我的项目帮助视觉障碍的人走路而不会撞到墙壁和障碍物。
硬件组件:
Arduino UNO和Genuino UNO× 1
面包板（通用）× 1
跳线（通用）× 1
蜂鸣器× 1
超声波传感器 - HC-SR04（Generic）× 1
直流电机（通用）× 1
软件应用程序和在线服务:
Arduino IDE
我的项目将帮助人们以信号的形式关注视觉障碍的人。
我的模型在HC-SRO4 的帮助下工作
HC-SR04的工作:
如上图所示，HC-SR04超声波（US）传感器是一个4引脚模块，其引脚名称分别为Vcc，Trigger，Echo和Ground。该传感器是一种非常受欢迎的传感器，用于需要测量距离或传感物体的许多应用中。该模块有两只眼睛，如前面的介绍，形成超声波发射器和接收器。
2021-11-06 11:31:37
297KB
1
压缩包包含：eyematch.m, eyematch2.m, face.m, findeye.m；使用说明：1.face(I)用于扣取I图像的脸部内容 2.findeye(使用的训练图片数,批量文件的路径和相同的前缀部分,图像的后缀,阈值) 3.eyematch2在findeye中调用；
2021-11-05 21:26:48
2.06MB
1
湖北省通山县八年级物理上册 5.4 眼睛和眼镜导学案(无答案)(新版)新人教版.doc
2021-10-26 13:02:44
191KB
matlab眼睛识别源码虹膜识别
这是基于
.
可以找到他在
MatLab
和
Python
中实现的原始虹膜识别系统。
描述
该系统对于实际应用程序来说是不完整的。
一个完整的系统必须有一个特定的相机来捕捉眼睛的虹膜。
然而，这些相机非常昂贵。
因此可用的图像数据库和用于替换昂贵的相机。
所有测试和机器学习分类都是使用这些数据库中的图像进行的。
通常，识别系统涉及两种操作模式，即注册和验证。
注册是从眼睛图像中提取特征并将其保存到模板数据库中。
验证允许用户提取他们的特征并与模板数据库中的现有实体进行匹配，以识别输入图像的来源。
这些系统利用所有
CPU
内核来提高计算时间。
设置
这些系统在
Ubuntu
20.04
操作系统上部署和执行，Python
解释器是
Python
3.8.5。
一、创建虚拟环境
python3
-m
venv
iris_venv
source
iris_venv/bin/activate
克隆这个仓库
git
clone
https://github.com/Th3nn3ss/python-iris-recognition.git
cd
python-
2021-10-17 19:58:00
66.13MB
1
matlab
10折交叉验证knn代码
2021-09-23 14:10:47
6.4MB
1