如何居中和覆盖图像(在流式网络摄像头的顶部) - 腾讯云开发者社区

谷歌也在积极融入这一趋势，该公司过去13年共计收购了170多家公司，涉及VoIP、视频网站、网络分析、移动设备、GPS导航、视觉搜索等诸多领域，并将这些技术逐步融入到谷歌帝国中。...事实上，在2005年的那场比赛中，莱万多斯基和特龙是竞争对手。“恶灵骑士”是当年参赛的唯一一辆两轮无人驾驶机动车，它依靠高精度的GPS信号和立体摄像头完成比赛。...这种设备可以固定在货车顶部，从而追踪路边电线杆之间的每股线束的情况，甚至计算出这些电线之间的缠绕是否松紧合适。 “我们曾经制作出了伯克利历史上最详细的地图。”马居塞克说。...尽管固定在普瑞机器人顶部的激光雷达系统使之具备了基础的防撞能力，但却无法预测行人和其他道路用户的行为。所以，在探索频道的拍摄过程中，整条道路都被封闭，还有警车全程护送。...无论如何，510 Systems几乎完全没有在谷歌无人驾驶汽车的诞生过程中被人提及。包括3名创始人在内，510 Systems的多数员工仍在谷歌开发无人驾驶汽车。

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树莓派控制摄像头_树莓派连接摄像头

树莓派外接摄像头，最常用的有两种：CSI摄像头、USB摄像头。当然网络摄像头也是可以的。一般的USB摄像头都是UVC免驱的，而且可以方便的插拔和安装，平时最为常用。...一、硬件设备 usb摄像头使用的罗技c310。...-q，–quiet隐藏除错误以外的所有消息。 -v，–verbose在捕获时显示其他消息 –version显示版本并退出。...–underlay 图像>设置参考图像。 –no-underlay清除参考底图。 –overlay 图像>设置覆盖图像。...–no-overlay清除覆盖。 –jpeg 输出JPEG图像。（-1，0-95） –png 输出PNG图像。

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tkinter -- Label使用图像与文本

tkinter同时使用图像与文本 compound: 指定文本(text)与图像(bitmap(内置图)/image(自定义图片)是如何在Label上显示,当指定image/bitmap时，会显示图像或自定义图片...left: 图像居左 right: 图像居右 top: 图像居上 bottom: 图像居下 center: 文件覆盖在图像上 bitmap/image : 显示在Label上的图像 text...: 显示在Label上的文本示例: from tkinter import * root = Tk() root.title('tkinter') # 图像居下 label1 = Label(root... fg='red', bg='yellow', text='top', compound='top', bitmap='error') # 图像居右 label3 = Label(root, fg='...', bg='lightblue', text='left', compound='left', bitmap='error') # 文字覆盖在图像上 label5 = Label(root, fg=

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人工智能|基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器

接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。...通过网络摄像头图像在浏览器中执行 MobileNet 预测接下来，我们来设置网络摄像头来预测由网络摄像头传输的图像。现在，让我们让它更具交互性和实时性。...让我们设置网络摄像头来预测由网络摄像头传输的图像。首先要设置网络摄像头的视频元素。打开 index.html 文件，在部分中添加如下行，并删除我们用于加载狗图像的标签。...app() 函数中，你可以删除通过图像预测的部分，用一个无限循环，通过网络摄像头预测代替。...每次单击其中一个 "Add" 按钮，就会向该类添加一个图像作为训练实例。当你这样做的时候，模型会继续预测网络摄像头的图像，并实时显示结果。

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谷歌英伟达发布无人驾驶系统 PilotNet，CNN如何做转向决策？

道路测试表明，PilotNet 可以在各种驾驶条件下成功执行车道保持，无论车道标记是否存在。本研究的目标是解释 PilotNet 的学习内容以及它是如何做出决策的。...为了深入了解学习系统如何决定要做什么，并进一步改进系统，且建立其系统将安全驾驶放在首位的信任，我们开发了一种简单的方法来突出显示在确定转向角度方面最显著的图像。我们把这些突出的图像部分称为显著物体。...图3 （左）网络各层的平均特征图；（右）网络各层的中间可视化掩码。创建可视化掩码的过程如图 3 所示。可视化掩码覆盖在输入图像上，以突出显示原始摄像头图像中的像素以说明显著物体。 ?...在图像的顶部，我们看到的是通过挡风玻璃的实际视图。 PilotNet 监视器位于图像底部正中，显示诊断信息。 ? 图6 PilotNet 监视器画面图6是 PilotNet 监视器画面的放大图。...上面的图像由前置摄像头捕获。绿色矩形圈出了馈送到神经网络的摄像头图像的部分。下面图像显示了显著区域。请注意，PilotNet 将道路右侧部分遮挡的建筑车辆识别为显著物体。

