一.图像获取与采集 1.本地图片读取 ① 单张读取 直接传入图片路径即可,可以用绝对路径,也可以用相对路径: read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/1.png') ② 编号连续的图片读取(000.001.002……) * 分别读取003.jpg.004.jpg.005.jpg.006.jpg for i := 3 to 6 by 1 read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop

基于USB3.0的双目相机测试小结之CC1605配合CS5642  双目 500w摄像头 CC1605双目相机评估板可以配合使用柴草电子绝大多数摄像头应用 如:OV5640.OV5642.MT9P031.MT9V034.MT9M001.MT9F002等等 本次测试以CS5642V3摄像头为例,sensor为OV5642 测试分辨率为 1280*720:720p 1280*1024:SXGA 1920*1080:1080p 2048*1024 2048*1536:3M 测试帧率:15fps 一.U

AE问题 整体偏亮 整体偏暗 高光过爆 暗处过暗 对比度低/高 亮度: 关注暗处过暗 高光过爆   对比度: 关注头发,衣服 对比度低照片会有好像一层薄薄的,发蒙 关注植物,会有灰色的 AWB问题 偏色,和对比机相比 饱和度高/低 ISP问题 清晰度好/差 噪点多/少 有彩噪 锐化强,有白边,黑边 有坏点 有紫边

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 本文翻译自卡内基梅隆大学 Chris asteroid 三维视觉技术的选择 传感器参数及定义 LIDAR & ToF 相机 & 双目相机介绍 工作原理 优缺点 采样数据比较 测试及极端情况测试 三维成像技术原理和应用想必大家在之前的文章中了解过啦,今天想给大家比较一下LIDAR.ToF 相机以及双目相机,并且还有一些直观的测试数据来展示各自的优缺点,是骡子是马拉出来溜溜! 传感器参数及定义 如何评

测试 #region 测试 [HttpPost] public HttpResponseMessage UserData(int userId, string userName) { var user = new { id = "id_" + userId, name = "name_" + userName }; var result = new HttpResponseMessage(HttpStatusCode.OK) { Content = new Stri

openxml 中 word 文档的结构是如下图: 其中,页眉是 header,属于headerpart 部件,页脚是footer,属于footerpart 部件,图上还有其他的东西,之后会一一介绍.这些部件都属于MainDocumentPart 部件.之前讲过了 一个包(package)就是一个word文件. <maindoucmentpart> <headerpart> <header>..........其他东西.......</header> <

faster r-cnn 1.问题 在fast r-cnn中,proposals已经成为速度提高的瓶颈.在本文中,使用深度网络来计算proposals, 使得与检测网络的计算量相比,proposals的计算量可忽略不计.为此,本文提出了RPN网络(Region Proposal Network), 与目标检测网络共享卷积层,大大减少了计算proposals的时间. 2.方案 在fast r-cnn中,region-based detectors可以使用卷积特征图,那么这些特征图也可以用来生成re

Custom Editors 加速游戏制作过程的关键是为哪些频繁使用的组件创建自定义的编辑器,为了举例,我们将会使用下面这个极其简单的脚本进行讲解,它的作用是始终保持一个对象注视某一点. public class LookAtPoint : MonoBehaviour { public Vector3 lookAtPoint = Vector3.zero; void Update () { transform.LookAt (lookAtPoint); } } 这个脚本会让一个对象保持面向世界空

本文假设已经安装了Basler官网提供的Pylon 目前最新的版本是5.0.5,如果上述链接打不开,请直接所有Basler官网下载,需要注意的是在安装Pylon5时要选择Developer模式,这样才会安装关于pylon5 SDK开发包,安装完可以到安装路径下找到,软件也会自动将一些路径自动添加到系统环境变量. 使用Pylon5 SDK开发与使用OpenCV开发一些功能流程一样,无非是引入包目录(include)和库包含目录(lib),本文使用的OpenCV版本为2.4.9...关于工程如何配置

Compute the distance transformation of a region   该算子的作用是计算对region转换距离.该算子的形式为distance_transform(Region : DistanceImage :Metric,Foreground,Width,Height : )      怎么理解这个算子呢,他的作用是输出一副图像,这幅图像是每个点到这个region的距离分布图,并不是一个真正的图像.只是一个距离值的分布图而已.其中宽和高是我输入的计算距离的范围.

