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网络摄像头应用程序 带有 Vite JS 的网络摄像头

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以前开发的树莓派创意应用，基于socket实现远程图像传输和云台控制，涉及3个平台的通讯交互（RPi, Arduino, .Net）

张量流 人脸检测MTCNN算法，采用tensorflow框架编写，从理解到训练，中文注释完全，含测试和训练，支持摄像头，代码参考 ，相应地减少了尺寸和优化。 模型理解 是目前比较流行的人脸检测方法，通过人脸检测可以进行更精准的人脸识别。模型主要通过PNet，RNet，ONet三个网络级联，一步一步精调来对人脸进行更准确的检测。论文中的模型图如下： 接下来我会从我在训练中的理解来解释MTCNN模型都干了什么。三个模型要按顺序训练，首先是PNet，然后RNet，最后ONet。 PNet： PNet是全卷积网络，主要为了应对不同输入尺度，层数很浅，主要作用是重新多的把人脸框都选进来，宁愿错误拿来好

先来看看硬件资源: 主控是STM32F429IG，1MB flash，256KB RAM；外扩32MB SDRAM，用于暂存camera 输出的JPEG数据和LCD显存，摄像头这块使用DCMI传输数据。 简单实现原理: 以太网使用lwip，netconn API编程，这种编程方式相比RAW 比较简单，只是需要OS的支持；然后，板子当服务器，PC当客户端，当建立连接后，服务器将采集到的摄像头数据发送到客户端显示。 视频演示: 关键代码截图（见附件内容下载）:

OBS VirtualCam Mac插件 obs-mac-virutalcam是obs-studio的插件，它公开输出，将obs的输出视频转换为虚拟CoreMediaIO设备。 特征 mac-virtualcam-obs-plugin：通过mach将原始视频下沉到CoreMediaIO DAL接口中的插件 mac-virtualcam-osx-plugin：CoreMediaIO DAL实现，用于侦听mac-virtualcam-obs-plugin输出 编译安装 由于没有提供二进制文件（YET），因此当前需要从源代码进行构建以安装插件。 建造 您需要安装cmake并首先构建OBS项目。 设置以下Cmake变量： LIBOBS_INCLUDE_DIR （路径）：Libobs include文件夹 LIBOBS_LIB （文件路径）：obs.lib路径 mkdir build cd bui

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本人自己写的，创建一个登陆界面后登陆成功再调用本地摄像头进行截图与保存