介绍如何使用LabVIEW与视觉助手、VDM进行混合编程，以使其能完成图像处理的任务。如何使用视觉助手生成脚本，以及更多的项目应用

:basketball: 通过机器学习分析篮球射击和投篮姿势！ 这是一个基于对象检测概念的人工智能应用程序。 通过挖掘从物体检测收集的数据来分析篮球投篮。 我们可以通过简单地将文件上传到Web App或向API提交POST请求来获得结果。 请检查以下。 还有更多功能！ 随时关注。 用于拍摄姿势分析的所有数据都是通过实施计算的。 请注意，这是仅用于非商业研究的实现。 请阅读，该与。 如果您对人体姿态估计的概念感兴趣，我已经写了OpenPose 。 看看这个！ 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 取得副本 只需运行git clone命令即可获得该项目的副本。 git clone https://github.com/chonyy/AI-basketball-analysis.git 先决条件 在运行项目之前，我们必须从requirements.txt安装所有依赖项 pip install -r requirements.txt 请注意，您需要具有正确CUDA设置的GPU才能运行视频分析，因为需要CUDA设备才能运行OpenPose。 代管 最后，使用一个命令将

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Multiple View Geometry in Computer Vision. Multiple View Geometry in Computer Vision.

GigE Vision 是一种通信接口标准，可用于各种网络拓扑上的视觉软件与视频流设备间的交互。该标准是基于UDP/IP协议体系，并构成了Gige Vision 协议（工作在应用层，包括GVCP和GVSP两个协议）。需要的设备包括IP网络上各种软硬件摄像机、处理器、路由器等。本说明中，设备指的是一个GigE Vision兼容的可控设备，而应用程序指运行在一台主机上的一个与GigE Vision兼容的控制程序。

这个 MATLAB 应用程序（使用 MATLAB Guide 制作的 GUI）可以打开并开始 MS PowerPoint 文件的幻灯片放映。 此外，滑动导航（上一个/下一个）可以通过在相机馈送中捕获的手势来控制。 转至下一张幻灯片：手势，即手掌（左手或右手），单指（任何人）张开并保持闭合。 转到上一张幻灯片：手势，即用两个手指（任意两个）张开手掌（左手或右手），然后休息。 手势识别：步骤1）在YCbCr图像中使用颜色分割进行手检测； 步骤 2) 使用 MLP 网络进行手指计数。 PowerPoint Control 使用 Matlab actxserver 完成。 可以使用其他方法确定手指计数。 它将在下一个版本中更新。

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牛津大学17类花卉数据集，每个类别有80个图像。选择的花是英国的一些常见花。图像具有大规模，姿势和光线变化，并且在类中也存在具有大量图像的类并且与其他类非常相似。类别可以在下图中看到。我们将数据集随机分成3个不同的训练，验证和测试集。已经将图像的子集标记为用于分割。

无监督数据增强 总览 无监督数据增强或UDA是一种半监督学习方法，可在各种语言和视觉任务上实现最新的结果。 仅用20个标记的示例，UDA优于以前在25,000个标记的示例上训练的IMDb的最新技术。 模型 带标签的示例数 错误率 混合增值税（以前的SOTA） 25,000 4.32 伯特 25,000 4.51 UDA 20 4.20 使用CIFAR-10（带有4,000个标记的示例）和SVHN（带有1,000个带标记的示例），可将最新方法的错误率降低30％以上： 模型 CIFAR-10 SVHN ICT（以前的SOTA） 7.66±.17 3.53±.07 UDA 4.31±.08 2.28±.10 有了10％的标签数据，它就对ImageNet进行了重大改进。 模型 top-1精度 前5位准确性 ResNet-50 55.09 77.26 UDA 68.78 88.80 这个怎么运作 UDA是一种半监督学习的方法，它减少了对带有标记的示例的需求，并更好地利用了没有标记的示例。 我们发布的内容 我们发布以下内容： 基于BERT的文本分

情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection