Advertisement

HeadCounter:这是一款人头计数工具,旨在精确统计人群数量,特别是在抗议活动中。

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


简介:
HeadCounter是一款专为精确计算人群中人数设计的应用程序,尤其适用于监控和分析大规模集会或抗议活动中的参与情况。 该项目是一个非常老旧的项目,可能无法为当前的应用程序提供有趣的结果。它使用了一个现在不推荐使用的OpenCV版本,因此即使运行也需要做一些工作。 该软件旨在计算人群数量,尤其是在抗议活动中的人数,并尽可能准确地估算人数。目前这个项目还处于初期阶段。 要编译此软件,请确保您安装了OpenCV。它应该可以很好地与Debian和Ubuntu的最新版OpenCV一起使用。该项目使用CMake进行构建。具体步骤如下: 1. `cd HeadCounter` 2. `mkdir build` 3. `cd build` 4. `cmake ..` 5. `make` 这将同时编译`cvplayer` 和 `headcounter`。 - cvplayer 是一个简单的测试工具,用于检查您的OpenCV配置是否能够读取特定文件。 - headcounter是主程序。使用命令`headcounter -h`可以获取有关如何使用的说明。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • HeadCounter
    优质
    HeadCounter是一款专为精确计算人群中人数设计的应用程序,尤其适用于监控和分析大规模集会或抗议活动中的参与情况。 该项目是一个非常老旧的项目,可能无法为当前的应用程序提供有趣的结果。它使用了一个现在不推荐使用的OpenCV版本,因此即使运行也需要做一些工作。 该软件旨在计算人群数量,尤其是在抗议活动中的人数,并尽可能准确地估算人数。目前这个项目还处于初期阶段。 要编译此软件,请确保您安装了OpenCV。它应该可以很好地与Debian和Ubuntu的最新版OpenCV一起使用。该项目使用CMake进行构建。具体步骤如下: 1. `cd HeadCounter` 2. `mkdir build` 3. `cd build` 4. `cmake ..` 5. `make` 这将同时编译`cvplayer` 和 `headcounter`。 - cvplayer 是一个简单的测试工具,用于检查您的OpenCV配置是否能够读取特定文件。 - headcounter是主程序。使用命令`headcounter -h`可以获取有关如何使用的说明。
  • Android算器
    优质
    这是一款功能强大的Android平台计算器应用,支持基本算术运算及高级函数计算,界面简洁易用,满足日常及专业需求。 这段文字介绍了在Android系统运行Android程序之前所需了解的重要信息,包括应用程序的名称、图标、包名、模块组成、授权情况以及支持的SDK最低版本等细节。
  • 身份证的系
    优质
    这款系统专为高效处理大量身份证信息而设计,能够快速准确地进行身份验证和数据提取,广泛应用于金融、安全及行政管理等领域。 这是一个全栈系统,能够批量识别身份证的前后端功能,并且可以定时删除数据库里已经处理过的信息。关于该系统的详细介绍可参考相关博文。此系统在添加部分新功能后可用作毕业设计项目。目前前端界面尚未美化,仅实现了基本的功能需求。
  • 基于MATLAB的脸识,包含多个据图像,值得推荐。
    优质
    本作品为一款基于MATLAB开发的人脸识别系统,内置丰富人脸图像数据库,适用于研究与教学。精准高效,诚荐一试。 这是一款用MATLAB开发的人脸识别系统,包含了几十张人脸数据图像,非常值得推荐。
  • 个针对IntelliJ IDEA的插件,协助Java开发员自生成-Javadoc文档注释。
    优质
    这款专为IntelliJ IDEA设计的插件,能够帮助Java开发者轻松生成符合规范的-Javadoc文档注释,极大提升编码效率与代码质量。 本项目是IntelliJ IDEA的插件,旨在帮助Java开发者自动生成javadoc文档注释。
