张士玉小黑屋

Unity笔记-29-ARPG游戏项目-03-攀爬系统需求说明当人物靠近墙壁时，并且对着墙壁执行移动按键时，此时会从普通状态进入到爬墙状态，这是一个进入攀爬的初始化状态，进入攀爬状态后，WASD控制攀爬方向而不能控制人物移动，跳跃键提供攀跳而不能控制人物普通跳跃；按下X会立刻退出攀爬状态，半空中则会直接坠落；当人物攀爬到墙顶，会播放攀顶动画，应用根运动

（第一次写博客，记录下自己大一时做的一个课设，如有不妥之处，还望多多包容）一、前言项目背景    我国南方大部分高校宿舍均是上床下桌模式，学生上下床需要攀爬梯子，多有不便，容易使学生在心理上抵触早起（doge），且容易引发安全问题。综合诸多考虑与相应调研，我们希望能够制作出一款宿舍升降机为同学们提供更方便安全的上下床方式。    但是由于时间、技术有限，现以模型的方式呈现。摘要    本设计采用ArduinounoR

文章目录0前言1车道线检测2目标3检测思路4代码实现4.1视频图像加载4.2车道线区域4.3区域4.4canny边缘检测4.5霍夫变换(Houghtransform)4.6HoughLinesP检测原理4.6.1定义显示车道线方法4.6.2查看探测车道线数据结构4.6.3探测车道线4.6.4合成4.6.5优化5最后-毕设帮助0前言无人驾驶技术是机器学习为主的一门前沿领域，在无人驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见，今

使用OpenCV和深度学习进行人脸检测今天的博文分为三个部分。在第一部分中，我们将讨论更准确的OpenCV人脸检测器的起源以及它们在OpenCV库中的位置。然后我将演示如何使用OpenCV和深度学习在图像中执行人脸检测。最后我将讨论如何使用OpenCV和深度学习将人脸检测应用于视频流。这些“更好”的人脸检测器在OpenCV中处于什么位置，它们来自哪里？早在2017年8月，OpenCV3.3正式发布

对于复杂场景的文字识别，首先要定位文字的位置，即文字检测。这一直是一个研究热点。相比较于EAST算法，CTPN对于水平文字的检测更好，而对于倾斜文本的检测却显得逊色很多。CTPN是在ECCV2016提出的一种文字检测算法。CTPN结合CNN与LSTM深度网络，能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字，效果如图1，是目前比较好的文字检测算法。由于CTPN是从FasterRCNN改进而来，本文默认读者熟悉CNN原理和FasterRCNN网络结构。CTPN相关：caffe代码：http:

 前言   喵星人真的是要统治世界了。😘不然为什么OpenCV自带的检测器中除了人脸检测、行人检测这些意料之中就应该存在的检测器之外，还悄悄多出了猫脸检测器呢？？！快来吸猫吸猫了。什么是Opencv呢？OpenCV是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。最初由英特尔开发，后来由柳树车库支持，后来由伊塞兹支持(后来被英特尔收购)。该库是跨平台的，根据开源BSD许可证免费使用。OpenCV支持深度学习框架TensorFlow、Torch/PyTorch和Caffed...........

文章目录第一问官方提到的两个算子第一问官方提到的两个算子声明一下：代码仅供参考，不保证完全正确。题目中提到了canny算子边缘检测，我们先不管它有没有用，我把python的代码先送给大家：python边缘检测sobel算法也送大家：pythonsobel算法边缘检测同时也提供了matlab版本：matlab边缘检测的两种算法再送大家一个新的代码：clearclcX1=imread('Pic1_1.bmp');ims

1、问题介绍工业检测如今深度学习的发展如火如荼，各类神奇的技术如人脸识别、换脸技术啥的，似乎什么问题都只需要DeepLearning一下就可以解决了。但这都是属于民用级别的技术，而真正想要在实际业务中落地，更多的是要渗透到工业中去。常见的工业检测有如下特点：良品多，次品少。如果一个工厂生产的大部分都是坏品，那这个工厂就离倒闭不远了。而恰恰深度学习则需要大量的坏品数据。产品换批次，产线更新。经

MLKit是Google提供的移动端机器学习库，可以在Andorid或iOS上低成本地实现各种AI能力，例如图像、文字、人脸识别等等，而且很多能力可以在手机端离线完成。https://developers.google.com/ml-kit下面通过代码示例展示MLKit的以下功能：图像识别（ImageLabeling）目标检测（ObjectDetection）

使用OpenCV进行活体检测在本篇博文中，您将学习如何使用OpenCV执行活体检测。您将创建一个活体检测器，该检测器能够在人脸识别系统中发现假人脸并执行反人脸欺骗。在教程的第一部分，我们将讨论活体检测，包括它是什么以及我们为什么需要它来改进我们的人脸识别系统。从那里我们将审查我们将用于执行活体检测的数据集，包括：如何构建用于活体检测的数据集我们的示例真人脸图像与假人脸图像我们还将审查活体检测器项目的项目结构。