1 计算机管理-右击USB视频设备(应该显示为黄色问号,表示驱动安装不成功),点击浏览计算机以查找驱动程序软件 2 选择"从计算机的设备驱动程序列表中选择",然后选择Microsoft,USB视频设备,点击下一步(取消勾选"显示兼容硬件") 3 驱动更新成功 4 如果还是没法更新驱动程序,提示错误代码为"代码19 配置信息不正确等" 5 打开注册表,定位到:HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\C

单目摄像头检测6D姿态 CVPR2019: ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接: https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要 本文提出了一种端到端单目三维目标检测和度量形状检索的深度学习方法,将二维检测.定位和尺度估计提升到三维空间,提出了一种新的损失公式.三维实例化不需要单独优化这些数量,而是允许正确测量框的度量偏差.实验表明,本文提出的稀疏二

[前情提要] 光阴似箭,日月如梭,最近几年,支持心率检测的设备愈发常见了,大家都在各种测空气测雪碧的,如火如荼,于是我也来凑一凑热闹.[0]这段时间,我完成了一个基于iOS的心率检测Demo,只要稳定地用指尖按住手机摄像头,它就能采集你的心率数据.Demo完成后,我对心率检测组件进行了封装,并提供了默认动画和音效,能够非常方便导入到其他项目中.在这篇博客里,我将向大家分享一下我完成心率检测的过程,以及,期间我遇到的种种困难. 本文中涉及到的要点主要有: AVCapture Core Graphi

opencv中具有检测人体各部分的级联分类器,在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面. 这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件. 它们分别是: 检测头像 haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml 检测眼睛 haarcascade_eye.xml或者haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 检测用的函数是: cvH

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理. 条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示 要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用

项目地址 https://github.com/guoyaohua/SmileyFace 开发环境 Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 功能描述 静态图像人脸检测 视频人脸追踪检测 摄像头人脸检测 人脸切割显示 实时面部识别 样本自动采集 基于面部识别的程序锁 系统框图 人脸检测 人脸识别 系统截图 本程序以用户体验为中心,界面简洁.明了.易于操作.即使第一次使用该应用,也可以流利的操作. 1.主界面 2.人脸检测效果图--标准正脸 3.人脸检测效果图--人脸集 4.

根据访问图片识别 # coding:utf-8 import sysimport math import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = r'l.png' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY

需求 如果你想在树莓上拍照或者录影,你可以安装树莓派的摄像头(有点贵).如果你不想要为摄像头模块花费额外的金钱,那有另外一个方法,就是你常见的USB 摄像头.你可能已经在PC上安装过了.我买的如图的这款 本篇文章讲解的就是 在树莓派上使用USB摄像头 检测摄像头 $ ll /dev/video* crw-rw----+ 1 root video 81, 0 May 20 23:57 /dev/video0 $ lsusb Bus 001 Device 005: ID 248a:8367 Bus 

tracking.js是一个开源(BSD协议)的计算机视觉插件,在不同的浏览器中有不同的计算机视觉算法和技术,通过使用现代HTML5规范,能够实现实时颜色跟踪.人脸检测等功能,界面直观.核心文件轻量. 官网直通车  里面的案例比较详细 1.下载及实例 https://github.com/eduardolundgren/tracking.js 首先,下载这个项目,这个项目包括所有的tracking.js的例子.源代码.依赖等.解压把文件放到项目的任意位置, 在页面中引入tracking-min.

需求:由于项目需要获得用户的头像,所以需要用C#调用摄像头获取头像. 下面写一个调用摄像头的方法 案例:调用摄像头的一个DEMO[效果图] 使用的类库:AForge.dll   [Demo下载,Demo里面有类库] 1.检测电脑上的摄像头设备 FilterInfoCollection videoDevices = new FilterInfoCollection(FilterCategory.VideoInputDevice); 用Count判断摄像头设备的个数,如果没有摄像头,则抛出异常[自行

OpenCV是如今最流行的计算机视觉库,而我们今天就是要学习如何安装使用OpenCV,以及如何去访问我们的摄像头.然后我们一起来看看写一个人脸检测程序是如何地简单,简单到只需要几行代码. 在开始之前,我假设你已经对Python有一定的了解.当然,如果你觉得你还不够格,这里有推荐一些学习Python的电子书,你可以先学习下Python,如此可以让你更好地理解接下来的步骤.另外,这里还推荐一本电子书来学习OpenCV. 好,不浪费时间,开始吧. To setup opencv in python e

