SGCAM延时视频拍摄工具是一款非常实用的小工具，是我开发的全网首款能在windows下拍摄延时摄影的软件，解决了windows无法拍摄延时摄影的问题，可以自定义时长和间隔时间，同时其最高支持4K超高清录制，4K录制也是大部分windows下的录像软件不具备的功能。 这款软件是我用python开发的，只要是win 7及以上系统都可以运行，现在我已经将其发布在了One Click商店

引言： 在做用户的头像时，忽然想到前段时间（可能是很久以前了），支付宝传出偷偷拍摄用户的生活照，真实头像，被喷的很厉害。然而作为Android开发者的我第一反应竟然是握草，他是怎么实现的。在我印象中，iOS对权限的控制是很严格的，偷偷调起摄像头这种行为应该是很困难的。然而Android4.2之前可以说开发者几乎拥有了系统权限，能力之强简直可怕。而现在Android已经到了7.0，虽然大多说用户还是在4.4到6.0的。我想我也来做一个静默拍摄的app。 正文： 所谓静默拍摄就是在用户毫无感知的情况下拍摄。 一般的拍照都会有预览区域，拍照声。去掉这些东西才算是真正意义上的静默拍摄。 首 在Android平台上，静默拍摄指的是在用户不知情的情况下进行拍照，即无预览、无声响的拍摄过程。这种功能在一些特殊应用场景下可能有用，但同时也涉及到用户隐私问题。在Android 4.2之前的版本，开发者拥有较高的系统权限，实现静默拍摄相对容易。然而，随着Android系统的更新和权限管理的加强，特别是考虑到用户隐私保护，静默拍摄变得更为复杂。 在尝试制作静默拍摄应用时，通常会遇到以下几个关键点： 1. **隐藏预览区域**：正常情况下，拍照应用会有预览窗口，可以通过设置SurfaceView的Visibility为GONE或者将其尺寸设为0来尝试隐藏，但这可能会导致错误或无法正常工作。 2. **消除拍照声音**：默认情况下，Android设备在拍照时会有快门声音，这是为了防止侵犯隐私。试图在应用程序级别静音手机可能无法完全去除这个声音，因为快门声音是在框架层（framework layer）强制播放的。 3. **绕过框架限制**：由于系统级别的保护，第三方开发者无法直接修改框架层的方法。因此，一种可行的策略是利用预览期间获取的图像流。在用户按下快门之前，实际上已经通过相机获取了图像数据。可以将这些数据转换为Bitmap，然后保存到本地，这样就可以在不触发快门声音的情况下完成拍摄。 4. **处理图像数据**：将图像流转化为Bitmap并保存时，需要考虑图像编码（例如JPEG或PNG）、旋转（因设备方向不同可能需要调整图像角度）以及本地存储路径等问题。这些问题可以通过Android的MediaStore类和其他图像处理库来解决。 5. **权限管理**：在Android系统中，访问摄像头需要请求用户授予相应的权限（如`Manifest.permission.CAMERA`）。从Android 6.0（API级别23）开始，部分权限需要在运行时动态请求。 6. **代码实现**：在示例代码中，可以看到一个简单的Android应用结构，包括Camera对象、SurfaceView预览界面、Button用于触发拍照，以及AudioManager用于尝试静音。`SurfaceView`的`SurfaceHolder`回调用于处理预览，而`onClick`事件则用于启动拍照过程。 尽管Android系统对静默拍摄进行了限制，但通过巧妙利用预览图像流和处理图像数据，开发者仍然可以实现类似的功能。然而，这种做法需要谨慎，因为它触及了用户隐私的敏感地带，可能违反应用商店的政策，甚至在某些国家和地区是非法的。因此，在开发此类应用时，必须确保遵守当地法律法规和尊重用户隐私。

小蚁运动相机修改版固件Z23固件修改为了下部三点点测光用于全景拍摄优化，不了解的请不要盲目升级，虽然小蚁正常是不死可刷的。

从猪粪中消化的液态猪粪（LPM）已被用作某些农作物的营养源，代替了化学肥料（CF）。 进行该实验以评估7月初不同水平的CF和LPM对盆栽的年轻柿子柿（Fuyu）柿子（Diospyros kaki）氮（N）吸收的影响。 来自CF和LPM的3 L罐中的总氮和钾（K）含量分别为：低含量分别为1.2 g N和1.15 g K，高含量含量为2.4 g N和2.3 gK。 从施药后的2周开始，CF的次生芽开始生长，而LPM的次生芽开始生长。 从7月1日到8月6日，两种养分来源并未显着影响不同树木部分的氮增加量。高水平时，树木总氮从551毫克的CF增加了80％，从583毫克的CF增加了31％。 LPM。 营养源不影响土壤pH。 与8月6日接受CF的土壤相比，接受LPM的土壤含有更多的有机物（P = 0.048），有效磷（P）（P = 0.002）和可交换的K +（P = 0.001）和Mg2 +（P = 0.009）。这些结果表明，LPM中的N稍后可以使用，但其作用比CF更持久。

图像去模糊 一张照片捕捉到一个难忘的时刻却后来才发现它模糊不清，这真是令人失望。 图像去模糊也可以用作其他应用程序的预处理步骤。 该项目使您可以对图像进行模糊处理。 用法 预先训练的权重和使用的模型存储在存储库中。 您可以直接加载它们并运行Demo.ipynb中显示的去模糊处理 如果要从头训练模型，则训练脚本位于deblur.py中 模型 使用了具有3个卷积层的CNN模型。 训练集包括4000张大小为96x96的模糊图像，目标集由相应的清晰图像组成。 实际的去模糊是在尺寸为32x32的较小色块上学习的。 在预测期间，可以一次从32x32的色块中预测出清晰的色块。 样品 水果： 伦娜：

Android拍摄视频上传服务端，附上Android端和服务端代码

matlab入门100例中，案例47基于双目相机拍摄图像的三维重建matlab仿真的双目相机参数和工具箱。

OV2640_ESP8266_pythonApp 该存储库是使用OV2640的ESP8266 Nodemcu ArduCam拍摄了一张简单的320x240照片。 拍照后，它将串行数据发送到python计算机应用程序以显示新照片。 ArduCam OV2640是使用I2C和SPI通信的2MP。 I2C通信用于设置相机模式和拍摄照片。 SPI通信只是收集照片的数据。 在这种情况下，我们收集每个像素的颜色。 像素颜色为RGB565（每个像素2字节）。 收集的数据将通过串行通信发送到计算机上的python应用程序。 然后将像素阵列转换为可见照片。 代码详细信息 ESP8266 （Platformio用于上传代码） Python应用程式（使用PyCharm来执行程式码）

Android中实现一个视频拍摄应用APP案例！

Delphi车牌识别，从拍摄的图片中识别..rar