希望网 Hopenet是一个准确且易于使用的头部姿势估计网络。 在300W-LP数据集上对模型进行了训练，并在具有良好定性性能的真实数据上进行了测试。 有关方法和定量结果的详细信息，请查看CVPR Workshop。 新的 新的 要使用，请安装和 （用于视频）-我相信，除了numpy之类的常用库之外，您只需要这些即可。 您需要一个GPU才能运行Hopenet（目前）。 要使用dlib人脸检测在视频上进行测试（头部中心会跳动）： python code/test_on_video_dlib.py --snapshot PATH_OF_SNAPSHOT --face_model PATH

提出了一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法。该新算法采用两个非线性自适应规则分别增强低频和高频的小波系数，并且在增强图像信号的同时抑制、减小其中的噪声。实验结果表明新算法增强后的图像具有很好的对比度，且结果图像中的噪声要比其他基于小波变换的自适应增强算法得到的增强后的图像中的噪声要少很多。

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实现小红书笔记详情图库滑动放大缩小效果，实现原理是设定viewpager的transformer，最后设定viewPager.setPageTransformer(false,dynamicPageTransformer);即可

头部姿势估计 使用TensorFlow和OpenCV进行实时人头姿势估计。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 该代码已在Ubuntu 20.04上进行了测试。 正在安装 该存储库已经提供了用于面部标志检测的预训练模型。 只是git clone然后就可以了。 # From your favorite development directory: git clone https://github.com/yinguobing/head-pose-estimation.git 跑步 视频文件或摄像头索引应通过参数分配。 如果未提供任何来源

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头部相关传递函数 (HRTF) 音频信号处理器。 概述 HRTF 代表 ，仅适用于空间声音。 对于每个这样的声源，经过 HRTF 处理后，您可以明确地分辨出声音来自哪个位置。 换句话说，HRTF 将声音感知提高到现实生活的水平。 HRIR 球体 该板条箱使用头部相关脉冲响应 (HRIR) 球体来创建 HRTF 球体。 HRTF球体是3D空间中的一组点，这些点连接到形成三角形球体的网格中。 每个点都包含左耳和右耳的频谱，用于修改来自每个空间声源的样本以创建双耳声音。 HRIR 球体可以在找到。 来自底座的 HRIR 球体以 44100 Hz 采样率记录，此板条箱会自动重新采样到您的采样率。 表现 HRTF很重，这是必不可少的，因为 HRTF 需要一些繁重的数学运算（快速傅立叶变换、卷积等）和大量内存复制。 已知问题 该渲染器仍然会在非常快速移动的声音中听到小的咔嗒声，咔嗒声听起来更像是“嗡嗡

四足机器人步态 四足机器人的小跑、爬行、转弯步态（鳄鱼灵感）。 还包括通过头部红外传感器检测障碍物。 视频： :

Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。 模型已经在300W-LP数据集上进行了训练，并且已经在具有良好定性能的实际数据上进行了测试。