在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：
像上图中的image inpainting相信大家并不陌生，OpenCV就有相关的例子。
在图像中测量物体的大小与计算从相机到物体之间的距离是相似的，在这两种情况下，我们需要定义一个比值，它测量每个给定指标的像素个数。
2、zip在处理多个可迭代物体时，如果这些可迭代物体所包含的元素数量不同，则会在完成最小元素的可迭代物体后立即结束，不会出现任何异常或报错。
本文介绍物体检测技术以及解决此领域问题的几种不同方法，带你深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。
大家好，今天这篇文章的主要内容是讲解以及使用一些myCobot 280 的配件，来了解这些末端执行器都能够完成哪些功能，从而帮助大家能够正确的选择一款适合的配件来进行使用。
在中学的时候地理课上，老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
编写Python程序，调用OpenGL绘制场景以及场景中的物体，然后响应鼠标左键，当鼠标左键按下的位置下方有物体时，修改图形窗口标题显示当前选中的物体。
https://blog.csdn.net/weixin_43624538/article/details/90636070
如果您是Raspberry Pi的初学者，并且正在寻找一个简单的硬件项目，那么不就对了。本教程将向您展示开发一种基于python的机器人，避免障碍物和自由导航。 障碍避免机器人是相当普遍和容易。在这里，您可以使用该项目将对象避免功能添加到您的机器人。或者只是使用它来开始混淆Python和Raspberry Pi上的硬件外设。该系统使用IR模块来检测物体，但是稍后我们将进入技术方面。所以，如果你有一个raspberry pi，并希望建立一个基于硬件使用它的东西，只需向下滚动，玩得开心:)。查看底部的视频，看看
在军事、安防、监控领域，从输入视频中检测物体的任务扮演者关键的角色。姿态变化、衣着、背景杂斑、光照、容貌等因素会使这个任务变得更具挑战性。
https://docs.python.org/3/faq/programming.html#how-do-i-write-a-function-with-output-parameters-call-by-reference
动量交易策略，动量是物体质量和速度的乘积，动量一方面描述了物体的运动状态，另一方面也描述了惯性的大小。
学过高中物理的我们都知道，当我们在一定高度上以一定速度水平抛出一个物体时，物体的运动轨迹实际上就是一条抛物线，那么，我们如何用Python将这个抛物线绘制出来呢。
在人工神经网络和计算机视觉领域，物体识别和跟踪是极其重要的技术，可以应用于无数的项目，其中许多可能不是很明显，例如使用这些算法来测量距离或物体的速度。因此，我向你介绍一个旨在使用 YOLOv8 测量高速公路上汽车速度的 Python 项目，目的是让你了解这些算法如何在日常解决方案中使用。
from imageai.Detection import ObjectDetection import os
首先我们要知道，Python 内不可变对象的内存管理方式是引用计数。因此，我们在谈论拷贝时，其实谈论的主要特点都是基于可变对象的。我们来看下面这段代码
它包含了超过10,000条视频，主角都是在现实世界里移动的物体，分成560多个类别。
看完了代码，下面容我们聊聊目标检测背后的技术背景，并解读这10行Python代码的由来和实现原理。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “等代码吧。” 从Mask R-CNN论文亮相至今的10个月里，关于它的讨论几乎都会以这句话收尾。 现在，官方版开源代码终于来了。同时发布的，
动能：物体由于运动而具有的能量，称为物体的动能。它的大小定义为物体质量与速度平方乘积的二分之一。
来源：机器之心本文约1400字，建议阅读5分钟本文介绍了SAM开始的二创。 论文刚发布两天，「二创」就开始了。 AI 技术的迭代，已经以天为单位。所以，如果你有什么好的想法，最好赶紧做，不然睡一觉可能就被抢先了。 这个被很多人看好的 idea 源于 Meta 两天前发布的「分割一切」AI 模型（Segment Anything Model，简称 SAM）。Meta 表示，「SAM 已经学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类
AI科技评论按：伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集，这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本
/******************************* I come back! 由于已经大四了，正在找工作 导致了至今以来第二长的时间内没有更新博客。向大家表示道歉 *******************************/ 前言 Box2d物理引擎 Box2d是一款开源的2d物理引擎，存在很多的版本，C++，Java，html5和python等等 著名的愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的 目前也有很多的2d游戏引擎内置了对Box2d物理引擎的支持，比如cocos2d，HTML5的
近来这篇文章很火：How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow （作者是Lukas，CrowdFlower创始人） ，中文译本为《
前面的文章我们更多的是关注于函数，现在开始进入面向对象的世界了。函数是一种对过程的抽象，它提供了单一的入口和出口，封装了一系列的逻辑处理，而类和对象更像是对物体的抽象，它可以继承和组合。编程语言通过定义类，把某一种类型的物体抽象出来了，对象则是对每一个具体的物体的抽象。对象拥有着自己独特的操作方法和数据。这一篇文章先讨论抽象基类和属性化方法。
河道采砂船监测识别检测通过Python计算机视觉深度学习技术对河道采砂区域进行实时监测，当河道采砂船监测识别系统监测到有采砂船通过停留非法采砂时，立即抓拍存档触发告警，同步回传给后台通知后台人员及时处理。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
