Insta360-ONE-X2-WebcamReframeTool webcam.py脚本允许用户将Insta360 ONE X2的网络摄像头提要重新构建为裁剪的单镜头视图,然后使用pyvirtualcam将新视图转发到虚拟网络摄像头。 先决条件 该脚本需要Windows,因为它依赖于来创建并流式传输到虚拟视频设备。 。 这些说明假定您将其安装在C:\Program Files\obs-studio 。 安装pyvirtalcam > pip install pyvirtualcam 方向 在运行插件之前,需要使用obs-virtual-cam创建虚拟网络摄像头设备: 您必须以管理员身份运行此CMD regsvr32 /u "C:\Program Files\obs-studio\bin\64bit\obs-virtualsource.dll" regsvr32 /n /i:
2022-03-02 13:04:12 3KB Python
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OpenCV-相机 如何使用 pyqt 显示来自网络摄像头的 OpenCV 实时视频流的示例。 在的慷慨帮助下
2022-02-26 23:32:09 2KB Python
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性别和年龄检测 客观的 : 建立一个性别和年龄检测器,可以大致猜测图片或网络摄像头中人(脸)的性别和年龄。 关于该项目 : 在此Python项目中,我使用深度学习从一张脸部图像中准确识别一个人的性别和年龄。 我使用了由训练的模型。 预测的性别可能是“男性”和“女性”之一,预测的年龄可能是以下范围之一-(0 – 2),(4 – 6),(8 – 12),(15 – 20) ,(25 – 32),(38 – 43),(48 – 53),(60 – 100)(最后一个softmax层中的8个节点)。 由于化妆,光线,障碍物和面部表情等因素,很难从一张图像中准确猜测出正确的年龄。 因此,我将其设为分类问题,而不是使其成为回归之一。 数据集: 对于这个python项目,我使用了Adience数据集; 数据集在公共领域可用,您可以在找到它。 该数据集可作为面部照片的基准,并包含各种现实世界中的成像
2022-02-26 10:15:13 90.71MB python opencv webcam gender
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web 3.2无插件 是使用websocket 的相关技术 , web 3.0 插件版是使用了 浏览器的npapi 技术 内容简介 Web 控件 V3.2 基于 ActiveX 和 NPAPI 开发,接口封装于 javascript 脚本,以 javascript 接口形式提供用户 集成,支持网页上实现预览、回放、云台控制等功能。该控件开发包仅支持 B/S 网页开发,不适用于 C/S 开发。 支持设备 Web 控件 V3.2 支持我司多种设备,包括 DVR、NVR、DVS、网络摄像机、网络球机等,设备需要支持 PSIA 或 ISAPI 协议。 运行环境 操作系统:Windows XP、Windows7、Windows8、Windows8.1 浏览器: IE8~IE11、Chrome31+、Firefox35+,32 位浏览器 IE8~IE11、Chrome31+、Firefox35+,64 位浏览器
2022-02-26 09:08:13 32.81MB websocket 前端 网络协议 网络
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海思IPSAN刷机工具,3518A——3815E
2022-02-22 23:35:50 193KB 海思刷机
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1.纯python脚本调用opencv 2.调用ip摄像头,实现实时录像. 3.将录像文件上传到阿里云盘,可以在线查看,又可以避免本地存储空间不足的烦恼. 4.阿里云盘可以在线播放视频文件,可以回看录像文件. 5.需要自己注册阿里云盘. 6.需要自己找ip摄像头,推荐手机安装ip摄像头app等.(可自行百度)
2022-02-21 17:04:21 3KB opencv python 网络 人工智能
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本设计分享的是基于OV5640网络摄像头驱动源码和教程等资料,见附件下载。该OV5640网络摄像头模块是一款高性能500W像素高清摄像头模块。该模块采用OV5640传感器为核心部件,集成有源晶振和LDO,并且继承了自动对焦(AF)功能,带有2个1W的高亮LED闪光灯,具有非常高的性价比。OV5640网络摄像头模块实物截图: OV5640网络摄像头模块特点: OV5640网络摄像头模块参数如下: 附件内容截图:
2022-02-11 12:46:38 23.82MB 网络摄像头 摄像头模块 ov5640 电路方案
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DFT的matlab源代码HTML5心率监测器 一个html5 + js代码,可使用常见的网络摄像头检测一个人的心律。 在Chromium 45.0.2454.101 Ubuntu 15.04(64位)上进行了测试。 在某些浏览器/操作系统上可能运行缓慢,因为它需要进行一些计算。 受其启发并且是其实现之一。 这个怎么运作: 该应用程序始终使用用户肤色的差异来尝试猜测他的心率。 用户必须放置他的头,这样他的前额才会在标记的区域内。 一些javascript代码计算该标记区域的绿色分量的平均值,并存储许多此类样本及其捕获时间(以毫秒为单位)。 然后,对数据执行dft并隔离30 bpm和150 bpm之间的频率并将其显示为心率。 出于安全原因,浏览器不授予网络摄像头访问本地文件的权限,因此我使用了一个简单的nodejs服务器。 跑步: 当地的: 基本要求: Nodejs的 现代的网络浏览器 跑步 npm install connect serve-static node server.js 这将安装必要的依赖关系并运行本地服务器。 在浏览器上打开localhost:8080以启动应用程序。
2022-02-05 21:00:55 44KB 系统开源
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OpenWrt 23.配置OpenWrt支持网络摄像头 掌握配置OpenWrt支持网络摄像头
2022-01-28 21:37:42 1.44MB OpenWrt
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c++编译OpenCV生成dll winform调用dll打开本地或网络摄像头
2022-01-27 19:07:53 90.66MB c# winform OpenCV dll