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AForge.NET AForge.NET is an open source C# framework designed for developers and researchers in the fields of Computer Vision and Artificial Intelligence - image processing, neural networks, genetic algorithms, fuzzy logic, machine learning, robotics

插件亮点 1 支持安卓平板(横竖屏均可),苹果的iPad.2 颜色图片均可更换. 特别提醒 此插件包含 android 端和 iOS 端,考虑到有些同学只做其中一个端的 app,特意分为 2 个插件,减小安装包体积.android 端请点击这里.iOS 端请点击这里. 1.前言 最近在使用 uniapp 开发项目,有刷脸实名认证的需求,最终使用百度人脸识别实现了需求.自己做了个 APP 原生插件,给大家介绍下用法.本插件主要功能是通过动作检测活体,采集人脸返回.其他功能需要自主实现,如刷脸登录,

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6 月 19-25 日,备受全球瞩目的国际顶级视觉会议 CVPR2021(Computer Vision and Pattern Recognition,即国际机器视觉与模式识别)在线上举行,但依然人气爆棚,参会者的激情正如夏日般火热. 今年阿里云多媒体 AI 团队(由阿里云视频云和达摩院视觉团队组成,以下简称 MMAI)参加了大规模人体行为理解公开挑战赛 ActivityNet.当前最大时空动作定位挑战赛 AVA-Kinetics.超大规模时序行为检测挑战赛 HACS 和第一视角人体行为理解挑

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New

前言: 最近的计划是学习一下iOS的NSNotificationCenter,突然想起来的Android的广播机制,所以还是觉得先对BroadcastReceiver来个全面的总结然后再去学习NSNotificationCenter. BroadcastReceiver简介: BroadcastReceiver是Android四大组件之一,广播是一种广泛运用的在应用程序之间传输信息的机制,而BroadcastReceiver 是对发送出来的广播进行过滤接收并响应的一类组件:广播接收者( Broa

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引言 大部分移动设备平台上的应用程序都运行在他们自己的沙盒中.他们彼此之间互相隔离,并且严格限制应用程序与硬件和原始组件之间的交互. 我们知道交流是多么的重要,作为一个孤岛没有交流的东西,一定毫无意义!Android应用程序也是一个沙盒,但是他们能够使用Intent.Broadcast Receivers.Adapters.Content Providers.Internet去突破他们的边界互相交流.有交流还会和谐,由此可见这些交流手段有多重要. 上篇文章中我们在SMS接收程序和使用Intent

转载:http://blog.csdn.net/qq_23547831/article/details/51690047 本文中我们将讲解一下App的长连接实现.一般而言长连接已经是App的标配了,推送功能的实现基础就是长连接,当然了我们也可以通过轮训操作实现推送功能,但是轮训一般及时性比较差,而且网络消耗与电量销毁比较多,因此一般推送功能都是通过长连接实现的. 那么如何实现长连接呢?现在一般有这么几种实现方式: 使用第三方的长连接服务: 通过NIO等方案实现长连接服务: 通过MINA等第三方框

LIS3DH是ST公司生产的MEMS三轴加速度计芯片,实现运动传感的功能.主要特性有: 宽工作电压范围:1.71 ~ 3.6V 功耗:低功耗模式2μA:正常工作模式.ODR = 50Hz时功耗11μA(要求SDO/SA0脚浮空或上拉) 测量范围:+/-2g ~ +/-16g 接口:I2C.三线制/四线制SPI 16 bit数据输出 两个可编程中断输出脚,用于自由落体和动作检测 6D/4D方向检测 内置AD支持3路外部信号输入 内置温度传感器 内置32-slot的10-bit FIFO存储器 自检

#pragmamark - 调整颜色 Handle Color GPUImageBrightnessFilter //亮度GPUImageExposureFilter //曝光GPUImageContrastFilter //对比度GPUImageSaturationFilter //饱和度GPUImageGammaFilter //伽马线GPUImageColorInvertFilter //反色GPUImageSepiaFilter //褐色(怀旧)GPUImageLevelsFilter

