Pixy是由Charmed试验室松散卡内基梅隆大学怪异推出的一款图像传感器。
Pixy是一个开源的图像识外传感器，反对于多物体，多色调的色调识别，最高反对于7种色调。
本资料搜罗Pixy的原理图、gerber文件、BOM表、源代码、源代码编译方式以及其余阐发文档。
源代码在文件夹“Pixy资料\pixy-master源代码”中。
由于CSDN只能上传小于60M的文件，所以本文档被分成两个收缩包上传，收缩包2不要资源分，请在两个收缩包都下载后在解压，不然会侵蚀！！！
Pixy是一个开源的图像识外传感器，反对于多物体，多色调的色调识别，最高反对于7种色调。
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源代码在文件夹“Pixy资料\pixy-master源代码”中。
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2023/3/28 12:09:21
43.34MB
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分享一套物体检测课程——盘算机视觉-物体检测实战（2020年10月新课）物体检测实战课程旨在帮手同砚们快捷操作当下盘算机视觉规模主流检测算法及其实例使用。
齐全算法均选自实际企业名目中罕用架构，深入教学算法原理并松散论文举行实例阐发。
实战部份详尽解读源码中各中间模块实现方式，率领小同伴们从源码角度操作算法实现部份流程及其配置配备枚举与使用方式，提供部份数据集与所需代码。
齐全算法均选自实际企业名目中罕用架构，深入教学算法原理并松散论文举行实例阐发。
实战部份详尽解读源码中各中间模块实现方式，率领小同伴们从源码角度操作算法实现部份流程及其配置配备枚举与使用方式，提供部份数据集与所需代码。
2023/3/28 3:34:55
661B
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阐明：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/49618769
2023/3/18 4:23:33
7.65MB
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该代码是测试MLX90614的温度，可以调理反射率，65536为物体检测反射率，64258为人体温度检测反射率。
2023/3/12 21:48:49
2.78MB
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基于单摄像机成像的电力设备侵入目标的参数计算，首先采用成本较低的单摄像机单目视觉系统，对摄像机监控范围内的空间进行三维建模，便于对其监控范围内的各种物体进行距离测算与三维尺寸测算；
接着依据立体视觉系统，对采用最新的模式识别技术识别出的入侵物的大小和距离进行计算，判断威胁程度。
文中提出的基于单摄像机成像的电力设备侵入目标的参数计算方法，可以更为准确地判断入侵物大小和位置，从而可靠地判断威胁程度，降低误报和漏报，在输电设备的监控方面有广大的应用前景。
接着依据立体视觉系统，对采用最新的模式识别技术识别出的入侵物的大小和距离进行计算，判断威胁程度。
文中提出的基于单摄像机成像的电力设备侵入目标的参数计算方法，可以更为准确地判断入侵物大小和位置，从而可靠地判断威胁程度，降低误报和漏报，在输电设备的监控方面有广大的应用前景。
2023/3/11 16:44:20
718KB
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使用最多的明显性物体检测数据集ASD，含有1000张原图和逐像素标注的明显图，可以直接使用。
2023/3/10 17:01:23
23.85MB
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视觉互动网络GoogleDeepmind的VisualInteractionNetworks的Tensorflow实现。
在Tensorflowr1.2上实现。
“关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。
人们一眼就能推断出物体在哪里，而且还能推断出在接下来的几秒钟，几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。
例如，如果您将足球踢到墙壁上，您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么，以及随后的运动会遭到怎样的影响（球会以与踢球成正比的速度跳动，并且-在大多数情况下，-墙壁将保留在原位）。
”摘自Deepmind的一篇文章N对象重力模拟要更改配置值，请检查常量脚本。
catconstracts.py为了生成图像和数据，pythonphysical_engines.py用于建模视觉交互网络pythongravity_vin.py数据数据是从我自己
在Tensorflowr1.2上实现。
“关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。
人们一眼就能推断出物体在哪里，而且还能推断出在接下来的几秒钟，几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。
例如，如果您将足球踢到墙壁上，您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么，以及随后的运动会遭到怎样的影响（球会以与踢球成正比的速度跳动，并且-在大多数情况下，-墙壁将保留在原位）。
”摘自Deepmind的一篇文章N对象重力模拟要更改配置值，请检查常量脚本。
catconstracts.py为了生成图像和数据，pythonphysical_engines.py用于建模视觉交互网络pythongravity_vin.py数据数据是从我自己
2023/3/10 2:18:10
220KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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