V7-576_emWin6.x实验_摄像头动态采集展示（RTOS，320x240）
TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。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。
最新教程下载：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第29章 ThreadX GUIX的摄像头OV7670动态图像
vl42是video for Linux 2的缩写，是一套Linux内核视频设备的驱动框架，该驱动框架为应用层提供一套统一的操作接口(一系列的ioctl)
这篇教程旨在使用一些有趣的例子让你熟悉OpenBR背后的思想、对象以及动机。注意需要摄像头的支持。
数字图像的采集 一、USB摄像头设置 在matlab中通过函数imaqhwinfo()检测用户的matlab软件是否安装了图像采集工作箱，并显示图像采集工具箱的版本。USB摄像头的适配器为winvideo。 二、图像和视频的采集 在matlab中，通过函数videoinput()建立摄像头对象后，可以采用函数preview()进行视频采集和显示。该函数的调用格式为：preview(obj)，其中obj为摄像头对象。调用函数stoppreview()暂停视频的采集和显示，利用函数closepreview()关
文章：CONSTRAINED BUNDLE ADJUSTMENT FOR STRUCTURE FROM MOTION USING UNCALIBRATED MULTI-CAMERA SYSTEMS
化腐朽为神奇！经过ISP图像处理的图片前后对比是如此惊人！从下图中可以观察到，未经处理的原始图像偏绿且暗淡，而经ISP图像处理的图像能够清晰地还原现场真实的颜色细节！
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”，一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标？我们现在就可以实现！ TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序，它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品（如杯子，苹果或香蕉）来移动光标，他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
本站点博客将逐步迁移至http://ninghechuanblogs.cn/ 本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统，使用摄像头采集图像数据，并没有用到SDRAM/DDR。这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头，用双口RAM做存储，显示窗口为320x240，而且都知道7670的显示效果也不怎么样，这是一次偶然的机会我得到的资源，便在basys3、zybo、国产FPGA PGT180H上移植成功，总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准，7670可以说是最
把摄像头放在屏幕下的想法并不新奇，在视频会议这个交流方式刚刚出现时，人们就意识到把摄像头和屏幕分设在不同位置让人交流起来非常别扭。眼神交流是沟通的关键因素，但如今的视频会议仍然无法在人们之间建立起这种联系。
前面的教程介绍了如何绘制一张图片和如何把图片显示到3D物体上并进行三维变换，这次介绍如何用Metal渲染摄像头采集到的图像。
文章：MC-NeRF: Muti-Camera Neural Radiance Fields for Muti-Camera Image Acquisition Systems
1 . 图像采集显示组件 : 布局文件中添加 SurfaceView , 用于在该 SurfaceView 组件中预览 Camera 采集的图像数据 ;
夏乙 千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果又悄悄收购了一家AI公司。 这家名为Regaind的法国初创公司， 致力于研发能够分析照片内容的计算机视觉技术。Regaind可以
如上图所示，硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，OV5640摄像头，LCD显示屏等组成；其中： TencentOS Tiny官方的RT1062开发板，负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现。 LCD显示屏，负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头，负责完成人脸数据的采集。
今天给大侠带来基于FPGA的单目内窥镜定位系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
向大家推荐一款基于PyTorch实现的快速高精度人脸特征点检测库，其在CPU上的运行速度可达100 fps。
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式，它结合了不同类型的图像数据，如可见光图像、红外图像、雷达图像等，以获取更全面的监控信息。本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用，包括其原理、应用场景以及部署过程。
在屏幕内容编码中采用IBC+Palette编码技术可显著提升其压缩效率。本文主要介绍了腾讯屏幕内容编码优化技术探索与实践：加入IBC+Palette编码工具集，并针对屏幕内容优化ME模块等。本文由腾讯
“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”的概述请看《基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC（查看公众号上篇内容）》，本篇文章是对“基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC”中涉及到的技术细节的介绍，希望您能有所收获。
前言：最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题，对比了基于Matlab和Python Opencv的方法，分别进行了摄像头的标定和图像矫正，实际结果个人认为Opencv的效果为佳，本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正。
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉老板的
如果上班的时候想放松一下，或者直说想偷偷懒，看点和工作无关的网页，这时候万一老板突然出现在背后，会不会感到很难堪呢？ 有的浏览器设置了boss按键，手快的人还可以切换屏幕，不过总会显得不自然，而且经常搞的手忙脚乱的。 一个日本程序员决定自己动手，编写一个一劳永逸的办法，我们来看看他是怎么实现的吧~ 思路很直接：用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸，如果确认是老板的话，就用一张写满了代码的截图覆盖到整个屏幕上。 整个工程中应用了Keras深度学习框架来建立识别人脸的神经网络，和一个网络摄像头用来捕捉
