OpenCV+Mediapipe手势动作捕捉与Unity引擎的结合前言Demo演示认识Mediapipe项目环境手势动作捕捉部分实时动作捕捉核心代码完整代码Hands.pypy代码效果Unity部分建模Unity代码UDP.csUDP.cs接收效果图Line.csHands.cs最终实现效果前言本篇文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现手势动作检测与识别；将识别结果实时同步至Unity中，实现手势模型在Unity中运动身体结构识别Demo演示Demo展示：https://hackathon2022.juejin.cn/#/works/det

文章目录0前言1课题介绍2算法原理2.1算法简介2.2网络架构3关键代码4数据集4.1安装4.2打开4.3选择yolo标注格式4.4打标签4.5保存5训练6实现效果6.1pyqt实现简单GUI6.2图片识别效果6.3视频识别效果6.4摄像头实时识别7最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业

专栏地址：『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』01.图像的读取（cv2.imread）02.图像的保存（cv2.imwrite）03.图像的显示（cv2.imshow）04.用matplotlib显示图像（plt.imshow）【OpenCV例程300篇】02.图像的保存（cv2.imwrite）函数cv2.imwrite()用于将图像保存到指定的文件。函数说明：retval=cv2.imwrite(filename,img[,paras])cv2.imwrite()将OpenCV图像保存到指定的文件。cv2.imwrite()基于保存文件的扩展名选择保存图像的格式。cv2.i

串口发送/接收函数HAL_UART_Transmit();串口发送数据，使用超时管理机制 HAL_UART_Receive();串口接收数据，使用超时管理机制HAL_UART_Transmit_IT();串口中断模式发送 HAL_UART_Receive_IT();串口中断模式接收HAL_UART_Transmit_DMA();串口DMA模式发送HAL_UART_Transmit_DMA();串口DMA模式接收串口中断函数HAL_UART_IRQHandler(UART_HandleTypeDef*huart); //串口中断处理函数HAL_UART_TxCpltCallback(UART_H

        在板子上有两个555定时器，可以做成信号发生器，利用定时器输入捕获功能可以检测出，信号发生器的所产生脉冲信号的频率和占空比。定时器的输入捕获有两个功能，直接捕获模式和间接捕获模式；直接捕获：只能捕获本身通道的脉冲信号；间接模式：可以捕获此定时器每个通道的脉信号。操作思路：捕获频率：初始化定时器基础，开启定时器，开启定时器输入捕获上升沿中断，定时器一直计数，直到，捕获到上升沿说明过了一个周期，读取计数值，读取完然后清零，等待读取下一个周期，乘以时钟频率，就是周期，然后计算PWM频率。捕获占空比：利用此定时器的另一个通道，作为间接捕获模式，读取下降沿，产生下降沿中断，读取此定时器的

前段时间在做平衡车，需要移植MPU6050程序。但是在网上找了挺多相关例子的，但是有时候一步步跟着做，结果还是一堆errors或者读不出数据来，最后自己花了些时间，终于移植好了，前来分享一下。先分享我的工程，和需要移植的MPU6050的程序完整工程+MPU6050移植程序提取码：3ycr效果演示接下来进入正题：一、首先在CubeMX中创建工程1.先正常配置RCC、SYS和时钟树。2.我这里选择PB6和PB7读MPU6050用、打开了串口1、并且我打开了4个脚给OLED用。3.然后生成工程好了。二、程序移植1.我们把下载到的MPU6050程序添加到工程中，加入.c文件，并且把头文件路径也添加进来

laravel集合方法(或PHP数组方法，就此而言)是否有办法关闭集合的第一个键/值对？也就是如果我有下面这个小程序$collection=collect(['key1'=>'value1','key2'=>'value2']);var_dump($collection->first());var_dump($collection->shift());我可以shift()value1关闭集合的开头，或者通过first()获取它而不删除它。我想要的是用一行代码关闭或获取第一个值的key的方法(即key1)。我知道我可以做这样的事情$result=(function($c){foreach

文章目录**学习目标：**图像与视频的加载显示导入OpenCV的包`cv2`窗口操作计算按键的`ASCII`值读取图片用其他插件来读取(以`matplotlib`为例)用`OpenCV`自带的方式去展示图片函数的封装保存图片读取摄像头与视频数据打开摄像头打开视频视频录制视频处理摄像头摄像头的初始化检测初始化结果读取摄像头中的图像关闭摄像头读取并显示摄像头视频将摄像头视频由彩色视频转化成灰度视频显示并保存摄像头视频中某一时刻的图像读取并显示两个摄像头视频播放视频文件读取并显示视频文件将视频文件由彩色视频转换成灰度视频视频的暂停播放和继续播放视频文件的属性保存视频文件构造`VideoWrite`类

本文将介绍使用OpenCV实现多角度模板匹配的详细步骤+代码。背景介绍熟悉OpenCV的朋友肯定都知道OpenCV自带的模板匹配matchTemplate方法是不支持旋转的，也就是说当目标和模板有角度差异时匹配常常会失败，可能目标只是轻微的旋转，匹配分数就会下降很多，导致匹配精度下降甚至匹配出错。本文介绍基于matchTemplate+旋转+金字塔下采样实现多角度的模板匹配，返回匹配结果(坐标、角度)。实现思路【1】如何适应目标的角度变化？我们可以将模板旋转，从0~360°依次匹配找到最佳的匹配位置；【2】如何提高匹配速度？使用金字塔下采样，将模板和待匹配图均缩小后匹配；加大匹配搜寻角度的步长

视频人脸识别系列第一篇使用openCV进行视频人脸识别第二篇使用虹软SDK进行视频人脸识别第三篇使用虹软SDK进行视频人脸比对文章目录视频人脸识别系列前言一、环境搭建开发环境配置环境变量设置maven阿里源IDEA配置JDK和MAVEN创建maven项目二、使用openCV进行视频人脸识别1.引入JavaCV开源库2.引入官方训练的人脸识别库3.读取摄像头进行人脸识别框选总结前言后期可能要做视频人脸识别项目，先学习下人脸识别相关的库的基本用法，简单熟悉下使用人脸开源库。一、环境搭建开发环境javaJdk11ApacheMaven3.8.4opencv-4.5.5IDEA2021.3CE社区版下