不久前，Facebook 开源了用于物体识别的 CV 开发平台 Detectron，为广大研究人员们未来的新计算机视觉研究课题提供灵活、快速的模型实现和评估途径，对于 Detectron 的开源，雷锋网曾做过报道：Facebook 开源 CV 开发平台 Detectron，打包支持各种物体识别算法。IBM Watson 的计算机视觉工程师 Nick Bourdakos 发表了一篇 Detectron 入门教程，原文链接如下：https://hackernoon.com/how-to-use-detectr
在OpenCV中，有超过150种色彩空间转换方法。但我们只研究两种最广泛使用的方法：BGR ↔ Gray和BGR ↔ HSV。
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当某个物体以初速度v水平抛出，其轨迹为一条抛物线，模拟绘制这条抛物线。用高中物理知识，我们肯定可以轻易实现，但是今天我们需要用Python进行实现，稍微有些难度了。
参照系，又称参照物，物理学名词，指研究物体运动时所选定的参照物体或彼此不作相对运动的物体系。根据牛顿力学定律在参考系中是否成立这一点，可把参考系分为惯性系和非惯性系两类。与参考体相固连的整个延伸空间。参考体是用来确定物体的位置和描述它的机械运动而选作标准的另一个物体。为了用数值表达一个物体的位置，可在参考体上设置坐标系，称为参考坐标系。参考系和参考坐标系都可以任意选择，但同一个运动在不同参考系中的表现形式是不同的。通常按照问题的实际情况选取适当的参考体。例如，当火箭从地球表面起飞时，宜用地球做参考体；当航天器成为绕太阳运动的人造行星时，宜用太阳做参考体。由此可见，一切力学现象只能相对于所选定的参考系进行观察，描述和研究。在同一参考系上可有不同的参考坐标系，它们对同一个物体的位置坐标的值虽然不同，但有确定的几何关系联系着。为了能对物体运动作定量描述，常直接引用参考坐标系。
上篇文章介绍了如何基于训练好的模型检测图片和视频中的物体，若你也想先感受一下物体检测，可以看看上篇文章：《手把手教你用深度学习做物体检测(一)：快速感受物体检测的酷炫 》。
请注意，即使是在Pong游戏中，矩形物体与圆形物体（如球拍和球）的碰撞也可以通过两个矩形物体（球拍和球的边界矩形）之间的碰撞来粗略地检测到。
这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例，帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像，感兴趣的朋友可以了解下
编写Python程序，调用OpenGL，分别绘制两个人物的身体、胳膊、腿、脚，然后使用鼠标单击实现选择不同人物的不同组成部分，根据实际选择来修改窗口标题栏文字。如果鼠标按下的位置有多个物体重叠，在标题栏上显示所有被选择的物体。
在使用Python编写机器学习项目时，我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError，该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误，即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
选自Github 作者：王小龙等 机器之心编译 参与：李泽南 最近，卡耐基梅隆大学（CMU）的王小龙等人发表的论文《A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection》引起了很多人的关注。该研究将对抗学习的思路应用在图像识别问题中，通过对抗网络生成遮挡和变形图片样本来训练检测网络，取得了不错的效果。该论文已被 CVPR2017 大会接收。 论文链接：http://www.cs.cmu.edu/~xiaolonw/p
机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。
在实际开发中，我们很难记住一个物体的所有方法。在橡皮擦中编写代码时，我们也应该使用手册。我们不能记住太多的方法。我们经常记住它。我们如何查询物体的所有方法？我们使用内置函数dir。
扩散模型的出现推动了文本生成视频技术的发展，但这类方法的计算成本通常不菲，并且往往难以制作连贯的物体运动视频。
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法，它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体，而是优先考虑速度和识别。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模
做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 API概述 这个API是用COCO（文本中的常见物体）数据集训练出来的。这是
物理学上指大小相等、方向相反的二平行力，作用于一物体的二点，则不能合为一力，而仅能使物体回转，此二力称为「力偶」。
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
cv2.findContours函数输入有三个参数： - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果： - contours: 图像中所有的轮廓，python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
在这一系列的V-REP自学笔记中，我们定了一个小目标，完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程，控制机器人从A点抓取物品，然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上，这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者，可以在文末找到往期文章地址。
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