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菜鸟手册9：Jetson gstreamer视频编码和解码

准备工作 1.用Jetpack 4.4 刷机（以下省略500字） 2.安装Jetson-Stats (见文章顶部连接） 3.因为我要使用旧的usb-2网络摄像头作为源，所以我们将安装v4l-utils...这将在屏幕上以30fps的速度显示1280x720的测试模式，如管道参数中指定的那样。 ? 在屏幕上显示实时usb网络摄像头源：这是最简单的gstreamer管道： ?...从网络摄像头对实时视频进行编码、解码和显示：它可能看起来没什么用，但它可以用来查看仅仅通过编码和解码过程就为视频增加了多少延迟，而不受网络等因素的影响。 ?...将网络摄像头视频编码为H.264并使用rtp（实时协议）流媒体：这里有一个简单的管道来实现这一点 ? 为了接收、解码和显示这个流，我们可以使用以下命令（在一个单独的终端中） ?...从网络摄像头编码多个流：你知道吗，Jetson视频编码器和解码器可以同时编码和解码多达4k的视频流，而不会消耗所有的CPU功率。

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OpenCV-加载和保存视频

OpenCV不仅能够很方便的加载和保存图片，而且对于视频的加载与保存也可以很简单的通过OpenCV中的函数轻松实现。本篇主要介绍如何加载保存视频。...视频和图片是不同的东西，但是我们可以将视频看成是一帧一帧的图像，因此在OpenCV中将读取视频分成两个部分：打开视频设备或者视频文件，此时的视频设备主要指的是摄像头；将视频按帧进行读取，想要显示视频的时候...1.打开摄像头，此时cv.VideoCapture函数中的参数是摄像头设备的索引，索引从0开始，一般笔记本中都会有内置摄像头，因此要打开笔记本中的内置摄像头，只需使用cv.VideoCapture(0)...接下来看看如何使用OpenCV打开视频文件并显示，其实和上面的类似。首先准备一个视频文件，此时我的视频文件叫做"love.avi"，我将文件放在当前目录下。 ? 执行效果： ?...这里需要说明cv.waitKey函数，在图像的加载与保存中，我们介绍过此函数，但是通过前面的效果，也可以看出waitKey函数在视频中和在图像中是不一样的，当然参数值也是三种，正整数，负整数以及0。

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让Jetson NANO看图写话

早在2016年，Google在一篇名为“ Show and Tell”的论文中就展示了如何将卷积神经网络（CNN）与长期短期记忆（LSTM）网络结合使用，以提供图像的自动字幕（文字描述）。...为了演示视频的实时图像字幕，我们必须将文本覆盖在实时视频源的顶部。也可以使用OpenCV API来完成。首先，我们需要安装正确的版本。安装OpenCV OpenCv4.1是从源代码编译的。...一旦安装了OpenCV，就使用下面附带的文件test_openCV.py对程序进行了测试。USB摄像头在/ dev下显示为/ video0。...捕获框架后，可以使用以下功能将文本覆盖在每个框架的顶部： def __draw_label(img, text, pos, bg_color): font_face = cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX...然后，文字说明会实时叠加在视频源的顶部，以进行演示。由于网络读取并解析所有编码，因此需要2-3分钟的时间来加载。然后，它读取图像帧并将其通过网络。推理的速度非常快。

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VINS-Multi：一种稳健的异步多摄像头-IMU状态估计器

