Advertisement

openHd 数字图传,支持安卓手机使用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
OpenHD是一款专为无人机和远程视频应用设计的开源数字图传系统,兼容安卓设备,提供稳定、高质量的实时视频传输解决方案。 直接安装即可使用,视频支持流媒体播放,可以与树莓派配合使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • openHd 使
    优质
    OpenHD是一款专为无人机和远程视频应用设计的开源数字图传系统,兼容安卓设备,提供稳定、高质量的实时视频传输解决方案。 直接安装即可使用,视频支持流媒体播放,可以与树莓派配合使用。
  • OpenHD
    优质
    OpenHD安卓版是一款专为户外探险和运动爱好者设计的高清视频通话应用,支持实时语音、视频通讯及画面共享功能。 关于OpenHD安卓版的详情,请参考相关文档或文章获取更多信息。
  • 感器据.zip
    优质
    该文件包含安卓手机各类传感器(如加速度计、陀螺仪、磁力计等)收集的数据集,适用于研究移动设备上的传感器应用与数据分析。 该程序不仅仅是一个简单的计步器源码,它还具备手机传感器数据采集功能,能够记录加速度、重力及陀螺仪的数据,并将这些数据保存到SQLite数据库中,在手机的Download目录下进行存储以便后续处理。压缩包内包含完整的Android源代码(适用于Android Studio 3.5开发环境),MATLAB读取SQLite数据库插件以及用于处理数据的示例程序,还附带一份详细的说明文档。此项目是为学生在数字信号处理课程设计中使用而特别编写,并且完全原创。这个工具不仅实用而且非常有趣。
  • Python中使向量(SVM)进行识别
    优质
    本项目利用Python语言和SVM算法实现对手写数字图像的有效分类与识别,展示了机器学习技术在模式识别领域的应用潜力。 使用scikit-learn库中的数据库进行SVM手写数字识别。
  • 感器据读取(Java)
    优质
    本项目旨在展示如何在安卓设备上使用Java语言读取各种传感器数据,如加速度计、陀螺仪和磁力计等,帮助开发者深入理解传感器接口API。 这段文字还是挺好玩的,并且是绝对原创的。
  • TTF体正确使的终极方案
    优质
    本教程详细介绍如何在安卓手机上正确安装和使用TTF字体,涵盖从下载到设置的全过程,助您轻松实现个性化定制。 解决安卓手机字体外挂问题的全面指南,并附带实用文件。
  • 基于向量像识别
    优质
    本研究采用支持向量机(SVM)算法,针对手写数字图像进行分类和识别,旨在提高识别准确率与效率。 1. 资源内容:基于SVM的手写数字图像识别 2. 使用/学习目标:了解手写数字图像识别的基本原理和方法。 3. 应用场景:通过使用Minist数据集进行手写数字图像处理,实现基于支持向量机的分类任务。 4. 特点:详细展示了利用SVM算法对手写数字图像进行识别的过程,并提供了完整的代码示例供学习参考。 5. 适用人群:适合希望深入了解并实践手写数字图像识别技术的新手程序员或学生群体。 6. 使用/学习说明:在掌握支持向量机的核心理论知识基础上,结合具体的手写数字图像分类需求开展实验设计与实现工作,在实践中逐步加深理解。
  • 使TagMo 2.1写入amiibo据 для Nintendo
    优质
    TagMo是一款适用于安卓设备的应用程序,允许用户通过NFC技术读取和写入amiibo卡片的数据,为Nintendo游戏增添更多互动乐趣。 自制amiibo的Android工具可以帮助玩家自定义任天堂的游戏周边amiibo,在安卓设备上进行操作。这样的工具通常能够提供更多的灵活性和创意空间给爱好者们使用。
  • SensorHelper:感器据记录工具
    优质
    SensorHelper是一款专为安卓用户设计的应用程序,用于高效、便捷地记录和分析手机内置的各种传感器数据。 SensorHelper 是一个专为Android平台设计的工具,用于记录和分析手机上的传感器数据。这个项目主要使用Java语言编写,因此开发者需要具备一定的Java基础才能理解和使用它。在Android系统中,传感器是获取设备环境和状态信息的关键组件,如加速度、陀螺仪、磁力计、光线感应器等。SensorHelper通过系统API接口访问这些传感器,并收集处理它们的数据,为开发者或用户提供直观的方式了解设备运动及环境变化。 1. **Android传感器系统** Android提供了一个完善的传感器框架,允许应用程序访问各种内置和外接的传感器。其中,SensorManager服务是负责管理所有与传感器相关的操作的主要接口,包括注册监听器、获取可用传感器列表以及读取数据等。 2. **Java编程基础** 为了更好地使用SensorHelper项目,开发者需要掌握基本的Java语法、类及对象的概念,并熟悉异常处理和面向对象编程。此外,还需要了解Android SDK中的相关库如Android.Content.Context, Android.Hardware.Sensor等,以便与系统进行交互操作。 3. **监听器接口** 要实现对传感器事件的监听功能,则需开发者创建一个实现了SensorEventListener接口的对象。此接口定义了两个重要方法:onSensorChanged()用于在传感器数据发生变化时被调用;而onAccuracyChanged()则会在精度发生改变的情况下触发相应操作。 4. **获取可用传感器列表** 通过使用getSensorList(Sensor.TYPE_ALL)函数可以从设备上获得所有类型传感器的完整清单,然后根据具体需求选择特定类型的传感器进行监测和分析。例如:加速度计(TYPE_ACCELEROMETER)或陀螺仪(TYPE_GYROSCOPE)。 5. **注册与取消监听器** 开发者可以利用SensorManager提供的registerListener()方法来添加新的监听器,同时传递相应的参数如事件处理器实例、目标传感器以及期望的更新频率。当不再需要接收此类信息时,则可以通过调用unregisterListener()释放资源并停止监控。 6. **处理接收到的数据** 在onSensorChanged()回调函数中会获得到一个包含当前值和类型信息的SensorEvent对象,开发者可以根据这些数据进行进一步的操作或分析工作。 7. **记录与数据分析** SensorHelper的主要功能之一就是对传感器输出的信息进行存储。这可能涉及到选择合适的数据结构(如数组、队列或者数据库)以及实现持久化机制等技术细节。此外,在完成收集阶段之后还应考虑如何有效地处理和展示这些数据,比如计算平均值或峰值等等。 8. **用户界面设计** 为了更好地向用户提供实时反馈或历史记录查看功能,开发人员可能需要构建一个直观的UI来显示传感器采集的数据。这将涉及到使用Android提供的各种视图组件如TextView, SeekBar等,并且还需要掌握数据绑定和动画技术等相关知识技能。 9. **权限管理机制** 自从API级别23(即Android 6.0及以上版本)开始,应用程序需要在运行时向用户申请访问某些敏感信息或硬件资源的权限。例如:ACCESS_FINE_LOCATION用于获取GPS及其他位置传感器的数据等授权请求必须被正确处理以确保应用能够正常工作。 10. **性能优化策略** 因为频繁更新的数据流可能会导致效率问题,所以采取适当的措施来提高系统的响应速度和稳定性就显得尤为重要了。这可能包括降低采样率、异步执行任务以及利用线程池等技术手段来进行改进。 通过参与SensorHelper项目的学习过程,开发者不仅可以掌握如何在Android平台上有效使用传感器资源的方法技巧,还可以加深对Java编程语言及其相关库的理解,并且有机会提升数据处理及UI设计等方面的专业技能。这是一个非常有价值的实践机会,有助于增强整体的移动应用开发能力。