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

虹软人脸识别 - faceId及IR活体检测的介绍 前几天虹软推出了 Android ArcFace 2.2版本的SDK,相比于2.1版本,2.2版本中的变化如下: VIDEO模式新增faceId(类似于之前文章中提到的trackId) 新增IR活体检测功能 新增IR.RGB的活体阈值设置 一.faceId介绍 1. 定义 在连续的视频帧中,当一个人脸进入视频画面直到离开,其faceId不变. 2. 应用场景举例 在门禁应用场景下,若一个人长时间停留在画面中,借助faceId的功能,在此人的人脸

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/108489004 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术.树莓派.三维.OpenCV.OpenGL.ffmpeg.OS

摄像头与毫米波雷达(Radar)融合 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)毫米波雷达点云信息(点云坐标位置x,y,浮点型float) (4)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (5)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)利用kalman滤波融合后的摄像头与毫米波雷达 点云信息(点云

目录: 1.setQuality(Camera.setQuality方法)2.quality(Camera.quality属性)3.setMode(Camera.setMode方法)4.onActivity(Camera.onActivity处理函数)5.onStatus(Camera.onStatus处理函数)6.setMotionLevel(Camera.setMotionLevel方法) 一:setQuality(Camera.setQuality方法) public setQuality

今天介绍另外一个比较常用和中高级难度的类:BitmapData 用好这个类,可以说是半支脚踏入了Flash高手的大门···(主要是不是太多的人精通这个··呵呵··)我也可以趁这篇文章的机会好好巩固+学习··· 好,由于现在也很晚了,我也不是很多时间,还要留点时间睡觉--:)长话短说··马上进入正题: 一,概括: Bitmapdata继承Object对象,实现IBitmapDrawable接口,这个接口有什么用,你可以理解为Drawable,能被画.官方介绍是:IBitmapDrawable 接口

今年电赛我们队伍选择的是B题,滚球控制系统.最后我们得到了省特和国一,也算是了结了我大一时的心愿吧.下面对这次比赛进行一下总结,以后回忆起来的时候也有个念想. 滚球控制系统是一个多变量.非线性控制对象,是球杆系统的二维扩展.本系统以Arduino Due为核心控制板,通过摄像头采集到球的位置信息,经过PID的控制算法来控制舵机的运行,从而控制小球的运动.其目的是让一个自由滚动的小球能够平衡在平板上特定的位置,或者沿一定的轨迹滚动.经测试,系统能够实现题目要求的各项功能,实测指标均达到或超过题设要

AI时代的到来,手机上的APP开始应用人脸识别去完成事情,如iphoneX的人脸解锁,百度自动贩卖机的人脸识别系统进行支付,支付宝的人脸识别登录等,提高了使用软件的易用性,但也因为其便利性,在某些市面上的应用已经发生了非本人(活人)通过图片可通过人脸识别,想想这样自己在应用上存储的信息和钱财不能得到保障,是一件很可怕的事情.因为这样,更应该去了解人脸识别的理论及实现,从而更好的去防范这种行为的发生.话不多说,把实现方法和在实现过程中遇到的问题和大家讨论讨论~ 一.环境准备 MacOs+PyCha

ArUco----一个微型现实增强库的介绍及视觉应用(二) 一.第一个ArUco的视觉应用 首先介绍第一个视觉应用的Demo,这个应用场景比较简单,下面具体介绍: 1. 应用场景 主线程:通过摄像头检测环境中的视觉标志,看到ID为100的标志后在图像中圈出标志,在标志上绘制坐标系,得到视觉标志相对于相机坐标系的位置和姿态参数: 子线程:将得到的视觉标志进一步转换成需要的数据类型并发送给机器人. 2. 编程环境 Ubuntu14.04(安装有OpenCV以及ArUco) 3. 编译工具 Cmake

2012 年 6 月,由 IoT-GSI(Global Standards Initiative on Internet of Things)发布的白皮书“ITU-T Y.4000/Y.2060”[1]中明确定义了物联网的概念.从技术标准化的角度来讲,物联网可以看作是信息社会中,基于现有或将来产生的信息通讯技术,对物体进行互联(物理或虚拟)的全球基础设施. 物联网融合了现有和将有的信息通信技术.数据处理技术,这些技术包括但不限于机器到机器的通信.自主网络.数据的挖掘和决策.安全和隐私保护.云计算