图像（如果使用RGBD相机则附带深度信息）被发送到视觉前端，处理后的测量数据随后由前端协调器进行协调。...四旋翼飞行器配备了三个英特尔Realsense L515 RGBD摄像头，在特定实验中，顶部RGBD摄像头被替换为英特尔Realsense D435立体摄像头，以验证在混合类型摄像头上的性能图 5....墙壁检查场景及所提方法使用三个摄像头和仅使用前置摄像头的轨迹结果与地面真值的比较，以及在墙壁检查情景中从前、顶和底部图像中提取的特征点的对比。...结果与分析：在故障和恢复情景中，四轴飞行器首先仅携带顶部和底部摄像头起飞。系统的鲁棒性通过一系列步骤进行测试，包括在飞行过程中用盖子覆盖顶部摄像头、移除盖子、拔掉顶部摄像头，最后再插入前置摄像头。...当单一前置摄像头面对黑色墙壁起飞时，由于缺乏稳定的跟踪特征，我们可以观察到估计轨迹的明显漂移（见图7(c)），而采用多摄像头的所提方法能够使用顶部和底部摄像头稳定处理此情况（如图7(d)所示）。

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特斯拉的计算机视觉

这些相机图像如何处理？使用神经网络。 3.神经网络在车辆，车道线，路缘，人行横道以及所有其他特定的环境变量之间，特斯拉还有很多工作要做。实际上，他们必须至少同时运行50个神经网络才能使其正常运行。...使用PyTorch（您可能熟悉的深度学习框架）来训练神经网络。每个尺寸为（1280，960，3）的图像都将通过此特定的神经网络传递。...鸟瞰图可以帮助估计距离并提供对世界的更好更好的了解。有些任务在多台摄像机上运行。例如，深度估计是我们通常在立体摄像机上执行的操作。拥有2个摄像头有助于更好地估计距离。...该神经网络可以是递归的，特斯拉的主要问题是它使用8个摄像头，16个时间步长（循环体系结构）和32个批处理量。这意味着每向前通过，将处理4096张图像。...每个摄像机都通过单个神经网络进行处理。然后将所有内容组合到中间神经网络中。令人惊奇的是，每个任务仅需要这个庞大网络的几个部分。例如，对象检测可以只需要前置摄像头，前置主干和第二个摄像头。

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让Jetson NANO看图写话

早在2016年，Google在一篇名为“ Show and Tell”的论文中就展示了如何将卷积神经网络（CNN）与长期短期记忆（LSTM）网络结合使用，以提供图像的自动字幕（文字描述）。...为了演示视频的实时图像字幕，我们必须将文本覆盖在实时视频源的顶部。也可以使用OpenCV API来完成。首先，我们需要安装正确的版本。安装OpenCV OpenCv4.1是从源代码编译的。...一旦安装了OpenCV，就使用下面附带的文件test_openCV.py对程序进行了测试。USB摄像头在/ dev下显示为/ video0。...捕获框架后，可以使用以下功能将文本覆盖在每个框架的顶部： def __draw_label(img, text, pos, bg_color): font_face = cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX...然后，文字说明会实时叠加在视频源的顶部，以进行演示。 ? 由于网络读取并解析所有编码，因此需要2-3分钟的时间来加载。然后，它读取图像帧并将其通过网络。推理的速度非常快。

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视频直播技术详解之采集

七牛云于6月底发布了一个针对视频直播的实时流网络LiveNet和完整的直播云解决方案，很多开发者对这个网络和解决方案的细节和使用场景非常感兴趣。...音频帧（frame）：音频跟视频很不一样，视频每一帧就是一张图像，而从上面的正玄波可以看出，音频数据是流式的，本身没有明确的一帧帧的概念，在实际的应用中，为了音频算法处理/传输的方便，一般约定俗成取2.5ms...采集源 1.摄像头采集对于视频内容的采集，目前摄像头采集是社交直播中最常见的采集方式，比如主播使用手机的前置和后置摄像头拍摄。在现场直播场景中，也有专业的摄影、摄像设备用来采集。...对于一个完整的覆盖推流、传输和播放三个环节的直播云服务来说，支持尽可能多的采集源和播放终端是一项既无法规避也很难完成的工作。...在下一篇连载中，我们将详细介绍下直播中的处理环节，解答如何满足市场上主播的各种需求如美颜、水印、连麦互动等。敬请期待!

