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头部姿势估计-OpenCV 在计算机视觉中，姿势估计特别是指对象相对于相机的相对方向。 姿势估计在计算机视觉中通常称为“透视n点”问题或PNP问题。 样片 安装 使用包管理器 。 pip install -r requirements.txt cd models bash downloader.sh cd .. 用法 从图像获取姿势 python head_pose_from_image.py -h 从网络摄像头获取姿势 python head_pose_from_webcam.py -h #### For source 0 and focal length 1 python head_pose_from_webcam.py -f 1 -s 0 3D模型可视化 python Visualize3DModel.py

针对以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题,提出了基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测方法。首先将输入图片缩放为固定尺寸,通过深度卷积神经网络操作后形成特征图;然后,通过区域建议网络在特征图上形成建议区域,并将建议区域池化为统一大小,送入全连接层进行运算;最后,根据概率分数高低选择最好的建议区域,自动生成需要的目标检测框。测试结果表明,该方法可以成功检测出矿井工作人员的头部目标,准确率达到87.6%。

摘要：针对目前严重的疲劳驾驶行为，研制了一种疲劳驾驶检测装置。在座椅头枕上前方正对驾驶员头部的位置安装1个红外线发射二极管和2个红外线接收头，由单片机控制红外线发射的电流强度，同时检测接收头的信息就可以检测头部的相对位置。如果驾驶员处在疲劳驾驶状态中，头部必定偏离正常位置并且时间超过设定值，则输出报警和制动控制信号。在几种典型车辆上对该系统进行了实验，验证了方法的正确性和有效性，并能达到较高的测量精度。 　　1　检测仪结构特点 　　该检测仪由单片机控制反射式红外线传感器对驾驶员头部位置进行检测，通过检测驾驶员在常规坐姿下的头部与座椅头枕的相对位置，自动判断驾驶员是否处在疲劳驾驶状态中。

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介绍 FOXTracker是一款用于游戏的面部头部跟踪器。 作为执行或TrackIR 作为飞行模拟游戏，如DCS轨道摄像机控制器（pointtracker）。 先决条件 普通的网络摄像机。 建议立即安装 。 Windows 10 x64是唯一受支持的平台。 用法 该程序仍在开发中，尚未稳定。 我将永远不会从您的相机收集任何用户数据。 在下载FOXTracker 该程序直接支持控制游戏或使用Opentrack作为后端。 目前，样条函数正在开发中，因此使用Opentrack是个好主意。 如果您单独使用此程序，请修改config或config.yaml。 只需将您的opentrack输入转换为UDP，然后打开FlightAgentX.exe。 一切正常。 另外，您可以在此处使用 。 可以在上找到视频 中文评论 未来计划（可能一年） 尝试增强跟踪器的功能。 将添加样条函数。 执

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问题：windows环境下新建或编辑文本文件，保存时会在头部加上BOM。使用ftp上传到linux下，在执行时第一行即报错。以下方法可以去除BOM头，有需要的朋友可以参考下。 复制代码 代码如下:import codecsdata = open(“Test.txt”).read()if data[:3] == codecs.BOM_UTF8: data = data[3:]print data.decode(“utf-8”) 说明: 文件开始部为 0xEF 0xBB 0xBF 为BOM 您可能感兴趣的文章:python计算文本文件行数的方法Pyt