请问哪里有关于数码摄像机的编程资料??????

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相见恨晚的编程学习词典!谁还不是南极滑冰的那个崽儿?!

received: 审查,复习,回顾,评论 de facto standard: 约定成俗的 spot: 地点,部位,场所,斑点,污点,点;太阳黑子;局部,地区;亮点;现货 linguistic: 语言学 AI - Platform : 人工智能平台 ...

相机画幅等值计算器_您应该购买二手的全画幅相机还是新的作物传感器相机?...

相机画幅等值计算器One decision that a lot of improving photographers face when it’s time to buy or upgrade their DSLR or mirrorless camera is whether they should buy a new crop sensor camera or an ...

没有摄像头的智能手机_为什么某些智能手机使用多个摄像头?

没有摄像头的智能手机Lots of high-end smartphones have added multiple camera modules and lenses to the back of their designs. But why? The fact is that they do different things for different phones, so...

线阵相机调帧率_图像视觉|相机、镜头、光源如何选型?看完这篇你就懂了

一、视觉系统原理描述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和...

监控摄像机常用专业术语解释(二)

31) 什么是摄像机的光谱响应特性?...彩色摄像机的成像单元上红、绿、兰三色滤光条,所以彩色摄像机对红外、紫外均不敏感。 32) 摄像机的数字信号(DSP)处理指的是什么?——(难度:容易) 答: DSP(Digital S

工业机器视觉应用必要使用边缘计算吗?

作者| 贸泽电子 Mark Patrick 译者|君谦随着我们对工业4.0领域以及工业物联网(IIoT)的深入研究,自动化技术越来越显得尤为重要。伴随着机器视觉技术的快速发展,在提...

视觉检测售价_视觉系统CCD和CMOS传感器原理应用对比,两者什么区别?

作为电子设备的“眼睛”,图像传感器近年来成为市场瞩目的焦点,成为半导体行业炙手可热的一大领域。目前,CCD图像传感器和CMOS图像传感器(CIS...CMOS对供应链的拉动,在上、下、中游都体现。产品类型图像传感器两...

ISP芯片:如何让数字之眼“看清”真实世界?

最近看到生物学教授王立铭的一个有趣假设,他说,假如存在外星高级智慧生物,那么它大概率和人类一样是用眼睛来感知外部世界的。为什么这么说呢?因为视觉信息,也就是光这样的电磁波,是所有感知信息...

什么是Camera Raw,为什么专业人士会更喜欢JPG?

A common setting on many digital cameras, RAW is a filetype option many professional photographers prefer over JPG, despite a huge disparity in filesize. Find out why, what RAW is, and how you can ben...

打开mp4文件_MXF是什么格式,很难编辑与播放的它如何转换为MP4格式?

MXF的全程是Material eXchange Format,主要用于专业数码摄像机,如Sony XDCAM,Panasonic HVX200,Canon XF305 / XF300 / XF100等,用于存储视频,音频和编程数据。MXF文件很难让用户在许多媒体播放器或设备上播放...

手机自身内存和手机存储卡的区别?

术语名词: 手机自身内存 和 手机存储卡 手机RAM、ROM和储存卡的那些事 首先说明一下手机RAM、ROM和存储卡的关系。手机的RAM和ROM都属于半导体存储器。手机的RAM即我们常说的内存,是RandomAccessMemory的缩写,即...

大范围延时摄影 稳定_摄影中的动态范围是什么?

大范围延时摄影 稳定In photography, the “dynamic range” is the difference between the darkest and lightest tones in an image, generally pure black and pure white. It’s more often used to talk about ...

开关电源PCB走线的时候需要注意什么?

参考网站: ...主要的工作内容是升压和降压 ,广泛应用于现代产品。因为总是工作在 “开” 和“关” 的状态,所以叫开关电源 。 开关电源实质就是一个振荡电路,这种转换电能的方式,不仅应用在电源电路,在其它的...

机器视觉与计算机视觉的区别?

来源:https://www.zhihu.com/question/23183532编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:飘哥http...

中条码一般为四色怎么转单色黑_机器视觉代替人眼怎么做测量和判断?