  • my2sql 插件。
    优质
    my2sql插件为用户提供了便捷的数据迁移工具,支持从MySQL数据库无缝迁移到其他多种数据库格式,简化数据管理流程,提高工作效率。 Binlog 可以生成原始SQL、回滚SQL以及去除主键的INSERT SQL,并且可以提供DML统计信息。类似的工具有binlog2sql、MyFlash 和 my2fback等。
  • ECG-Atrial-Fibrillation-Classification-with-CNN: 个使用CNN的模型,...
    优质
    简介:本项目利用卷积神经网络(CNN)构建模型,专注于心电图信号中房颤分类的研究,通过深度学习技术提高诊断准确率。 使用一维CNN的基于ECG的心房颤动分类器是一种利用卷积神经网络(CNN)的方法来区分有或无心房颤动患者的ECG信号。该模型经过训练后可以达到93.33%的验证准确率。 目录: - 怎么跑实验 - 所用硬件配置 - 变更日志 关于该项目,这是一个基于CNN的模型,旨在自动对正常患者与心房颤动患者的ECG信号进行分类,并经过训练可实现高达93.33%的验证准确率。这里使用的卷积神经网络是一维的。 项目包含以下内容: - Jupyter笔记本(用于展示和执行代码) - 数据集准备 - 模型构建:包括数据加载器和模型架构 数据集信息来自于MIT-BIH心房颤动数据库,注意该数据集可能与最初创建此项目的版本有所不同。为了保证实验的可重复性,建议使用GPU进行训练,而对于推理任务,则CPU系统就足够了。
  • 采用“tkinter”GUI、OpenCV及脸识技术的考勤系.zip
    优质
    本项目为一款基于Python开发的考勤管理系统,集成了Tkinter图形界面和OpenCV的人脸识别功能,实现高效便捷的员工签到流程。 人脸识别-考勤系统是一个使用“tkinter”GUI、OpenCV和人脸识别算法构建的人脸识别考勤系统。Login.py 是主文件,其中包括该项目中存在的所有其他文件。
  • Spring框架Java EE编程级的开源.docx
    优质
    本文档探讨了Spring框架作为Java EE开发中的一个轻量级、高效的开源解决方案的重要性及其应用。通过详细解析Spring的核心特性与优势,旨在帮助开发者更好地理解和利用这一强大的框架来构建灵活且易于测试的企业级应用程序。 Spring框架是Java EE编程领域中的一个轻量级开源框架,由Rod Johnson在2002年最早提出并随后创建,其目的是为了解决企业级开发中遇到的复杂性问题,并促进敏捷开发的应用型框架。 一、框架概述 定义:Spring框架是一个分层的面向切面的Java应用程序的一站式解决方案。它是整个Spring技术栈的核心和基础。 特点: - 轻量级:从大小与开销两方面而言,Spring都是轻量的。完整的Spring框架可以在一个仅1MB多一点的JAR文件中发布,并且它所需的处理资源非常少。 - 非侵入式设计:在使用Spring的应用程序中的对象不需要依赖于Spring的具体类。 - 控制反转(IoC):通过IoC容器,Spring管理所有Java对象的创建和初始化过程以及它们之间的关系。 - 支持面向切面编程(AOP):Spring提供了对AOP的强大支持,使得开发人员能够将应用逻辑与系统级服务如审计或事务处理分离。 二、核心模块 Spring框架主要包括以下核心模块: IoC容器: 功能:管理对象的生命周期和它们之间的依赖关系。
  • 非常实用的焊缝连接强度
    优质
    这款工具有效帮助工程师和设计师快速准确地评估焊缝连接的强度,提供多种焊接类型的支持和详细的计算结果,确保结构的安全性和可靠性。 这是一个非常好用的焊缝连接强度计算软件。首先,本段落得出的焊缝尺寸经验计算公式经过多年的实际应用证明是正确的,并能满足生产中的各种需求;其次,带钝边V形、带钝边U形等坡口类型的焊缝尺寸确定方法可以应用于类似的其他坡口形式(如单边V形和双边V形);再次,根据上述方法得出的焊缝尺寸值只是一个参考参数,在实际应用中可以根据具体情况适当调整,一般取公差±1mm左右;最后,该公式简洁明了、易于记忆且使用方便,不仅适用于工程技术人员及操作工人,尤其适合于缺乏经验的操作人员。