最近在研发图片控件矩形框8个控制点进行控制边框的大小.位置等信息,之前查阅了相关的信息,比如别人整合的类:ControlResizer 这个类虽然是好,但是很大程度上是有限制,换句话说,它需要你二次更改代码和调整成适应你的代码结构,否则很多边框拖拉的时候无法使用,这也是当时使用的时候很头疼的事情,废话不多说,先上效果图: 如上图所示,分析下:有四个层,第一层是主窗体,第二层是传入的图片控件,第三层是遮罩.第四层也就是控制层(图中显示的可操作的蓝色区域,以下称为裁剪区),注意实现的效果是: 1.直

原文:https://blog.csdn.net/wurensen/article/details/47024961 一.背景介绍最近在项目中遇到一个需求,实现一个后台拍照的功能.一开始在网上寻找解决方案,也尝试了很多种实现方式,都没有满意的方案.不过确定了难点:即拍照要先预览,然后再调用拍照方法.问题也随之而来,既然是要实现后台拍照,就希望能在Service中或者是异步的线程中进行,这和预览这个步骤有点相矛盾.那有什么方式能够既能正常的实现预览.拍照,又不让使用者察觉呢?想必大家也会想到一个取

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 代码下载: https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn (MATLAB)    https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn (Python) Abstract State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to

此随笔的重点在“Demo分析”一章,以代码的分阶段变化讲述了DI,DIP,IOC的演变,写在前面文字均为铺垫. 希望各位园友拍砖,促使流浪者的进步,现在有很多问题想讨论,即以此文寻找志同道合的园友,另此文草草写作,发现越写越觉得还有很多没有描述出来,暂且如此,等待过些时日再来总结,草草之作难免有错误之处,忘各位园友斧正,不甚感激! 先来个简介,看不懂没关系,按着顺序看下去等Demo看完就明白了,简介只是为了有个宏观的概念,强烈建议看完Demo分析后再重读一遍: 1. DI: 有了OO,抽象封装为

相机测试: #include <stdio.h> #include <string.h> #include <errno.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> #include <time.h> #include <sys/mman.h> #include <

C#中Equals和= =比较 这两种方式也是大家在日常编码工作当中用的比较多的判断方式.之前在使用的时候也没太关注两者在比较不同类型的时候存在哪些区别. 今天就和大家一起深入了解一下其中区别 一.值类型比较判断 对于值类型来说  两者之间比较的都是"内容"是否相同,即值类型中的数值是否一样,很显然此时两者是划等号的,代码展示如下: #region 值类型判断 int i = 10; int j = 10; Console.WriteLine($"双等于号判断结果为:{(i

基于iCamera测试mt9m034 高动态相机模块小结 首先看看此模块的特性 mt9m034 高动态 CMOS模块 1280*960像素 5.48 V/lux-sec >115db 摄像头模块实物靓照(上面的是iCamera测试底板链接) . 目前摄像头提供的对外接口 对于该系列的摄像头,芯片不同,D0-D6可能会反,需要特别确认,正好,AR0134是不对应的,但是对于iCamera只用高8bit,所有只有低3bit不对应,也能勉强出图 ps:MT9M034线序跟AR0134是完全一致的,网友

基于iCamera测试AR0134 960p 全局快门相机模块小结 首先看看此模块的特性 AR0134 全局曝光 CMOS模块 1280*960像素 5.3 V/lux-sec 摄像头模块实物靓照(上面的是iCamera测试底板链接) . 目前摄像头提供的对外接口 对于该系列的摄像头,芯片不同,D0-D6可能会反,需要特别确认,正好,AR0134是不对应的,但是对于iCamera只用高8bit,所有只有低3bit不对应,也能勉强出图 具体对应关系,需要查看图纸. 为了使用AR0134摄像头模块与

最近在微信群内,很多群友在群友的推荐下,购买了Astra pro的深度相机,价格地道,物超所值!群友反馈积极,所以这里出一波简单的教程.   以下内容知识抛砖引玉,主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例.   (1)Astra Pro 参数   该深度相机是乐视与奥比中光合作的体感相机,对标微软Kinect,可用于三维重建,SLAM学习,也可以作为免驱UVC摄像头体感摄像头使用

最近完善了下USB3.0的视频开发测试,主要优化了FPGA程序和固件,及其同步方式.对带宽和图像效果进行了仔细的测试 开发板架构(2CMOS+FPGA+2DDR2+USB3.0) 评估板底板配合2个MT9M001摄像头安装效果 准备工作 1.下载安装isensor app kit 软件 链接:http://pan.baidu.com/s/1pKodddL 密码:248s 2.更新usb固件程序 通过官方软件 3.下载fpga程序 fpga顶层结构 顶层代码 module fpga_usb_slf

环境配置看上一贴 https://www.cnblogs.com/clemente/p/10386479.html 1 安装darknet 1-1 克隆darknet repo git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet 1-2 修改Makefile 注意提前备份一份 Makefile.bak GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,根据不同的GPU环境 有几处需要具体根据实际配