很好的一本wpf中文版书籍，共3个部分，安装包是demo code

海康工业相机SDK的Demo源代码C++版本是专为机器视觉工程师设计的一款实用工具，它基于著名的图形用户界面库Qt进行开发，旨在帮助开发者更好地理解和应用海康工业相机的API功能，实现图像采集和设备控制。这个SDK库提供了丰富的功能，包括相机参数设置、图像获取、实时显示以及错误处理等，对于需要使用C++编程语言进行相机控制的项目尤为适用。 海康工业相机SDK的核心功能之一是图像采集。通过调用SDK中的接口函数，开发者可以实现对海康相机的触发模式、分辨率、帧率、曝光时间等关键参数的设置，以适应不同应用场景的需求。此外，SDK还提供了图像缓存管理机制，以确保高效稳定地获取图像数据。 该Demo展示了如何在C++环境中集成Qt库，构建一个简洁的用户界面，用于实时显示相机捕获的图像。Qt库的灵活性使得开发者可以轻松定制UI，添加如按钮、滑块等控件，以交互方式调整相机参数。同时，Qt的多平台特性意味着这个应用可以无缝运行在Windows、Linux或macOS等操作系统上。 再者，SDK包含了设备管理功能，允许开发者枚举系统中的所有海康相机，选择特定设备进行连接和控制。这对于拥有多个相机的系统尤其有用，可以通过SDK实现相机的自动发现和配置。 此外，Demo源码中还包含了错误处理机制，当调用SDK接口时可能出现的错误，如网络通信问题、设备状态异常等，都会被正确捕获并反馈给用户。这对于提高程序的稳定性和用户体验至关重要。 在实际应用中，开发者可以根据这个Demo进行二次开发，扩展更多高级功能，如图像处理、特征检测等。同时，学习和理解Demo的源代码也有助于深入掌握海康相机SDK的工作原理，从而更高效地利用其功能。 总结来说，海康工业相机SDK的Demo源代码C++版本是一个强大的开发资源，为机器视觉领域的工程师提供了便利的开发环境和实例参考。通过学习和实践，开发者可以快速上手海康相机的软件开发，提升项目实施效率。对于C++程序员来说，这是一个宝贵的资源，能够帮助他们在工业相机应用开发中取得成功。

在本项目"face-api-demo"中，我们关注的是利用JavaScript库face-api.js来实现人脸检测与采集的功能。face-api.js 是一个强大的JavaScript库，它利用深度学习技术，为Web应用程序提供了实时的人脸检测、识别以及表情分析等功能。下面将详细探讨这个库的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用。 让我们了解face-api.js的核心功能。该库主要包含以下几个模块： 1. **人脸检测（Face Detection）**：这是face-api.js的基础，它可以检测图像或视频流中的人脸。它使用预训练的SSD（Single Shot Multibox Detector）模型，能够快速定位出图像中的人脸位置，并返回包含人脸边界框的数组。 2. **人脸识别（Face Recognition）**：除了检测人脸，face-api.js还可以识别人脸。它使用了预训练的FaceNet模型，通过计算人脸的嵌入向量（embedding），可以比较不同人脸之间的相似性，从而实现人脸识别。 3. **表情分析（Face Expression Recognition）**：此外，库还支持表情分析，如识别出七种基本表情（快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和中立）。 现在，我们来看一下如何在项目中使用face-api.js。在"face-api-demo"中，遵循以下步骤： 1. **安装依赖**：使用`npm install`命令安装face-api.js库以及相关的图像处理库，如sharp，以处理图像数据。 2. **加载模型**：在项目启动前，需要先加载预训练的模型。这通常通过`loadFaceDetectionModel`、`loadFaceRecognitionModel`等方法完成，这些方法会异步下载模型文件并进行解压。 3. **捕获视频流**：使用HTML5的`

这是人体关键点检测(人体姿态估计)Android Demo App，更多项目请参考： 人体关键点检测1：人体姿势估计数据集(含下载链接) https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134703548 人体关键点检测2：Pytorch实现人体关键点检测(人体姿势估计)含训练代码和数据集 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134837816 人体关键点检测3：Android实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797 人体关键点检测4：C/C++实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797

穿山甲开屏广告Demo，AndroidX项目接入穿山甲广告填坑

多个springboot的小demo源码的打包集合，其中包括helloworld、交互json数据、集成JDBC、使用thymeleaf和freemarker、集成JSP、集成mybatis、添加全局异常处理、集成热部署功能等全方位的实例，方便构建大型项目。

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Android 外接基于UVC协议的摄像头并实现预览 demo

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一个较快的RSA加解密Demo，采用了网上的一个大数类，根据公式做大数运算获得，代码实现较为简单，与java互动成功。本例采用vs2005 mfc编写，其实现为标准c移植神马的很方便。