鱼眼摄像头变换视角，AI 必备

这是系列一1\webrtc 调用摄像头1.1、api使用API : getusermedianavigator.mediaDevices.getUserMedia(Constraints)Constraints 是限制流参数，比如画面宽高。1.2、加入adapter-laster.js为了保证摄像头在浏览器中兼容API而使用<script src="https://webrtc.github

定义线程类/*Author:钱波email: 418511899@qq.comwei:18091589062func:线程类time:2018年5月30日*/#ifndef _TTHREAD_RUN_ABLE_H_#define _TTHREAD_RUN_ABLE_H_#include <mutex>#include <queue>#include <thread&g

rtp接收和发送

智能识别答卷二这是一，可以参考 智能答卷识别系统一A 、根据条件去截取多个区域1、 姓名班级考场这一步可以使用文字识别来做，也可以去除，因为哪一张考卷是谁的，证件号码是可以识别的，这里是为了冗余而做。2、 证件号码3、 答案区域把这三个部分都识别出来，就好办了show me the main code主程序是通过试卷上面的标记来识别是哪一种试卷，然后分割出自己要的三部分区域，然后，重点，就是识别函

定义tcp server协议的数据结构这里使用了libuv为基础，来制作高性能的服务器，而作为服务器，我们必须支撑一种或者多种协议，这里使用类似于modbus协议的，数据结构被写死了，并不灵活。以0x69开头，0x16为结尾，如果需要适合其他协议，需要改写代码，一种方法是使用js来做脚本，或者json来做，用js更为简单。并且可以以执行脚本的方式来执行一些初始化的指令。//协议头部和回调函数设置t

数据结构定义如果dw 和 dh 有值，则缩放成为dw或者dh 为最终值的图片，fix_type中msrc为源图，mdest为需要生成的图typedef enum fix_enum{enum_x_fix,enum_y_fix,enum_xy_fix}fix_enum;typedef struct fix_type{//int sw;//int sh;int dw;int dh;fix_enum fi

前提这里不讨论怎么获取矫正参数，假定已经获取矫正参数使用undistort#include <opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;void correct_photo(const char * jpg){Mat src = imread(jpg);Mat distortion = src.clone();Mat camera_matrix = M

首先定义我们在自动驾驶，并且可以获取前后左右各个车的数据。传感器和摄像头已经在车身上部署好。 假定我们在车道上行驶，根据跟驰模型数据我们能知道的是：1 左车距离2 右车距离3 前车距离为了简化问题，我们暂时不使用后车距离，事实上我们也是可以获取的。

基础知识点···#include#include <unordered_map>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;#ifdef _DEBUG#pragma comment(lib,“opencv_world440d.lib”)#else#pragma comment(lib