有助于掌握了解JAVA读、写图像的基本方法。掌握图像数据的读取方法。 掌握简单的肤色检测方法。掌握简单的图像像素统计方法。 了解利用灰度共生矩阵法进行图像纹理分析的基本原理。

四脚直插式RGB LED灯的ad元器件封装库文件，网上很难找到的

传统的基于RGB和骨骼特征的行为识别算法,普遍存在两种特征互补性不足及视频关键时序性不强等问题。为解决这一问题,提出一种自适应融合RGB和骨骼特征的行为识别算法。首先,面向RGB图像和骨骼图像,联合双向长短时记忆(LSTM)网络和自注意力机制提取两者的时空特征;然后,构建自适应权重计算网络(AWCN),并以两者的空间特征为输入计算出自适应权重;最后,利用自适应权重得到上述时空特征的融合特征,实现了最终的动作分类。通过在Penn Action、JHMDB和NTU RGB-D人体行为数据集上与现有的方法进行比较,实验结果表明,本文算法有效地提高了行为识别精度。

一个用C#编写的摄像头、视频等图片的RGB颜色值，直接接USB2.0的摄像头，可以拍照，并对图片上任意一点的RGB进行读取。

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import cv2 # 读取图片并缩放方便显示 img = cv2.imread('D:/6.jpg') height, width = img.shape[:2] size = (int(width * 0.2), int(height * 0.2)) # 缩放 img = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA) # BGR转化为HSV HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 鼠标点击响应事件 def getposHsv(event,

深林 conda建立状态 芋头 资料下载 版本 平台类 DeepForest是一个python软件包，用于从机载RGB图像中训练和预测单个树冠。 DeepForest附带了一个预先构建的模型，该模型是根据国家生态观测网络的数据进行训练的。 用户可以通过注释和训练从预建模型开始的自定义模型来扩展此模型。 DeepForest是一个python软件包，用于根据使用远程RGB图像训练的模型来预测单个树冠。 DeepForest附带了一个模型，该模型使用了国家生态观测站网络（NEON）提供的数据进行了训练。 用户可以通过标签注释和本地数据培训来扩展此预构建模型。 DeepForest文档是用英语编写的，但是我们希望能为以其他语言提供帮助而做出的贡献。 安装 DeepForest在pypi上针对python 3.6和python 3.7预先安装了Windows，Linux和OSX轮子。 强烈建议

流水灯这货大家估计都跟她都很熟悉，但是下面制作的这种RGB全彩流水灯或许会让你对流水灯刮目相看，话不多说有图有真相。 说明:PCB板我用的PADS画的，附件中有源程序+原理图+PCB图，用的湿膜感光法做的 1.硬件:所有的51单片机均可驱动（晶振频率随意、晶振频率越高流动速度越快）P3口通过8个电阻分别接8个三极管基极 2.元件:5050RGB灯珠8颗+PNP三极管8个+单片机+电阻8个（470R-4.7K均可）+电阻2个（220R左右）+电阻1个（330R左右） 3.初学者可以通过“货”认识到LED三基色混光原理以及左右移位 效果实物展示: RGB 8位彩色流水灯电路原理图+PCB截图:

matlab的代码在相机上实现单个RGB-D图像的深度深度补全 该存储库包含本文中描述的代码/数据： 张因达（Thinda Zhang），托马斯·冯克豪斯（Thomas Funkhouser） 单个RGB-D图像的深度深度补全计算机视觉和模式识别（CVPR2018） @article{zhang2018deepdepth, title={Deep Depth Completion of a Single RGB-D Image}, author={Zhang, Yinda and Funkhouser, Thomas}, journal={The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2018} } 请查看项目网页（），以获取更多详细信息。 如果您有任何疑问，请联系Yinda Zhang（yindaz猜测cs dot princeton dot edu）。 快速测试 在中下载realsense数据，然后将其解压缩。 在中下载bound.t7和normal_sc

行业分类-机械工程-一种高光品质的智能调光RGB+LED射灯及其实现方法.zip

一些颜色处理的样例代码，涉及颜色聚类，颜色距离，颜色转换等，并能在图中拾取颜色。