在上一篇博客里面,使用了Python来发送.接收mail,但是实际测试中出现了一些不稳定的 情况,而且Python和即将使用的opencv会不兼容,使用进程间通讯或者其他方法会让整个系统 显得复杂而且可能不稳定,于是尝试用c或者C++实现邮件的发送和接收. 首先考虑的是上网找一个邮件库,找到了VMime库,于是开始安装.在简单看了一下它的文档之后 开始搭建它的环境,可惜要装的东西太多,搭建许久后放弃,而且它里面用了各种C++的特性,使用起来显得眼花缭乱 而且整个库太完整了,显得不够精简. 于是继

GPUImage是一个非常棒的图像处理的开源库,里面提供了非常非常多的滤镜效果来加工图像. 不过就是因为太多效果了,而且对于程序员来说,那么多效果并不清楚知道要用那一个.于是我就使用提供的默认值,加上对滤镜的命名的理解,粗略简单地对GPUImage.h里引用的各个滤镜进行简要说明.这样方便以后找到想要的滤镜效果.其中可能有理解错误,或者表达不准确的地方还请大家斧正.其中有些效果需要使用摄像头才可能有比较理想的效果. #import "GLProgram.h" // Base class

开发者经验谈:如何一天时间搞定iOS游戏开发? 在一天时间里将完成iPhone游戏开发由梦想变为现实? 本文作者给出了从创意转变成现实的详细答案.使用苹果原生游戏引擎SpriteKit,遵循一定的原则可以保证开发顺利进行,最大程度避免意外情况的发生. CSDN移动将持续为您优选移动开发的精华内容,共同探讨移动开发的技术热点话题,涵盖移动应用.开发工具.移动游戏及引擎.智能硬件.物联网等方方面面.如果您想投稿.参与内容翻译工作,或寻求近匠报道,请发送邮件至tangxy#csdn.net(请把#改成

视频直播初窥 视频直播,可以分为 采集,前处理,编码,传输, 服务器处理,解码,渲染 采集: iOS系统因为软硬件种类不多, 硬件适配性比较好, 所以比较简单. 而Android端市面上机型众多, 要做些机型的适配工作.PC端是最麻烦的, 各种奇葩摄像头驱动.所以现在很多的中小型直播平台, 都放弃了PC的直播, 更有一些直播平台只做iOS端的视频直播. 前处理: 美颜算法,视频的模糊效果, 水印等都是在这个环节做. 目前iOS端最著名开源框架的毫无疑问就是GPUImage.其中内置了125种渲染

转载:Android组件的通讯-Intent 1.概述 一个应用程序的三个核心组件——activities.services.broadcast receivers,都是通过叫做intents的消息激活.Intent消息是一种同一或不同应用程序中的组件之间延迟运行时绑定的机制.intent本身(是一个Intent对象),是一个被动的数据结构保存一个将要执行的操作的抽象描述,或在广播的情况下,通常是某事已经发生且正在宣告.对于这三种组件,有独立的传送intent的机制: Activity:一个in

GPUImage是一个非常棒的图像处理的开源库,里面提供了非常非常多的滤镜效果来加工图片. 不过就是因为太多效果了,而且对于程序员来说,那么多效果并不清楚知道要用那一个.于是我就使用提供的默认值,加上对滤镜的命名的理解,粗略简单地对GPUImage.h里引用的各个滤镜进行简要说明.这样方便以后找到想要的滤镜效果.其中可能有理解错误,或者表达不准确的地方还请大家斧正.其中有些效果需要使用摄像头才可能有比较理想的效果. 附上注释的GPUImage.h代码: #import "GLProgram.h&

GPUImage 是一个开源的图像处理库,提供了非常多的滤镜效果来加工图片.GPUImage 并不像一般的第三方库可以直接拖入到工程中使用,而是需要先在本地编译,然后将编译后的文件拖入到工程中使用.配置步骤如下: (1):首先下载GPUImage  https://github.com/BradLarson/GPUImage (2):解压后,在framework 目录下,打开 GPUImage.xcodeproj  工程 (3): 把Headers文件夹下 Project中的头文件,全部拖到 P

#import "GLProgram.h" // Base classes #import "GPUImageOpenGLESContext.h" #import "GPUImageOutput.h" #import "GPUImageView.h" #import "GPUImageVideoCamera.h" #import "GPUImageStillCamera.h" #impo