OV7725鹰眼摄像头如何使用？ 目前的ov7725鹰眼摄像头，基本上用的都是山外的库，所以今天我们主要根据山外的库，基于k60芯片，给大家具体的讲解。
如果你平时用惯了skype或者zoom，第一次见到starline时，你一定会大吃一惊。
GD32F450I开发板上配了一个OV2640摄像头，其最大像素尺寸可设置为1600*1200，板子上的RGB-LCD液晶屏的尺寸为480*272，本篇来测试摄像头在整个屏幕上的显示效果。
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
毕业至今，之前一直从事Android开发的工作，今年5月份开始接触音视频开发相关工作，于是打算写一个音视频相关专栏，让移动端的同学，能通过这个专栏快速掌握音视频相关知识，首先带来第一篇，主要讲讲移动端的音视频技术涉及哪些？
我们报了机械手解魔方的项目！其中的方案之一是用摄像头采集魔方的六面信息！为了最快的采集信息，决定使用两个摄像头顶角照射，一个摄像头读取三面信息，这样两个摄像头一次直接读取完！
自动驾驶技术已经成为智能交通领域的热门话题。车辆视觉系统作为自动驾驶技术的重要组成部分，发挥着关键的作用。
t(1, time+20) = tBegin + dt * time + 19*0.1;
• 加深对数字电路时序的理解； • 掌握 OV 系列摄像头输出时序； • 掌握 I2C 总线时序，以及使用 verilog 驱动三态门的方法； • 掌握数字系统设计的方法；
这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。
车载上一般使用的是数字摄像头，它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。
好多开发者一直反馈，Windows平台，做个推屏或者推摄像头，推RTMP或者RTSP出去，不知道哪些功能是必须的，哪些设计是可有可无的，还有就是，不知道如何选技术方案，以下是基于我们设计的Windows平台RTSP、RTMP直播推送模块，设计和使用说明，供大家参考。
WebRTC 只是一个媒体引擎，上面有一个 JavaScript API，所以每个人都知道如何使用它（尽管浏览器实现仍然各不相同），本文对 WebRTC（网页实时通信）的相关内容进行简要介绍。
前言： 摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D[1] (模数转换)转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理，再传输给其他显示硬件就可以显示看到图像了 我要讲解的是0V7725摄像头，带FIFO缓存，以及通过STM32F103MCU进行控制，在采用ILI9341控制器芯片的液晶屏（分辨率240*320）上显示。 我会分两大板块介绍： 第一是摄像头图像数据采集的过程 第二是图像数据在液晶屏上显示的过程 摄像头图像数据采集 以下是要讲的几个小点： 0.OV7725的摄像头结构 1.摄像头（实际上是图像传感器在采集）采集图像获得图像数据（是怎么样获得彩色信息数据的呀这个我比较关心与好奇）是怎样的一个过程。 2.摄像头（从硬件电路上讲是0V7725芯片在传输数据）将数据传输给FIFO（起数据缓冲的作用）的过程是个什么样的过程。 3.（由数字电路基础知，硬件电路上传输数据是需要时钟的）通过什么时序，该时序又是什么样的。 5.然后根据程序讲解，引脚间的连接与配置。 6.然后根据程序讲解ov7725的芯片初始化过程。 0>OV7725摄像头的结构： 晶振、板载电路、镜头、FIFO存储器（AL422B芯片）、CMOS数字图像传感器（Ov7725CMOS感光芯片）、DSP数字算法处理芯片（用于处理采集到的图像数据） 结构功能介绍： CMOS图像传感器：首先什么是CMOS图像传感器，CMOS图像传感器通常由像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、时序控制逻辑、AD转换器、数据总线输出接口、控制接口等几部分组成,这几部分通常都被集成在同一块硅片上。其工作过程一般可分为复位、光电转换、积分、读出几部分。 我们采用的该Ov7725图像传感器的像素30万，分辨率：480*640支持使用 VGA 时序输出图像数据，也支持QVGA时序输出240*320（本实验为了妥协FIFO的存储量，只能存储一帧该分辨率大小的图形，而且我们的屏幕也是240*320的显示分辨率），输出图像的数据格式支持 YUV(422/420)（这个后面会介绍）、 YCbCr422（这个后面会介绍） 以及 RGB565 格式。它还可以对采集得到的图像进行补偿，支持伽玛曲线、 白平衡、饱和度、色度等基础处理（这些处理为什么明明不懂我还要说，因为程序配置时你会发现一些莫名其妙的配置，我们虽然不用，但是我们要配成不用，所以那些莫名其妙的程序就是对此的配置） DSP数字算法处理芯片：这个部分就是OV7725芯片中的结构，单独提出来知识为了便于我们对结构的理解。 FIFO存储器：接收图像传感器传过来的图像数据。
文章： A Sim2Real Deep Learning Approach for the Transformation of Images from Multiple Vehicle-Mounted Cameras to a Semantically Segmented Image in Bird’s Eye View
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
在计算机视觉领域，OpenCV是一款广泛使用的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时，了解如何创建和显示窗口，以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作，帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
1 . Camera 采集 NV21 图像数据 : 手机 Camera 采集的图像数据完毕后 , 通过 PreviewCallback 接口的 onPreviewFrame 回调方法获取 NV21 图像数据 ;
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机（安卓\IOS都可以）和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址：https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据。一个涉及硬件和软件的成像系统，成像的质量好坏往往受到来自外界干扰和自身限制的很多因素的影响，这些影响会产生噪声和成像不均匀。来自软件层面的因素往往是算法的问题，这个层面的问题可以通过理论分析的数学计算解决，来自硬件层面的因素则而要用仪器进行调试，通过实验测量分析才能解决，由于硬件处理系统底层，所以硬件的质量会直接影响软件的质量，从而影响最终成像质量。对摄像头进行调试就是要从硬件层面上尽量消除干扰。同时，因为视频信号最后交给芯片后的信息就是一些数字量，这些表征图片信息的数字量对于程序的设计者来说是极其不直观的，这样会造成处理上的一些困难。合理利用好调试手段，对帮助用户发现硬件问题和直观再现数字图片以及一些参数的整定是极其有用的。
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