却差异较大，因此，环境配置将分成Android与iOS两篇来讲解。 ARFoundation在Android端使用的是ARCore的底层技术，因此，环境准备与单独使用ARCore进行开发相似，请参见博文《ARCore之路－环境准备》（不需要安装ARC
COCO输出格式：鼻子– 0，脖子– 1，右肩– 2，右肘– 3，右腕– 4，左肩– 5，左肘– 6，左腕– 7，右臀部– 8，右膝盖– 9 ，右脚踝– 10，左髋– 11，左膝– 12，LAnkle – 13，右眼– 14，左眼– 15，右耳– 16，左耳– 17，背景– 18 模型文件：input: "image"
input_dim: 1
inp
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2023-07-29 20:47:11
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关于骨骼动画的原理，我们这里不再详细介绍，有不清楚的可以回去看DirectX课程和3dsMAX课程。接下来，我们来讲解一下Unity的骨骼动画系统。Unity 的动画系统基于动画剪辑（Animation Clip）的概念，它的本质就是一小段动画，代表了一个游戏角色的动作，例如：走路，跑步，攻击，死亡等等。我们可以在3dsMax或者Maya中制作一个游戏角色的所有完整动画，然后导出FBX的时候，连同
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2024-05-24 14:11:25
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1 基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻
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2023-07-21 21:47:59
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概述上午学习了一下opencv的简单操作，简单的记住了不行的，所以用一个小小的实例来进一步学习。车牌识别的步骤获取图片->车牌定位->车牌字符分割->字符识别获取图片获取图片十分简单，这里不做过多的赘述。直接放代码。import cv2
car_image = cv2.imread('./images/car.jpg',cv2.COLOR_BGR2GRAY)
if (car_im
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2023-10-03 10:21:09
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基于open cv 的人脸识别小程序完整的程序源码已经上传到 github，但是下载后自己的电脑可能要设置一些opencv的环境，这些网上已经有文章了，自己可以去找找。源码下载路径：https://github.com/lza1205/opencv_face_demo 运行程序后，会打开摄像头获取摄像头数据。可以识别多个人脸并标记。效果如下，人物已经手动加码：1、在摄像头录像框输入 p 可
原创
2022-02-24 15:42:21
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基于open cv 的人脸识别小程序
完整的程序源码已经上传到 github，但是下载后自己的电脑可能要设置一些opencv的环境，这些网上已经有文章了，自己可以去找找。
有疑问，可以联系微信号：13510979604
运行程序后，会打开摄像头获取摄像头数据。可以识别多个人脸并标记。效果如下，人物已经手动加码：
1、在摄像头录像框输入 p 可以添加人脸，此时系统会自动捕捉记录人
原创
2021-07-09 13:42:48
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人脸识别问题概述
人脸识别概述
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别 预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或 系统。 于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识
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2024-08-09 16:44:37
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基本函数 图片读写 import cv2 # 读取图像（默认读取为BGR格式） img = cv2.imread('image.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('Image', img) # 保存图像 cv2.imwrite('output.jpg', img) cv2.waitKe ...
本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏Angry Birds为例，通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。 1. 学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库（如NIST等），也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性，后者强在准确率，当然常用做法是将这两者结合，即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于
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2024-01-09 16:49:37
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通过一个偶然机会，我了解到了人体姿态解算，在学习K210之余，我便想着通过opencv实现这个功能，查找了很多资料，发现可以利用opencv+openpose实现，接着我又开始找一些资料，在pycharm上部署。 文章目录前言一、环境配置二、使用步骤1.导入文件2.具体代码3.效果展示三、效果优化1.具体代码2.效果展示总结 前言人体姿态估计的一个有趣应用是 CGI（computer graphi
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2024-03-20 10:16:15
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# Python cv2摄像头人体躯干识别实现教程
## 介绍
在本篇教程中，我将向你展示如何使用Python的OpenCV库来实现摄像头人体躯干识别。首先，我将简要介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我将逐步指导你完成每个步骤，并提供相应的代码。让我们开始吧！
## 整体流程
以下是实现摄像头人体躯干识别的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-09-17 12:54:01
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1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安全监控、人脸支付、人脸解锁等。然而，传统的人脸识别技术存在一些局限性，例如对于静态图片的识别效果较好，但对于动态视频中的人脸识别则存在一定的挑战。为了解决这个问题，基于OpenCV的组合动作常规摄像头人脸活体检测识别系统应运而生。首先，我们需要了解什么是活体检测。活体检测是指通过检测人脸的生物特征和行为特征，判断其是
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2024-06-27 13:57:25
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随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。由于生物特性是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，是身份验证的最理想依据。利用人脸属性进行身份验证又是最自然直接的手段，相比其它人体生物特性，它具有直接、友好、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。一、人脸属性识别与算法人脸是一种非常重要的生物特征，具有结构复杂、细节变化多等特点，同时也蕴含了大量的信息，比如性别、种族
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2023-10-01 11:48:50
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人体姿态估计是当前计算机视觉领域的热点研究问题。对人体骨架关节点进行准确提取并构建人体骨架模型，为进一步的人体姿态识别、实时交互游戏等应用提供了基础。但是传统的基于RGB图像的方法容易受到光照、阴影、复杂背景的影响，准确度不高并且算法复杂。利用深度图像技术可以有效地解决上述问题，利用深度信息可以快速地进行背景分割，抗干扰性能好，算法效率高。本文主要研究基于深度图像的人体关节定位算法。算法对深度图像
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2024-06-23 22:52:24
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