墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
500+累计阅读
561平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
摄像头在移动设备上的应用越来越普遍，而且大多数应用都要求支持横屏和竖屏模式。然而，当我们在使用OpenCV库在Android应用中进行图像处理时，可能会遇到一个常见的问题：竖屏模式下摄像头图像的旋转方向不正确。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相应的源代码示例。
在Android中使用OpenCV库进行图像处理涉及到两个主要的类：CameraBridgeViewBase和CvCameraViewListener2。CameraBridgeViewBase是OpenCV库提供的一个用于相机预览的视图类，而CvCameraViewListener2则是用于处理相机帧的回调接口。
首先，我们需要在我们的Android应用中创建一个基于CameraBridgeViewBase的相机预览视图。在XML布局文件中添加以下代码：
<org.opencv.android.JavaCameraView
android:id=Android OpenCV 图像旋转
本文将详细介绍如何在Android应用程序中使用OpenCV库来旋转图像，并提供相应的源代码示例。希望本文对您理解如何在Android应用程序中使用OpenCV库来旋转图像有所帮助。通过使用OpenCV，您可以轻松地实现各种图像处理任务，并为您的应用程序增加更多的计算机视觉功能。接下来，我们将演示如何使用OpenCV库来旋转图像。请注意，上述示例仅提供了基本的图像旋转功能。，用于存储旋转后的图像。接下来，我们指定旋转后图像的大小，并使用。最后，我们返回旋转后的图像。作为参数，并返回旋转后的图像。
Android OpenCV 摄像头实时预览
Android摄像头预览 Android OpenCV开发过程中，我们有3种可选方式去实现Android摄像头预览功能： 使用Android系统Camera API 使用CameraX（JetPack组件） 使用OpenCV SDK辅助类（JavaCameraView、JavaCamera2View等） 当然，有人可能会有疑问？后面两种方式不也是使用Android系统的Camera APi嘛。你说的很有道理，只是CameraX为我们处理了很多麻烦的问题，如设备管理，生命周期管理等逻辑，让开发者更专注于生
CCS安装教程图解说明：可视化步骤快速上手
通过清晰的图解步骤详解CCS安装过程，帮助新手快速掌握环境搭建。结合ccs安装教程与实际操作界面，每一步都直观易懂，大幅降低学习门槛，提升配置效率。
新手必看！Stata工具变量分析中的三大陷阱：如何正确解读LM统计量、CDW检验和Hansen J值
本文深度解析Stata工具变量分析中的三大核心检验：不可识别检验、弱IV检验和过度识别检验，帮助新手避开常见陷阱。详细解读LM统计量、CDW检验和Hansen J值的正确使用方法，提供实战案例和Stata操作指南，确保研究结论的可靠性。
HFSS仿真中如何提取最大E/H场强与频率关系曲线
本文详细讲解了在HFSS仿真中提取最大E/H场强与频率关系曲线的完整流程。通过使用场计算器（Field Calculator）和创建场报告，工程师可以准确获得器件在整个频带内的电场或磁场强度峰值，并进一步推导出关键的功率容量曲线，为高功率射频器件（如滤波器、耦合器）的设计提供至关重要的安全评估依据。
MATLAB 论文复现——基于虚拟储能的电动汽车充放电调度策略及激励评价
文章基于虚拟储能聚合体仿真模型优化电动汽车充放电调度，并采用复合权重评价电动汽车的充电激励。根据电动汽车灵活性和系统稳定性衡量其贡献大小，并通过模糊推理系统模拟用户的充电意愿，实现对电动汽车充电的引导和优化。[1]陈朔,胡昊,方慧敏,等.基于虚拟储能的电动汽车充放电调度策略及激励评价[J/OL].系统仿真学报,1-12[2024-07-24].https://doi.org/10.16182/j.issn1004731x.joss.23-1316.基于虚拟储能的电动汽车充放电调度策略及激励评价。
【漏洞复现】WordPress Plugin NotificationX 存在sql注入CVE-2024-1698
技术文章仅供参考，任何个人和组织使用网络应当遵守宪法法律，遵守公共秩序，尊重社会公德，不得利用网络从事危害国家安全、荣誉和利益，未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。WordPress和WordPress plugin都是WordPress基金会的产品。WordPress Plugin NotificationX 存在安全漏洞，该漏洞源于对用户提供的参数转义不充分以及对现有 SQL 查询缺乏充分的准备，很容易通过“type”参数受到 SQL 注入攻击。
2024美团秋招硬件开发笔试真题及答案解析
在 Linux 内核的网络设备驱动中，数据链路层的功能通常由网络协议栈的低层（如以太网驱动）实现，而不是作为网络设备驱动的一个独立层次。在 FreeRTOS 中，任务通知（Task Notifications）是一种轻量级的事件传递机制，用于在任务之间或任务与中断之间传递信号。小美正在开发一个简单的密码生成器，其中一个功能是将输入的字符串中的所有字母按字母顺序循环前移一位（即 'a' 变为 'z'，'B' 变为 'A'，以此类推）。它包含了网络设备的各种参数和方法，用于管理网络设备的初始化、配置和操作。
寻路最终版哦
相信大家用unity3d寻路的时候，一定会碰到多人
使用Verilog实现QR分解——嵌入式 [设计与代码]
通过Verilog的硬件描述语言，我们可以将QR分解算法实现为硬件电路，并在嵌入式系统中高效地运行。本文将介绍如何使用Verilog设计并实现QR分解算法，该算法用于将一个矩阵分解为正交矩阵Q和上三角矩阵R。具体而言，QR分解通过对矩阵的列进行正交化处理，得到正交矩阵Q，并将对应的正交化结果存储在上三角矩阵R中。该算法通过将矩阵分解为两个部分，正交矩阵Q和上三角矩阵R，实现了对矩阵的分解和变换。模块，该模块接收待分解矩阵A，并输出正交矩阵Q和上三角矩阵R。下面给出了使用Verilog实现QR分解的源代码。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
188
扫一扫
