嘿最近怎么样? 这是我的小项目代码,它使用任何网络摄像头或监控摄像头跟踪实时移动的物体,它可以无线,因为我使用安装在步进电机上的无线监控摄像头来跟踪物体,即使物体离开摄像头的视场(FOV),要测试或使用这个项目,你需要 PIC 16f877a/887 微控制器,通过删除那些 % 符号来构建和烧录文件中给出的汇编代码......如果使用带有复合输出的监控摄像头连接视频输出到电视调谐卡,然后通过 USB 连接到 PC 并连接 PC 和 PIC 板之间的串行电缆,因为 matlab 通过 UART 与 PIC 通信。您也可以通过将射频收发器连接到 PIC 的 UART 使您的模型完全无线和 PC 就像我们在我们的模型中所做的那样。因此,您的凸轮将通过向左或向右转动凸轮来动态跟踪移动对象,这取决于您的移动对象,一个缺点是我的代码仅在移动对象存在时才起作用不在凸轮的 FOV 中,否则它会抛出质心错误
2021-06-14 08:11:30 4KB matlab
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本书是分析领域内的一部经典著作。毫不夸张地说,掌握了本书,对数学的理解将会上一个新台阶。全书体例优美,实用性例优美,实用性很强,列举的实例简明精彩。无论实分析部分还是复分析部分,基本上对所有给出的命题都进行了论证。另外,书中还附有大量设计巧妙的习题——这些习题可以真实地检测出读者对课程的理解程序,有的还要求对正文中的原理进行论证。
2021-06-11 10:27:11 6.41MB 实分析 复分析 rudin
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unity逼真的火与烟特效Real Fire & Smoke
2021-06-07 18:05:21 83.51MB RealFire&Smok Unity插件 Unity特效
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可汗学院练习的仪表板在地图上实时完成! 设置 要设置为本地开发,只需启动一个本地服务器服务于项目目录: python -m SimpleHTTPServer 托管在,因此只需推送到gh-pages分支即可自动发布站点。
2021-06-07 12:02:54 9KB JavaScript
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TTNet-Pytorch 论文“ TTNet:乒乓球的实时时空视频分析”的实现可以在找到该项目的简介 演示版 1.特点 球检测全球舞台 检球局部阶段(细化) 事件发现检测(跳动和净匹配) 语义细分(人,表和记分板) 启用/禁用TTNet模型中的模块 平滑标记事件发现 TensorboardX (更新2020.06.23) :训练更快,在单个GPU(GTX1080Ti)的推理阶段达到> 120 FPS 。 (更新2020.07.03) :该实现可以与TTNet论文中报告的结果取得比较结果。 (更新2020.07.06) :TTNet Paper有几个限制(提示:损失函数,输入大小以及另外2个)。 我已经用新方法和新模型实施了该任务。 现在,新模型可以实现: > 130FPS推论, 细分任务的IoU得分约为0.96 球检测任务的均方根误差(RMSE) < 4像
2021-06-06 22:22:44 21.98MB 系统开源
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shader实现逼真的火焰效果,关键字:GLSL,openGL,火焰
2021-06-05 19:03:38 1KB shader glsl opengl 火焰
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计算机视觉Github开源论文
2021-06-03 09:09:08 1.57MB 计算机视觉
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计算机视觉Github开源论文
2021-06-03 09:09:03 6.44MB 计算机视觉
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具有通信安全约束的分布式实时嵌入式系统协同设计技术 [29]Co-design techniques for distributed real-time embedded systems with communication security constraints
2021-06-02 09:03:41 765KB 汽车网络安全
基于CAN总线的实时分布式汽车系统的安全映射
2021-06-02 09:03:40 275KB 汽车网络安全