网络摄像头 VueJs的网络摄像头组件。 见对浏览器的兼容性。 安装 npm install vue-web-cam --save // or yarn add vue-web-cam 用法 import Vue from 'vue' import WebCam from "../../src" ; Vue . use ( WebCam ) ; // or import { WebCam } from "vue-web-cam" ; components: { WebCam } components :

ESP32-CAM的Alexa人脸识别 基于ESP32-CAM的人脸识别解决方案，可触发Alexa例程。 该存储库的目的是基于ESP32-CAM识别出的人脸来启动Alexa服务中的例程。 它基于此存储库： : 我对代码进行了几处更改： 代码中的其他注释。 在camera_index.h中使用可读HTML / Javascript代码（使更改内容更容易）。 更改了Javascript代码，使其也可以与Safari Web客户端（已删除的音频界面）一起使用。 允许通过和不通过Web套接字连接客户端的情况下进行人脸检测。 添加了根证书和代码以请求每个可识别面Kong的URL。 使用内置的LED来显示是否检测到脸部，并提供额外的光线以更好地进行检测。 封闭的内存泄漏可释放使用的缓冲区。 可在找到有关Espressiv的ESP-Face组件的背景信息。 通常，人脸识别过程

【丁丁历险记】Arduino配置esp8266/esp32开发环境 【丁丁历险记】ESP8266配置microPython 【丁丁历险记】ESP8266花式连接wifi  【丁丁历险记】ESP8266/ESP32做微信遥控语音识别 【丁丁历险记】ESP8266/ESP32发送数据到微信 【丁丁历险记】Arduino IDE编译ESP8266/ESP32代码加密 【丁丁历险记】ESP32-CAM做图像识别 本节教大家快速开发ESP32-CAM做图像传输以及图像识别。 一、ESP32－CAM图像识别 很多小屌丝应该说是小朋友总是觉得图像识别又贵又难开发。要有有效的计算单元和一个清晰的镜

69028+ESP32-CAM摄像头开发板+WiFi+蓝牙模块ESP32串口转WiFi物联网.zip

背景 语义分割是深度学习中的一个非常重要的研究方向，并且UNet是语义分割中一个非常经典的模型。在本次博客中，我尝试用UNet对camvid dataset数据集进行道路分割，大致期望的效果如下： 原图 道路分割效果 本博客的代码参考了以下链接： https://github.com/milesial/Pytorch-UNet https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch 数据集介绍及处理 之前的博客里，我几乎不怎么介绍数据集，因为用到的数据集比较简单；但是在使用camvid dataset的时候，我脑袋都大了，用了两三个小

轻巧，免安装，免激活，超好用，下载即可使用，

CAM存储器的实现VHDL代码，根据官方xapp1151范例修改，可用于7系列的FPGA。开发环境：Vivado2018.3；仿真环境Modelsim10.6

CimatronE中文培训手册——CAM篇(上)非常详尽的一本学习手册

软件用户说明书，官方文档对应的中文资料，含基础操作功能介绍。

用法： python grad-cam.py --image-path 要与CUDA一起使用： python grad-cam.py --image-path --use-cuda 上面的这些理解英语应该能够理解如何使用，我只是将原始的vgg19网络更改为imagenet预训练的resnet50，实际上，对于任何图片的处理仍然可以使用，但是我们在做视频是很麻烦的，因为网络具有更多的一维时间维度，这让我很头疼。 因此，尽管我已经改变了这件事，但我没有任何成就感。 我想供所有想使用resnet50网络测试凸轮图的人使用。 注意 上面的默认IMAGE_PATH已经是./examples 后续指示 经过两天的研究，我发现该凸轮是一个简单的功能，可以将功能组合到我们的原始图像中。 实际上，如果研究不是很详细，则不需要了解原理。 因为