机器视觉 就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统...工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像...

什么是嵌入式系统?嵌入式系统应该如何学习?

曾在知乎上看到一篇20万赞文章,回答的是厉害的人是怎么分析问题的,我觉得对我们会特别有用,其中提到当你讲了一大段话后问大家:大家没有问题?大家可能会沉默或者回答没有问题,这时你千万不要以为大家都听懂了...

azure kinect三维点云_三维重建技术,你捋清楚了吗?本文适合小白

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。...

edu5转换为mp4_MXF是什么格式,很难编辑与播放的它如何转换为MP4格式?

MXF的全程是Material eXchange Format,主要用于专业数码摄像机,如Sony XDCAM,Panasonic HVX200,Canon XF305 / XF300 / XF100等,用于存储视频,音频和编程数据。MXF文件很难让用户在许多媒体播放器或设备上播放...

如何学习嵌入式系统?嵌入式技术学习路线大纲分享

嵌入式系统是当前热门、具发展前景的IT应用领域之一,很多数字包括手机、电子字典、可视电话、数字相机、数字摄像机、机顶盒、智能玩具医疗仪器和航空航天设备等都是典型的嵌入式系统。嵌入式发展前景可观,越来越多...

如何学习嵌入式系统?嵌入式开发教程大纲免费分享

嵌入式系统是当前热门、具发展前景的IT应用领域之一,很多数字包括手机、电子字典、可视电话、数字相机、数字摄像机、机顶盒、智能玩具医疗仪器和航空航天设备等都是典型的嵌入式系统。嵌入式不管是市场前景还是就业...

天猫红包怎么用?我来教你

6月15-6月18日,天猫推出4000万现金红包免费送,本次使用范围空前广阔,除了虚拟类的,只要是事物均可使用,是不是非常给力呀。   红包抽取方式,登录天猫首页然后,抽取红包(注意只有手机论证通过用户才行哦),...

手机处理器Xscale、Intel PXA272 、arm、TI OMAP处理器各自什么特点?

一、Xscale Intel的XScale处理器主要用于掌上电脑等便携设备,它是Intel公司始于ARM v5TE处理器发展的产品,在架构扩展的基础上同时也保留了对于以往产品的向下兼容,因此获得了广泛的应用。相比于ARM处理器,XScale...

《计算机视觉度量深入解析》—第1章1.2节摄像机和计算成像

本节书摘来自异步社区《计算机视觉度量...1.2 摄像机和计算成像许多新颖的摄像机配置正在进入商业应用领域,它们使用计算成像方法将原始传感器数据合成为新图像,如深度摄像机和高动态范围摄像机。如图1-6所示,传...

Google IPU:互联网巨头纷纷进军芯片行业是为何?

最初,人们津津乐道的是Pixel2使用单摄像头结合强大的机器视觉算法就能完成传统双摄像头才能实现的动态模糊功能。近日在Google的官方博客上,又公开了Pixel2中使用的一颗专用图像处理协处理器,即ImageProcessing ...

Google IPU:互联网巨头纷纷进军芯片行业是为何?

最初,人们津津乐道的是Pixel2使用单摄像头结合强大的机器视觉算法就能完成传统双摄像头才能实现的动态模糊功能。近日在Google的官方博客上,又公开了Pixel2中使用的一颗专用图像处理协处理器,即ImageProce...

台式电脑没鼠标怎么移动光标_经常对着电脑,你当真了解它?快看完计算机基础知识总结...

计算机基础知识什么是计算机计算机是一种通用机器,通常由数字电路组成,它根据程序的指令接受输入、存储、计算、产生输出的文本、图形、语音、视频文件或电信号。计算机之父 --- 查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)...

自己动手从0到1写嵌入式操作系统

这不是rtos源码分析的课程,而是为初级的同学设计,从基础原理讲师,一步步不断迭代设计rtos的课程! 用不到【2000行代码,汇编代码仅18行】(不含注释)实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS! 该RTOS功能与ucos类似,具体实现不同。学习之后,再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用; 2、用更短的时间、更少的精力,学习RTOS相关知识; 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖; 4、提升技术水平,为升职加薪跳槽提供资本。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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