用OpenCV在MFC Dialog中Picture控件上显示摄像头采集实时视频

脸部检测器 从我的视频中查找详细信息：（ ） 档案详细资料 Model_training.py ：使用此python文件训练模型 Image_final_try ：使用此文件，您可以对图像进行分类，无论其中是否有遮罩 Webcam_try.py ：这个特殊的oython文件将帮助您从网络摄像头或任何视频中检测遮罩/不遮罩。 Haarcascade_frontalface_alt.xml ：借助它，您可以检测面部特征。 此仓库的Github页数（（ ） 要在您的终端中运行此代码，请执行以下操作： *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3，请先安装python3！ 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境！ 编写pip install -r re

视频分类 使用深度学习进行实时视频分类 下载完整的文件夹并从requirements.txt安装软件包。 可能会有一些其他软件包，如果要跳过这些软件包，则必须手动选择其他软件包，可以使用pip install -r requirements.txt进行安装。 要从草图中训练模型，请使用“ train.py”。要测试预训练的模型，请使用“ predict_video.py”，在测试之前，请从本文中提供的google drive链接中下载经过训练的模型和示例测试视频。 要使用网络摄像头（实时视频）测试训练有素的模型，请使用“ predict_video_realtime.py”。 有关更多详细信息，请访问在Medium发表的文章 编辑：现在可以通过访问收集的用于训练模型的数据库 数据库大小：1.77GB类数：4 飓风：928张图像 地震：1350张图像 洪水：1073张图片 野火：1

利用dshow实现简单实时视频音频发送接收 利用dshow实现简单实时视频音频发送接收

%% 操作说明要绘制红色对象，我们投票采取如下行动： * 红色 - redobject(1) *绿色-redobject（2） * 蓝色 - redobject(3) %% 播放和退出： *要开始播放视频，请执行以下操作：单击“播放”按钮。 * 退出功能：向相机显示非常暗的图像， 例如你可以用手遮住相机， 或者关掉房间里的灯。这样做之后相机和功能应自动关闭。 %% 笔记 图片中红色物体的识别取决于房间的照明。 照明 荧光灯是最适合此功能以识别红色物体的照明。

使用OpenCV-CNN在网络摄像头上进行面部面具识别 该项目通过使用网络摄像头流式传输实时视频来检测带或不带口罩的人脸 该项目主要基于OpenCV和卷积神经网络

为解决现有去雾算法中存在的透射率过估计、天空区域颜色失真、实时性差等问题,提出了一种基于金字塔模型的快速高效实时视频去雾算法。采用金字塔向下采样获取缩小后的图像,引入伪去雾图像与暗原色置信度作为修正因子,获取缩小图像的粗透射率;然后将缩小图像还原至初始尺寸,利用联合双边滤波对纹理进行细化;最后结合大气光散射模型及帧间视频去雾理论复原降质视频。实验结果表明,该算法的去雾效果彻底,可对多种场景进行有效去雾。相比其他算法,本算法的峰值信噪比和平均结构相似性分别提高了20.153%和14.056%,且处理快速、运行稳定,可用于实时视频去雾。

获取摄像头预览数据，api录制音频，实时传送到客户端

matlab开发-头部位置识别内部实时视频和静态图像。在图像和视频中执行头部姿势识别。培训自己的分类器或使用提供的分类器。

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