ESP32-CAM门禁系统 识别到人脸后，使用ESP32-CAM解锁门。 基于ESP32-CAM和Arduino IDE的面部识别的简单访问控制系统。 注意：如果您使用的是ESP32 Arduino硬件库1.0.5版，则现在可以使用以下文件运行整个项目： FaceDoorEntryESP32Cam.ino camera_index.h camera_pins.h partitions.csv 无需在Arduino IDE中创建新分区 博客上的完整详细信息： :

根据QYR（恒州博智）的统计及预测，2021年全球CAD CAM牙科铣市场销售额达到了6.4亿美元，预计2028年将达到9.6亿美元，年复合增长率（CAGR）为5.9%（2022-2028）。地区层面来看，中国市场在过去几年变化较快，2021年市场规模为 百万美元，约占全球的 %，预计2028年将达到 百万美元，届时全球占比将达到 %。 全球CAD CAM牙科铣主要厂商有Dentsply Sirona、Ivoclar Vivadent、Roland和Straumann等，全球前四大厂商共占有大约60%的市场份额。 目前欧洲是全球最大的CAD CAM牙科铣市场，占有大约50%的市场份额，之后是日本和美国市场，二者共占大约40%的份额。

Grad-CAM的Pytorch实现。Pytorch implementation of Grad-CAM Pytorch 中的 Grad-CAM 实现是什么让网络认为图像标签是“哈巴狗，哈巴狗”和“虎斑猫，虎斑猫”：将 Grad-CAM 与引导反向传播结合用于“哈巴狗，哈巴狗”类：梯度类激活图是深度学习网络的一种可视化技术。 见论文：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf 论文作者火炬实现：https://github.com/ramprs/grad-cam 我的 Keras 实现：https://github.com/jacobgil /keras-grad-cam 这使用来自 torchvision 的 VGG19。 第一次使用时会下载。 可以修改代码以适用于任何模型。 然而，torchvision 中的 VGG 模型具有用于网络卷积部分和全连接部分的特征/分类器方法。 此代码假定传递的模型支持这两种方法。 用法：python gradcam.py --image-path 与 CUDA 一起使用： python gradcam

几何模型是CAD/CAM系统的重要组成部分。众所周知，借助计算机解决问题，首先要建立恰当的模型。在CAD/CAM的应用中，往往是在几何模型的基础上进行具体的工程操作。 在整个产品设计和制造过程中,，形状设计、工程分析、工艺设计和数控编程等方面的技术都与几何模型有关，它为设计、分析计算及制造提供了基础信息。 几何模型是CAD/CAM系统内部描述、记录设计对象几何形状的工具，CAD/CAM使用者并不直接触及这些模型，而是通过适当的设计命令进行工作。

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目前CAD/CAM集成系统数控编程是指以待加工零件CAD模型为基础，生成机床可以识别的NC程序并实现加工过程仿真的相关技术。当初次接触CAM二次开发时有太多不解，但通过参与企业模具的CAM二次开发后，我已基本掌握了CAM编程开发。现在跟大家分享一下我的开发方法。

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在上一期的免费项目:高性价比WIFI图传方案快速入门教程的介绍中，详细地介绍了ESP32-CAM模块的简单使用 ，其裁剪了官方图传和人脸识别的代码改造成简单的图传代码，由官方四个文件的代码缩减成一个文件的代码。目的就是让买家能快速上手这个源码。让这个源码复杂度降低很多，利于阅读和学习。 在这一期的免费项目:修改了上一期的项目的源码，实现嵌入式web server功能实现远程浏览器WIFI点灯的操作（PIN4的ＩＯ口集成了闪光灯LED,所以不用外接灯了，亮瞎眼的亮度），实现了将服务器嵌入到单片机，单片机wifi联网之后，局域网访问单片机主页（通过串口打印的网址）就可以在网页里面控制开发板的灯，该设计是ESP32-CAM物联网应用的一个巨大的尝试，本人浪费生命值写了两天代码，踩了很多坑，也学到很多，写了一共三个版本的代码，此版本的代码是最便宜的一个版本，呵呵，不会接线和操作的看上期的项目即可，这里不再重复说明了，重要的事情说一遍:我有收费版的代码，服务更周到。 下面请看模块运行效果图: 下面是实物图: 模块的原理图: 电脑接上串口CH340，CH340接上ESP32-CAM之后，打开串口调试助手，调试效果如下: 服务器返回消息: 真源码截图（绝对给力）: 项目总结:这次是利用ESP32-CAM模块对物联网应用的一次巨大的尝试，在电路城目前好像还没有相关的教程，在B站虽然有类似的项目，但是根本没有源码，也没有教程，而且功能没有我这个那么强大，因为我这个嵌入式服务器是有反馈的，而且支持网页手动输入指令，开灯或者关灯指令发送之后服务器会给客户端一个响应的，代码都是自己手工完成的，也借鉴过很多相关的项目。只要掌握这个嵌入式服务器远程点灯的项目，那么其他类似的设计就可以举一反三了。需要注意的是这个版本的代码是没有任何注释的，代码冗余度也很大，收费版的代码更加精简和加入详细注释（最关键）和调试代码。如下所示: 后期的的项目会涉及到图像处理（颜色识别，人脸检测，人脸识别，颜色跟踪，智能小车，手机app客户端控制，云平台语音识别，云平台图像识别等等，私有云图像处理，私有云监控搭建）全部原创开源，敬请期待。