本帖源于AidLux面向众多开发者的AIGC训练营,目的在于实现使用stablediffusion生成图片传输到AidLux端实现目标检测。分享部分传输检测代码及其实现视频如下: 视频链接:AIGC与AidLux互联应用—Aidlux端AIGC测评_哔哩哔哩_bilibili import socket import cv2 import numpy as np import time import sys ### 本代码主要是客...
import socket import cv2 import numpy as np import time import sys ### 本代码主要是客户端代码,aidlux上的Socket_fuwuduan.py是匹配的服务端代码,当服务端代码启动时,由本代码读取一张图片,推送过去 def recvall(sock, count): buf = b'' # buf是一个byte类型 while count: newbuf = sock.recv(cou...
top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # add border return img, ratio, (dw, dh) def preprocess_img(img,...
# encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95] # # cv2.imencode将图片格式转换(编码)成流数据,赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩,方便网络传输 # # '.jpg'表示将图片按照jpg格式编码。 # result, imgencode = cv2.imencode('.jpg', frame, encode_param) # # 建立矩阵 # data ...
本帖子源于AidLux面向众多开发者的AIGC训练营,目的在于实现使用stablediffusion生成图片传输到AidLux端实现目标检测。分享部分传输检测代码及其实现视频如下: AIGC与AidLux互联应用—Aidlux端AIGC测评 用户10559524 的视频 视频内容 代码语言:javascript 复制 importsocketimportcv2importnumpyasnpimporttimeimportsys ### 本...
本教程安装python3.11部分参考了https://www.myfreax.com/how-to-install-python-3-11-on-debian-11/#%E9%85%8D%E7%BD%AE-python%E6%9E%84%E5%BB%BA ,整体流程很大程度上参考了站内cv24716306内容。其他内容也是参考了各类安装教程,在这里感谢各位前辈提供的教程。
importcv2fromcvsimport*cap = cvs.VideoCapture(0)# 使用索引0打开默认摄像头,如果有多个摄像头,可以逐个尝试不同的索引whileTrue:frame = cap.read()# 读取视频帧ifframeisNone:# 判断是否成功读取帧continuecvs.imshow(frame)# 显示帧sleep(1) cvs是Aidlux...
importcv2importmath#import tensorflow as tfimportsysimportnumpy as npfromblazefaceimport*fromcvsimport*importaidlite_gpu aidlite=aidlite_gpu.aidlite(1)defpreprocess_image_for_tflite32(image, model_image_size=192): image=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) ...
```import cv2 import math import tensorflow as tf import sys import numpy as np from blazeface import from cvs import import aidlite_gpu aidlite=aidlite_gpu.aidlite(1) def preprocess_image_for_tflite32(image, model_image_size=192): ...
im_cv2_plot = cv2.rectangle(im_cv2_plot, (point[0], point[1]), (point[2], point[3]), (255, 255, 255), -1) print("---文本检测和识别---") img_draw, result_list = OCR_model.text_predict(im_cv2_plot, 960) #文本检测和识别 #将绘制后的图片从BGR格式转换为RGB格式 img_draw...