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face-api.js中加入MTCNN：进一步支持使用JS实时进行人脸跟踪和识别

我们将解析一个小的应用程序，这个程序将在浏览器中访问摄像头图像执行实时人脸检测和人脸识别，让我们开始吧！...摄像头人脸跟踪和人脸识别如前所述，我们现在将看看如何使用摄像头实现人脸跟踪和人脸识别。...在这个例子中，我会使用我的摄像头再次跟踪和识别一些《生活大爆炸》主角的脸，但当然你可以使用这些代码来跟踪和识别自己。要显示网络摄像头中的帧，只需使用如下视频元素即可。...此外，我将一个绝对定位的画布放在视频元素的顶部，具有相同的高度和宽度。...仅检测较大尺寸的人脸使我们获得更短的推理时间，因为网络将图像缩小的系数更大： const mtcnnForwardParams = { // limiting the search space to

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基于OpenCV的网络实时视频流传输

很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时，大家又希望能够随时随地观看视频直播。...01.如何使用Web浏览器查看实时流媒体计算机视觉是一个跨学科领域，涉及如何制作计算机以从数字图像或视频获得高层次的理解。...我们可以提供视频文件的路径，也可以使用数字来指定本地网络摄像头的使用。要触发网络摄像头，我们将“ 0”作为参数传递。为了从IP摄像机捕获实时源，我们提供RTSP链接作为参数。...由于此流返回要在网页中显示的图像，因此路由的URL在image标记的“ src”属性中（请参见下面的“ index.html”）。...由于我使用了上面的VideoCapture（0），因此网络摄像头摘要会显示在浏览器中：中有来自IP摄像机/网络摄像机的实时视频流，可用于安全和监视目的。

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多相机多地图视觉惯性定位：系统、验证与数据集

实验为验证所提出的 VILO 系统的有效性，我们需要一个包含环绕多摄像头图像、IMU 和外部传感器数据（如 LiDAR 和 GPS）的数据集，同时应包含具有挑战性的长期变化。...此外，平台在左右两侧和后侧各安装了一台鱼眼摄像头，提供宽广视角以确保车辆周围的完整覆盖，并与灰度立体摄像头结合用于视觉定位研究。...平台顶部安装了一台 32 通道激光雷达，用于覆盖周围环境，支持基于激光的定位研究。左右两侧各安装了一台 16 通道激光扫描仪，用于覆盖车辆两侧，适合环境感知研究。图 4：多传感器数据采集车辆 B....激光雷达覆盖车辆周围，顶部激光获取全方位结构信息，侧面激光弥补顶部激光导致的近距离稀疏数据问题，提高了障碍物检测能力。...此外，为增加采集数据的多样性，采用了如图 8 所示的多种轨迹，包括环形、矩形和线性运动等。图 7：数据采集车辆在同一地点但不同时间拍摄的图像示例。

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如何让固定点的监控设备在EasyCVR平台GIS电子地图上显示地理位置？

我们在前期的文章中和大家分享过关于EasyCVR的电子地图功能，该功能可将前端接入的设备（摄像头、车载监控、单兵、执法仪等）在GIS电子地图上实时显示，并且支持点击图标就能观看当前设备的实时视频监控。...针对一些不带定位功能的球机、枪机以及其它固定点的摄像机或者设备，如果用户有地理位置定位的需求，那么该怎样让设备显示在电子地图上呢？今天我们就来介绍一下方法。...关于经纬度的获取，可以使用手机自带的指南针APP或者在网上搜索坐标拾取器，即可以获得指定地方的经纬度信息。记录下来之后，在该设备的通道配置里，填写相应的经纬度信息后，点击修改即可保存。...随后，在电子地图界面，点击该通道，即可查看到该通道的实时位置。点击图标可观看该设备采集的现场视频监控图像。...在设备类型上，更是能支持多类型的设备接入，如网络摄像机、DVR、NVR、4G车载、4G手持单兵等前端，能覆盖市面上绝大多数的视频源设备。感兴趣的用户可以前去演示平台进行体验或部署测试。

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疏而不漏——腾讯如何编织数据中心视频监控网络？(设备选型与布局)

