首先,我们需要在官网中识别数据库添加多张图片,并将数据库下载下来覆盖原来的数据库 在 Hierarchy视图中需要多个ImageTarget 将新建的ImageTarget(1) 选择数据库中的识别图,并新建一个模型在新图上 演示效果 但是我们发现两张图片同时出现只能识别其中一个,这个也比较好解决,选择ARCamera,打开配置,修改成我们想要同时识别最多的数量 效果演示 原文由博主 乐智 编辑撰写,版权归博主所有. 原文地址 http://www.dtblog.cn/1249.html 转载请

有感与第一张图, 做了第二张图.

第一期:Vuforia识别图的那些坑 一.Vuforia的图片识别机制 大学时学习的是计算机科学的数字媒体方向,图像处理粗略接触过,对于Vuforia的图片识别机制,只能大概讲一下步骤和猜想,无法给出细节的东西. 1. 服务器对上传图片进行灰度处理,图片变为黑白图像: 2. 提取黑白图像特征点: 3. 将特征点数据打包: 4. 程序运行时对比特征点数据包. 二.对Vuforia来说什么是稳定的识别图? 根据上面的识别机制,不难推测出稳定识别图的特质. 1. 图片应避免大面积色值相近的相邻色块,否

前面我们详细讨论了 Neutron 架构,包括 Neutron Server,Core 和 Service Agent.现在用两张图做个总结.先看第一张: 与 OpenStack 其他服务一样,Neutron 采用的是分布式架构,包括 Neutorn Server.各种 plugin/agent.database 和 message queue. Neutron server 接收 api 请求. plugin/agent 实现请求. database 保存 neutron 网络状态. mess

两张图解读Java异常与断言                                 --转载请注明出处:coder-pig 本节引言: 前天公布的"七张图解析Java多线程"大家的反响不错,嗯呢,今天再来两张吧, 关于Java异常与断言的,涉及到的东西有: ①什么是异常,为什么会出现异常,异常处理机制模型,常见异常信息总结,检验异常与非检验异常; 异常的捕获:try-catch块,finally块,多重catch块,try-catch块的嵌套; 异常的声明:throws回避异

原文:Javscript轮播 支持平滑和渐隐两种效果(可以只有两张图) 先上两种轮播效果:渐隐和移动   效果一:渐隐 1 2 3 4 效果二:移动 1 2 3 4 接下来,我们来大致说下整个轮播的思路: 一.先来看简单的,移动的,先上来一个图----移动效果图: 说明: 基本原则就是顺序是按照当前显示的为基准:如当前为2,那么顺序就是2,3,4,1:如当前为3,那么顺序就是3,4,1,2.以此类推. 整个移动划分为三种:1.下一个  2.上一个  3.任意个      1.下一个:margin

引用于:https://capbone.com/wolfram-alpha/ 两张图证明 WolframAlpha 的强大 之前在" 我手机中有哪些应用 "里提到过 WolframAlpha, 今天早上复习高数的时候又用到它了, 顺手截了两张图. 第一个是求微分. 图中从" Possible intermediate steps "一行往下是 WolframAlpha 给出的求微分步骤( 原图实在太长了只能缩小尺寸, 右键查看原图吧 ). 第二个是求函数极限. 连在

css31==>颜色的6种表示的方法有6种表示颜色的方法 关键字 rgb rgba(css3) 16进制 hsl hsla hsla h=>是色相,值为360, s=>饱和度,0%--100%: l-->亮度(0%--100%): a-->透明度(0 表示完全透明,1表示完全不透明) 2==>透明度 opacity一个元素的 opacity属性会完全的应用在这个元素的本身和它的子孙上, opacity的值在0--1:0表示完全的透明(看不见) 兼容所有的浏览 img{f

两张图看懂GDT.GDTR.LDT.LDTR的关系 2018-06-09 18:13:53 Six_666A 阅读数 2044更多 分类专栏: 深入理解linux内核   转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/111444 加上自己的理解 段选择符 32位汇编中16位段寄存器(CS.DS.ES.SS.FS.GS)中不再存放段基址,而 是段描述符在段描述符表中的索引值,D3-D15位是索引值,D0-D1位是优先级(RPL)用于特权检查,D2位是描述符表引用指示位TI,

有什么料? 从这篇文章中你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? 知道Android究竟是如何在屏幕上显示我们期望的画面的? 对Android的视图架构有整体把握. 学会从根源处分析画面卡顿的原因. 掌握如何编写一个流畅的App的技巧. 从源码中学习Android的细想. 收获两张自制图,帮助你理解Android的视图架构. 从setContentView()说起 public class AnalyzeViewFrameworkActivity extends A

