我想用GStreamer支持构建opencv.
我按照本指南从源代码(版本1.8.1)构建了GStreamer:http: //kacianka.at/ ？p = 145我的主目录中有'gstreamer_build'文件夹,它包含'bin'文件夹,其中包含:
gst-device-monitor-1.0 gst-discoverer-1.0 gst-inspect-1.0 gst-launch-1.0 gst-play-1.0 gst-stats-1.0 gst-typefind-1.0 orc-bugreport orcc
我已将此路径添加到我的环境变量PATH中.
当我使用cmake时:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH =〜/ opencv_contrib/modules -D BUILD_opencv_python3 = ON -D WITH_GSTREAMER = ON -D WITH_FFMPEG = OFF ..
我得到以下输出清楚地表明没有找到gstreamer:
-- checking for module 'gstreamer-base-1.0'
-- package 'gstreamer-base-1.0' not found
-- checking for module 'gstreamer-video-1.0'
-- package 'gstreamer-video-1.0' not found
-- checking for module 'gstreamer-app-1.0'
-- package 'gstreamer-app-1.0' not found
-- checking for module 'gstreamer-riff-1.0' …我已经读过圆形可以在2D空间中破碎3点,这实际上是圆形的VC维度.
假设我们有三个点(5,2)(5,4)和(5,6).如何绘制一个圆圈(5,2)和(5,6)包括在外(5,4)？那是不可能的!如果它不能破碎那么VC Dimension为什么是圆圈3.或者我错误地认为在VC维度的定义中; 一个假设必须打破所有可能的空间子集的所有可能情景？
亲切的问候
所以我正在编写一段代码,我必须在上面的iOS 4.3中使用Accelerometer和陀螺仪检测不同的移动手势.
Q1:是否有任何已实现任何移动/手势检测的开源代码？
如果不
Q2:现在我想检测一下iPhone是否掉线了.
到目前为止我所取得的成就: CoreMotion API提供了userAcceleration,其中(afaik)是用户给予设备的加速度或设备在某个方向(x,y或z)的加速度,而不考虑重力因此我是什么可以做的是:存储,比方说,前面的5-6个加速度参数值,可以检查其中任何一个点击大的负值,这基本上代表突然减速.
但是这个解决方案并不是非常优化,我认为我需要先以某种方式检测设备的自由落体/向下运动.知道如何解决这个问题吗？
更新: 感谢Misch分享您的方法.我一点也不考虑总加速度.我完全按照你的说法做了:
"但是你必须自己测试一下,"你的情况下"总加速度大致相当于地球加速度"和"一段时间".
加速度值实际上是G',因此我测试了"总加速度"值,范围为0.9 - 1.1.我检查了一段时间,最初我在updateInterval设置为1/20.0时检查了四个连续的值.现在我已经放松了一点连续的条件.
这是一个示例输出:
加速度= 0.090868
加速度= 0.074473
加速度= 0.159797
加速度= 1.157513
加速度= 1.224588
加速度= 1.036272
加速度= 0.914698
加速度= 0.904093
加速度= 0.941516
加速度= 0.046362
加速度= 0.045109
加速度= 0.060045
我想,我仍然要继续测试和调整价值观.如果你有任何优化,请分享,我知道为了帮助你需要看到许多自由落体加速度值的样本.现在我想:
test_batches = ImageDataGenerator(
preprocessing_function=preprocess_input
).flow_from_directory(test_path,target_size=(224,224),batch_size=1,class_mode=None,shuffle = "false")
prediction = model.predict_generator(test_batches, steps=1, verbose=1)
np.argmax(prediction)
因此，我在这里使用step_size=1 和steps=1 来测试一张图像。每当我运行这个时，我都会得到不同的预测，这意味着它不会每次都选择相同的图像。如何查看图片名称？
编辑：这是解释我面临的问题的另一种尝试：
test_batches = ImageDataGenerator(
preprocessing_function=preprocess_input
).flow_from_directory(test_path,target_size=(224,224),batch_size=2,class_mode=None,shuffle = "false")
prediction = model.predict_generator(test_batches, steps=1, verbose=2)
预测变量有两个预测概率数组。我如何知道这些预测适用于哪些图像？