摄像机应该如何选型？数据中心视频监控如何做到“无死角覆盖”？面对未来对视频进行结构化分析的需求，以及从事后被动响应转向事前主动发现的趋势，我们应该如何提前在视频监控建设阶段就做好布局？...本文将从设备选型与布局、组网架构与资源计算两个方面，为您揭晓“腾讯是如何编织数据中心视频监控网络”的。...环境布局说明设备布局当选择了较长焦距的摄像头，近处的图像会存在视角盲区。在进行摄像机布局时，要综合考虑摄像机的焦距、可视角度、立杆高度等参数进行布局。...图4 摄像头视觉覆盖模型上图中，c为摄像机的立杆高度，d为相邻摄像机之间的部署距离，a为摄像机立杆下的盲区距离。在实际布局时，部署距离d需要重点考量。...在IT机房、冷冻站等设备房间内布置摄像头，要避免设备、立柱等对摄像头视线的遮挡。确保合理的摄像头密度，使得各设备形态、设备间走道，长通道、特别是涉及到设备操作的区域，均被完全覆盖到。

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机器的眼睛会“说话”

更重要的是，肝是藏魂的器皿（Processor inside），见图4 。《黄帝内经素问·六节脏象论》：“肝者，罢极之本，魂之居也。”...单品视觉从硬件角度功能，具有智能传感器和智能摄像头能力。由于硬件完全集成在Automation Studio（简称AS）的自动化软件环境中，因此摄像头可以以微秒级精度与机器功能同步。...软硬一体化，系统融合化之后，可以：高性能鲁棒式图像处理机器视觉算法库参数自动优化，深度学习算法完全集成于mapp模块化技术相机和光源微秒级精准控制所有设备微秒级精确同步灵魂拷问：这样的机器眼睛...图6：控制器、轴、相机、光源，全部一个网络哇！看起来气场确实强大，鼓掌鼓掌但是咱们工业界最重视应用场景，这个难题如何攻破？...视觉本身可以为众多厂商提供更多的制造现场信息，如图7-8，尤其在3C制造、汽车、包装、制药等领域的制造现场。图7：视觉功能应用场景图图8：应用场景在设备层和车间层的展现

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试试这个15分钟搞定的开源工具！

近日，旷视天元 MegEngine 将面向计算机视觉应用的 MegFlow 流式计算框架开源，奉上一套可快速完成 AI 应用部署的视觉解析服务方案。...MegFlow提供的“开箱即用”应用就包括电瓶车检测：基于 MegFlow 提供的图像和视频解析服务，最快 15 分钟即可完成客制化电瓶车检测功能，并完成快速部署。...这是一种为物业管理者提供的智能化管理工具。当摄像头检测到电瓶车进入楼内公共区域，系统会第一时间发出警告，提醒管理人员快速制止，有效排除起火安全隐患。所谓“生命安全大于天，能快一点是一点”。...旷视最近开源的 MegFlow是针对这一痛点开出的一剂良药。旷视的工程师在总结了内部多年的 AI 应用工程落地经验之后，搭建了一条从“炼丹”到落地的高速公路，这就是 MegFlow 流式计算框架。...3 旷视开源进行时 2020年3月，旷视开源了内部使用多年的深度学习框架旷视天元，并以天元为核心，逐步丰富完善其开源生态，覆盖图像分类、图像检测、图像分割、关键点、自然语言处理、生成对抗网络等各类模型和工程项目

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以网状网络的方式建立零售物联网

使用简单的无线传感器而非摄像头构建IoT网状网络可以帮助了解购物者的行为。但是，为什么要建立一个物联网网状网络来监视购物者呢？...所有这些都不会收集任何个人身份信息二、为什么要使用物联网网状网络？在线零售商和电子商务可以通过多种方式来了解他们的客户，包括查看搜索到的项目的顶部列表和没有结果的搜索到的项目的顶部列表。...不幸的是，这些解决方案存在一个普遍的问题：隐私。使用简单的无线传感器而不是摄像头来构建自己的IoT网状网络，可以帮助零售店所有者更好地了解购物者的行为。...数据也将发布到后端数据库，这样可以对数据进行更深入的分析，以了解消费者行为随时间变化的方式以及它如何提高销售量。为了覆盖大型电子商店，可以使用无线物联网网状网络。...易于安装易于维护：如果存在覆盖问题，可以根据需要添加扩展器稳健：如果发生变化，网络将自动适应无线网状网络通常是这样的： ? 该物联网网状网络使用范围扩展器来覆盖电子商店的整个区域。

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多相机多地图视觉惯性定位：系统、验证与数据集

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