JDK1.7 HashMap一探究竟 HashMap很简单,原理一看散列表,实际数组+链表;Hash找索引.索引若为null,while下一个.Hash对对碰,链表依次查.加载因子.75,剩下无脑扩数组. 开局两张图,剩下全靠编 JDK1.7的HashMap public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable AbstractMap

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面准备学习如何对文档扫描摆正及其OCR识别的案例,主要想法是对一张不规则的文档进行矫正,然后通过tesseract进行OCR文字识别,最后返回结果.下面进入正文: 现代生活中,手机像素比较高,所以大家拍这些照片都很随意,随便拍,比如下面的照片,如发票,文本等等: 对于这些图像矫正的问题,在图像处理领域

Vue实现长按图片识别图中二维码 思路:要想实现可以识别图片中的二维码,那必定是要将这张图进行上传操作,上传则需要file对象格式.不管是在H5还是APP中,展示的图片都是通过url的方式展示在img标签中的,所以大致的思路就是长按图片,获取图片url,并将url转换成可实现上传操作的file对象格式,再通过某个插件对上传的file进行是否存在QR码的识别判断操作,从而实现了长按识别二维码,思路成立,开始实现. 1. 首先我们需要实现长按某张图片,几百毫秒后执行下一步操作,这一步就包括了获取这张

// // MainScene.hpp // helloworld // // Created by apple on 16/9/19. // // #ifndef MainScene_hpp #define MainScene_hpp #include <stdio.h> #include "cocos2d.h" using namespace cocos2d; //定义一个场景类 class MainScene : public cocos2d::Layer{ priv

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链.PCA和条件概率! https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA [ 导读 ] 马尔科夫链.主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解.而本文,将这些抽象的理论概念,用可视化的方式来解释,还可调节相应参数来改变结果,使这些抽象概念变得生动而立体! 计算机相关概念太难.太抽象?别怕,往下看! 人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息.使用图表等形式的可

看起来有点绕口吧,举个例子吧,如图 两张表,字段名也不同字段gs 和另一张表 gsmc  的有些值是相同的 我们要做的就是把这个相同的值找出来 会写这个sql语句就可以 只写重点 $sql2 = " select gs from yixiangkh where gs in (select gsmc from qiandan ) " ; //执行 $result2 = $db->query($sql2,0); //取数据 $attr2 = $result2->fetch_al

一.准备工作 软件环境:PhotoshopCS6 目标:将两张不完整的图片合并成一张完整的图片. 二.操作步骤 1,新建一张画布,参数:15*12厘米,像素300. 2,对第一张不完整的图片选择魔棒工具,容差值为10,然后在上方菜单栏中点击 选择->反向.如图,我们已经选中了该图片. 3,在菜单栏中点击 编辑->自由变换,角度选 -3度,然后提交.如图,我们已经将图片摆正了. 4,在菜单栏中点击 编辑->拷贝,并将已摆正的图片粘贴到新建的画布中. 5,对另一张图片重复2~4步骤,最后的效

看图说话. 需求:插入两张表,上面的表单是第一张表的内容,下面的两个表格是第二张详情表的内容,跟第一张表的id关联 第二张表有一个列是需要用户手动填写添加的. 国际惯例,上代码 <div id="cc" class="easyui-layout" style="width: 100%; height: 380px;"> <div data-options="region:'north',title:'产品详情(双击添加

原文:https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路: 1.使用Dlib识别并提取脸部图像 2.使用VGG Face模型提取脸部特征 3.使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下: import time import numpy as np import sklearn import sklearn.metrics.pairwise as pw import cv2 import dlib prototxt = 'datas/models

Google 以图搜图的原理,其中的获取图片 hash 值的方法就是 AHash. 每张图片都可以通过某种算法得到一个 hash 值,称为图片指纹,两张指纹相近的图片可以认为是相似图片. 以图搜图的原理就是获取你上传的图片的指纹,和图库的图片指纹对比,查找出最相似的若干张图片展示. 除了以图搜图,图片哈希还可以做什么呢?例如图片检索,重复图片剔除,图片相似度比较等等. 这种哈希算法大概有 4 种: 1,差值哈希:DHash(Difference Hash)2,均值哈希:AHash(Average

有两张表A和B,要求往A里面插入一条记录的同时要向B里面也插入一条记录,向B里面插入一条记录的同时也向A插入一条记录.两张表的结构不同,需要将其中几个字段对应起来.可以用下面的触发器实现. 表A的触发器: begin set @disable=1; if @disable=1 and NOT EXISTS(SELECT 1 FROM tableB where ID=new.ID) then insert into tableB (ID,对应字段1) values(new.ID,new.对应字段1