人工智能项目集合推荐(数据集模型训练C和Android部署) 目录 人工智能项目集合推荐(数据集模型训练C和Android部署) 1.三维重建项目集合 ★双目三维重建 ★结构光三维重建 2.AICV项目集合 ★人脸检测和人体检测 ★人体姿态估计(人体关键点检测)  ★头部朝向估计 ★人脸识别FaceRecognition ★面部表情识别 ★人像抠图 ★戴眼镜检测和识别 ★戴口罩人脸检测 ★手势检测和识别 ★安全帽检测和识别 ★跌倒检测和识别 ★疲劳驾驶检测和识别 ★吸烟(抽烟)检测和识别 ★智能驾驶:车牌检测和识别 ★智能驾驶:车辆检测 ★智能驾驶:红绿灯检测 ★文档矫正 ★中药材...

目标检测、识别、分类、特征点的提取 DavidLowe:Sift算法的发明者,天才。 RobHess:sift的源码OpenSift的作者,个人主页上有openSift的下载链接,Opencv中sift的实现,也是参考这个。 KoenvandeSande:作者给出了sift,densesift,colorsift等等常用的特征点程序,输出格式见个人主页说明,当然这个特征点的算法,在Opencv中都有实现。 IvanLaptev:作者给出了物体检测等方面丰富C\C源码,及部分训练好的检测器(包括汽车,行人,摩托车,马,猫脸的检测器)。 NavneetDalal:HOG算子...

Android双目三维重建:Android双目摄像头实现双目测距 目录 Android双目三维重建:Android双目摄像头实现双目测距 1.开发版本 2.Android双目摄像头 3.双目相机标定  (1)双目相机标定-Python版  (2)双目相机标定-Matlab版 4.相机参数配置 5.Android双目测距 (1)核心算法 (2)JNIC接口 (3)JNIJava接口 6.AndroidDemo测试效果 7.双目三维重建项目代码(Android版本)下载 8.双目三维重建项目代码(C/C版本) 9.双目三维重建项目代码(Python版本) 10.参考资料 本...

 Android实现佩戴安全帽检测和识别(含训练代码+Android源码+数据集) 目录  Android实现佩戴安全帽检测和识别(含训练代码+Android源码+数据集) 1.前言 2.佩戴安全帽检测和识别的方法 (1)基于目标检测的佩戴安全帽识别方法 (2)基于头部检测+佩戴安全帽分类识别方法  3.佩戴安全帽数据集说明 (1)佩戴安全帽数据集 (2)自定义数据集 4.基于YOLOv5的佩戴安全帽模型训练 5.佩戴安全帽检测模型Android部署 (1)将Pytorch模型转换ONNX模型 (2)将ONNX模型转换为TNN模型 (3)Android端上部署模...

   FFmpeg一般采用SDL进行显示,如果不追求复杂的界面、交互和多线程功能,当然也可以使用OpenCV的imshow()方法进行显示了,而且实现起来比SDL更简单。方法也很简单,只需要把视频帧的BGR格式的数据(如果是RGB格式,需要转换)转存到OpenCV的Mat矩阵里。OpenCV的Mat是一个类,由两个数据部分组成: 矩阵头(包含信息有矩阵的大小,用于存储的方法,矩阵存储的地址等信息)和一个指向存储所有像素值矩阵的指针。OpenCV的data属性是一个uchar类型的指针,它指向Mat数据矩阵的首地址;利用该属性,只需要把Mat的data指...

一、FFmpeg库介绍 FFmpeg一共包含8个库:​​avcodec:编解码(最重要的库)。​​​​avformat:封装格式处理。​​​​avfilter:滤镜特效处理。​​​​avdevice:各种设备的输入输出。​​​​avutil:工具库(大部分库都需要这个库的支持)。​​​​postproc:后加工。​​​​swresample:音频采样数据格式转换。​​​​swscale:视频像素数据格式转换​​ FFmpeg解码函数简介: ​​av_register_all();//注册所有文件格式和编解码库​​​​avformat_network_init();//打开网...

  pwT6vY5u490a   2023年11月02日   63   0   0 数据编解码器SDLideffmpeg

解决UbuntuPycharm无法输入中文 百度有很多解决Pycharm无法使用中文输入法的问题,但我试了很多中方法,各种配置和重启都不能解决UbuntuPycharm无法使用中文输入法的问题。 后来发现清除Pycharm的缓存就可以正常输入中文了: 清除Pycharm的缓存的方法: 1.删除:/home/dm/.PyCharm2018.1/system/caches, 2.重启Pycharm即可正常使用中文输入法了

关注 更多

空空如也 ~ ~

粉丝 更多