本篇博客通过旭日X3搭载手势识别算法,实现实时检测,同时测试其运行性能。针对旭日X3上并没有很好的python IDE编译环境的问题,本篇博客通过SSH远程连接的方式,可以在不给旭日X3内存压力的同时, 提供一个更好的代码编写环境, 同时通过SSH的方式给旭日X3配置对应的环境 ,起到方便快捷的作用。 一.准备工作 首先在电脑上安装配有pycharm专业版(专业版可
Qt中实时调取摄像头(利用OpenCV) 主要思路 首先我们要先在Qt下把OpenCV跑通。然后我们再进行摄像头的调取。这里我写一个C++的基本代码,其实OpenCV单纯用C++去调取一个摄像头还是很简单的。代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int
加载,修改,保存图像 主要内容 imread()函数2. cvtColor()函数3. imwrite()函数 imread()函数 imread函数的功能是加载一张图像,并将其存储至一个Mat类型的对象中。第一个参数为图像文件名称,可以是相对路径,也可以是绝对路径。第二个参数就是加载图像时,读入的类型。这里我们几个参数选择。如下图所示: 示例代码: int main(){
本次主要介绍在旭日x3的BPU中部署yolov5。首先在ubuntu20.04安装yolov5,并运行yolov5并使用pytoch的pt模型文件转ONNX;;然后将ONNX模型转换BPU模型;最后上板运行代码测试,并利用Cypython封装后处理代码。 一.安装Anaconda Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, W
目录 1. 编译安装ZED2 SDK 2. YOLO V3 for ROS 3. 配置系统参数 配置config 下载weights 配置launch 配置主从节点 4. 测试及使用 1. 启动主节点YOLO ROS 2. 启动ZED2 Stereo Vision 节点 3. Topic list 4. 查看识别结果 1. 编译安装ZED2 SDKZED2 双目相机介
1. 软硬件环境 雷达:LIVOX AVIA 相机:海康威视 MV-CA023-10UC Ubuntu 20.04 x64 2. 相机驱动配置 2.1 下载安装 MVS 客户端 下载链接:海康机器人-机器视觉-下载中心 (hikrobotics.com) 选择下图的MVS客户端下载: 解压后通过 deb 或 tar.gz 中的 setup.sh 进行安装均可,最终会安装在
常见的相机标定方式是张正友的棋盘格标定法,即用相机拍摄打印好的棋盘格图图像,将图像传入函数计算出相机的内参数据。 本文讲解的是将相机直接连接电脑,用matlab的相机标定工具箱通过相机实时采集一定数量的棋盘格图像,然后计算获取相机内参。 实现: Win10,64系统 matlab R2016a Step1 打开相机标定工具箱 在《图像处理和计算机视觉》栏 找到相机标
目录: 机器视觉(一):概述 机器视觉(二):机器视觉硬件技术 机器视觉(三):摄像机标定技术 机器视觉(四):空域图像增强 机器视觉(五):机器视觉与世界杯 机器视觉(六):频域图像增强 机器视觉(七):图像分割 机器视觉(八):图像特征提取 机器视觉(九):图像配准 机器视觉(十):字符识别 待配准图像与原图像相比存在偏移、旋转、比例等空间变换关系,图像配准就
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Datawhale 计算机视觉基础-图像处理(上)-Task04 图像滤波 4.1 简介 图像的实质是一种二维信号,滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中,滤波是一种非常常见的技术,它们的原理非常简单,但是其思想却十分值得借鉴,滤波是很多图像算法的前置步骤或基础,掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。 4.2 学习目标 了解图像滤波的分类和基本概念
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11月22日晚上,球迷再次为阿根廷而惋惜。在当天晚上进行的世界杯小组赛C组首轮比赛中,阿根廷队1:2不敌沙特阿拉伯队,爆出了本届世界杯开赛至今最大的冷门。 天台好冷 不仅如此,阿根廷队全场比赛总计被吹罚了10次越位,刷新了2018年视频助理裁判(VAR,Video Assistant Referee)引入世界杯后,单场比赛中越位判罚次数的新高。
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早上用百度搜了一下“颜色识别”,多少有了一点大致的概念,还是老办法,动手做,多实验,往前走,还请各位老师多多指点。OpenCV(百度百科)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图
Datawhale 计算机视觉基础-图像处理(上)-Task02 几何变换 2.1 简介 该部分将对基本的几何变换进行学习,几何变换的原理大多都是相似,只是变换矩阵不同,因此,我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域,我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广;在传统CV领域,由于某些拍摄角度的问题,我们需要对图像进行矫正处理,而几何变换正是这个处理过程的基础,因此了解和学习几何变
Datawhale 计算机视觉基础-图像处理(上)-Task05 图像分割/二值化 5.1 简介 该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾,图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在
https://github.com/Alex1114/TRT-Pose-ROShttps://github.com/Alex1114/TRT-Pose-ROS GitHub - NVIDIA-AI-IOT/trt_pose: Real-time pose estimation accelerated with NVIDIA TensorRTReal-time pose estima
机器视觉 machine vision机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。机器视觉作为生产过程中关键技术之一,在机器或者生产线上,机器视觉可以检测产品质量以便将不合格的产品剔除,或者指导机器人完成组装工作,与整个生产密切相关。 什么是机器视觉?简单来说,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处
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