万科品牌视觉识别手册(最新全套VI系统)

IPcameraadapter64位版本一个虚拟摄像头驱动软件可以把视频流虚拟成模拟摄像头。
在NI机器视觉识别开发时，手机上安装smartwebcam或其他，可以把手机用作摄像头用，官网有时在国内无法登陆，特意去国外一趟下载的该软件；
D。
方便大家下载特此上传。

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用于多曝光图像融合，本文算法，利用了人眼视觉识别的特点进行了显著性分析，并以此作为权重进行融合。

摘要：超声波测距是一种典型的非接触测量方式,应用非常广泛。
本文提出了一种基于STM32单片机的高精度超声波测距方案。
与传统单片机相比,STM32的主频和定时器的频率可以通过PLL倍频高达72MHz,高分辨率的定时器为高精度的测量提供了保证。
超声波的发射使用定时器的PWM功能来驱动,回波信号的接收使用定时器的输入捕获功能,开始测距时,定时器的开启将同时启动PWM和输入捕获,完全消除了启动发射和启动计时之间的偏差,提高了测量精度。
为使回波信号趋于稳定,设计了时间增益补偿电路(TGC),在等待回波的过程中随着时间的推移需要将放大器的增益值不断增大,通过实验获取不同距离需要设置的增益值,对应不同时间需要设置数字电位器的增量,并将该参数固化在单片机的FALSH中,在测距过程中,根据时间查询电位器增量表改变电位器阻值,实现回波信号的时间补偿,提高了测量的精度。
为了在减小盲区的同时而不减小测量范围,设计了双比较器整形电路分别处理近、远距离的回波信号,近距离比较器可以有效屏蔽超声波衍射信号从而减小了测量盲区。
传统的峰值检测方法大多通过硬件电路实现,设计较复杂,稳定性差。
本文通过软件算法对回波信号进行峰值时间检测。
不只简化了电路,降低了成本,而且提高了系统的稳定度。
经研究表明,该系统测量精度达到了lmm,盲区低至3cm,量程可达500cm。
本系统在近距离测试时,系统的精度较理想,可作为停车时的倒车雷达使用,也可以用于液面检测(油箱液位),还可以用于自动门感应,机器人视觉识别等。
如果多使用几个测距仪,将这些集成一个大系统,那么整个大系统可用于定位避障。

unity图像人脸画面视觉识别零碎插件OpenCVforUnity2.3.4所支持的Unity版本：5.6.6及以上版本WorkswithUnityCloudBuildiOS&AndroidsupportWindows10UWPsupportWebGLsupportWin&Mac&LinuxStandalonesupportPreviewsupportintheEditorOpenCVforUnityisanAssetsPluginforusingOpenCV4.0.0fromwithinUnity.Features:-SincethispackageisacloneofOpenCVJava,youareabletousethesameAPIasOpenCVJava4.0.0(link).-Youcanimageprocessinginreal-timebyusingtheWebCamTexturecapabilitiesofUnity.(real-timefacedetectionworkssmoothlyoniPhone5)-ProvidesamethodtointerconversionofUnity'sTexture2DandOpenCV'sMat.-IDisposableisimplementedinmanyclasses.Youcanmanagetheresourceswiththe“using”statement.-Examplesofintegrationwithotherpublisherassetsareavailable.（e.g.PlayMaker,NatCam,NatCorder）ExampleCodeusingOpenCVforUnityisavailable.MarkerBasedARExampleMarkerLessARExampleFaceTrackerExampleFaceSwapperExampleFaceMaskExampleRealTimeFaceRecognitionExampleGoogleVRwithOpenCVforUnityExampleKinectwithOpenCVforUnityExampleAVProwithOpenCVforUnityExampleHoloLenswithOpenCVforUnityExamplePlayMakerActionsforOpenCVforUnityNatCamwithOpenCVForUnityExampleNatCorderwithOpenCVForUnityExampleMagicLeapwithOpenCVForUnityExample

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。