OK6410开发板适用的摄像头图像采集程序。

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数据融合matlab代码 基于视频分类的监控摄像机遮挡检测 Camera Occlusion Detection Based on Video Classification 本项目使用基于深度学习的视频分类方法来进行监控摄像机的遮挡检测 运行环境要求 代码要求安装Keras 2 和 TensorFlow 1 或者更高版本，详情请见requirements.txt文件。 你可以运行命令： pip install -r requirements.txt 你还需要安装ffmpeg用来提取视频帧，以及需要MATLAB来进行数据预处理阶段的图像增强 数据准备 首先，在data文件夹中准备好训练集train和测试集test，再使用命令mkdir sequences && mkdir checkpoints创建新的文件夹。 然后，运行python extract_files.py来提取视频帧，并用CSV文件记录下视频信息，以供后续代码使用。 数据预处理 直方图均衡化(HE) data_histeq.m对视频帧进行直方图均衡化，提高图像对比度。 限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE) 对于像素分

永久链接：https://pan.baidu.com/s/1QDNV3Z7uOvK_TA90Uz-u-g 提取码：i0yl 还是附加下链接吧 工具包安装方法：首先把文件中新建目录calib（所有m文件）到matlab安装目录toolbox下,并在matlab主页中设置calib文件夹的 设置路径及预设 到MATLAB里，然后命令行输入calib_gui/stereo_gui即可运行单目/双目相机标定，压缩包中带标定板图。

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健康观察者 是一个android应用程序，可以仅通过移动电话的摄像头估算心率，血压，呼吸频率和氧气速度，而无需使用任何其他传感器。 首先，我想指出的是，我从这里使用了过滤器： : 我也从这里使用了快速傅立叶变换代码： : Math包中同时使用了带通滤波器和快速傅立叶变换Java文件。 此应用程序使用将从移动相机获得的PPG信号，仅对每帧应用图像处理方法以获取RGB强度，每个信号都包含将被处理以估计四个生命体征的PPG信号。 该项目的主要目标是，与商用设备相比，从移动设备的摄像头获得良好的准确性。 该应用程序已在Sony Xperia Z2上进行了测试，该应用程序问题取决于硬件，因此需要进行更多测试。 每部手机的相机或闪光灯都会影响应用程序的可靠性，因此应修改应用程序以使其更具通用性。 我使用sqlite本地数据库来保护用户的隐私，因为必须输入有关用户的重要信息来计算血压，例如

资料包含: 1.MIPI_CSI_specification_Version_2.0 2.MIPI_DBI_specification_Version_2.0 3.MIPI_DCS_specifation_Version_1.02 4.MIPI_DDB_specification_Version_0.82 5.MIPI_D-PHY_specification_Version_2.5 6.MIPI_DPI_specification_Version_2.0 7.MIPI_DSI_specification_Version_1.3