在我主要负责实现的“血管增强”“白板扫描增强”等实时类项目中，都不约而同地有以下需求： 1、要求速度，追求10fps以上的刷新； 2、要求嵌入式，希望能够部署在小型化系统上； 3、界面不复杂，但是希望能够通过按键、串口通信等方式进行控制； 4、浸入式需求，也就是这样一个系统只做这样一个事情……       结合实际工作实际，我做了“软、硬”件两个方面的专项研究：      算法优化的系统方法 ： GaussFilter      硬件及工具链的选择 ： Rk3399 本门课程 ，就是在这些研究上的经验交流和资料分享。具体细节，请看综述。 建议的学习模式： 1、每周学习16个小时，预计3个星期解决战斗； 2、参考附件资料进行编码联系，使用电子方法记录心得； 3、在有参考的条件下，完成最后3个大实验。

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针对传统视频采集存储系统存在的问题,设计了一种以FPGA为核心的实时视频图像采集与存储系统。采用模块化设计方法,通过Verilog编程实现了视频解码A/D配置,视频图像采集逻辑控制和图像存储逻辑控制等功能模块;采用IDE接口硬盘作为存储介质,FAT32文件系统作为图像存储形式来记录实时图像。实验结果表明,系统具有实时性强、集成度高、存储能力强及易于扩展等优点。

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Jetbot-ros2 这是ros2中的移动机器人的实现。 该软件包括以下功能： 使用webrtc（ ）通过带有实时视频源的websocket进行远程。 集成Intel realsense d435和t265摄像机，分别用于深度估计和定位。 2D SLAM和。 使用3D SLAM。 我使用了Xiaor Geek Jetbot作为基本平台，并对其进行了修改，使其包括广角相机以及Intel Realsense d435和t265。 要求 ROS2雄辩或狡猾。 。 电机驱动器-在这种情况下，是从jetbot的安装的。 安装 克隆此仓库及其子模块。 git clone --recurse-submodules https://github.com/cameronmcnz/surface.git 远程操作支持 安装aiortc以获取webrtc支持。 pip3 install

用OpenCV在MFC Dialog中Picture控件上显示摄像头采集实时视频

脸部检测器 从我的视频中查找详细信息：（ ） 档案详细资料 Model_training.py ：使用此python文件训练模型 Image_final_try ：使用此文件，您可以对图像进行分类，无论其中是否有遮罩 Webcam_try.py ：这个特殊的oython文件将帮助您从网络摄像头或任何视频中检测遮罩/不遮罩。 Haarcascade_frontalface_alt.xml ：借助它，您可以检测面部特征。 此仓库的Github页数（（ ） 要在您的终端中运行此代码，请执行以下操作： *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3，请先安装python3！ 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境！ 编写pip install -r re

视频分类 使用深度学习进行实时视频分类 下载完整的文件夹并从requirements.txt安装软件包。 可能会有一些其他软件包，如果要跳过这些软件包，则必须手动选择其他软件包，可以使用pip install -r requirements.txt进行安装。 要从草图中训练模型，请使用“ train.py”。要测试预训练的模型，请使用“ predict_video.py”，在测试之前，请从本文中提供的google drive链接中下载经过训练的模型和示例测试视频。 要使用网络摄像头（实时视频）测试训练有素的模型，请使用“ predict_video_realtime.py”。 有关更多详细信息，请访问在Medium发表的文章 编辑：现在可以通过访问收集的用于训练模型的数据库 数据库大小：1.77GB类数：4 飓风：928张图像 地震：1350张图像 洪水：1073张图片 野火：1

利用dshow实现简单实时视频音频发送接收 利用dshow实现简单实时视频音频发送接收

%% 操作说明要绘制红色对象，我们投票采取如下行动： * 红色 - redobject(1) *绿色-redobject（2） * 蓝色 - redobject(3) %% 播放和退出： *要开始播放视频，请执行以下操作：单击“播放”按钮。 * 退出功能：向相机显示非常暗的图像， 例如你可以用手遮住相机， 或者关掉房间里的灯。这样做之后相机和功能应自动关闭。 %% 笔记 图片中红色物体的识别取决于房间的照明。 照明 荧光灯是最适合此功能以识别红色物体的照明。