两个手工定制的特征，实现快速识别 : 第一个是距离，两个关键点的距离会随着动作不同而不同。 : 第二个是角度，考虑到距离会随着摄像头位置发生变化，而三个点的夹角不同，不论远近，夹角固定，同时夹角会随着动作不同而不同。 1. Overview pic pic 基于普通摄像头的太极姿势识别(分类)，通过openpose采集的骨骼点数据做分类。 第一就是通过openpose采集的骨骼数据做一个自定义特征的全连接网络的训练分类。 第二就是通过openpose采集的骨骼图片做卷积神经网络（CNN）分类。 相关：基于Kinect的姿态识别(分类) 1.1. 安装与使用 首先根据OpenPose WindowsAPI安装说明安装，调用方式为Python调用。 OpenPose GitHub地址 OpenPose安装说明 最近迁移至Ubuntu，Windows的更新后cuda与caffee不兼容。部分程序有改动。总体不变。 校优

java webcam 调用摄像头亲测可用用，里面有demo，直接就可以调用摄像头，里面又example直接运行就可以调用摄像头

飞思卡尔赛车用的二值化摄像头驱动，官方都使用高端的芯片驱动，而且用了DMA，复杂得很，这个程序只用了简单的中断就完成了数据的读取

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智能车摄像头图像畸变矫正的研究一文通过图像矫正与坐标转换算法进行验证。

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关于电磁循迹方面的可以加群：789127261咨询 算法主要是先把CMOS灰白摄像头传感器所采集到的图像数据二值化处理。主要使用的是优化大津法（但也没优化多少）。主要大津法之类的遍历的数据有点多，运行速度会有点慢。图像寻线方面采用爬梯，然后在路径间划线，采用最远点作为路径偏差。剩下的就是驱动方面的问题了。代码中的驱动部分不建议直接用，因为硬件配置不一定一样，而且车模也不一定一样，有的是一个舵机加一个电机，有的是三轮有的是四轮。而且即便要用，一定要接上陀螺仪。因为硬件配置的不一样很有可能导致程序使得大电流倒灌，从而最后烧毁单片机。至于控制策略，根据车模硬件配置来写方向环，控制小车转向。三轮的话建议使用串级PID来控制。