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Bbox结构体说明 参数值 说明 xmin 检测框的坐标值。 ymin 检测框的坐标值。 xmax 检测框的坐标值。 ymax 检测框的坐标值。 score 检测框的得分。 label 检测框的类别。 返回值 返回bool值，表示是否是难例图片。 父主题： 难例上传模块
class2-score, class2-score,....]，class-score取值范围为[0,1]。 input_size 是 int 类别数。 返回值 返回Bool值，True或False，True表示是难例，False表示不是难例。 父主题： 难例上传模块
配置，详情请见获取难例配置，返回值中的参数dataset_path对应的是数据集的url。 index 是 int 上传图片的序号。 model_name 是 string 上传图片对应的模型名称。 camera_name 是 string 上传图片对应的摄像头名称。 frame
输出一帧图片 输出一张图片。注意，在第一次调用该接口时，输出模块会根据输入的图片尺寸来设置视频尺寸，此后的调用中skill必须保证输入图片的尺寸与之前的一致。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Display::Show(const cv::Mat & frame)
输出一帧图片 显示一张图片。在第一次调用该接口时，Display会根据输入的图片尺寸来设置视频尺寸，此后的调用中skill必须保证输入图片的尺寸与之前的一致，待显示的图片，必须为NV21格式，注意HDMI只支持一路输出且输出图像宽高需要大于等于128，否则会导致输出失败。 接口调用
1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标，范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标，范围[0, 1080], 2的倍数。 w 缩放宽度，范围[64
其中xmin,、ymin、xmax、 ymax、 score为float类型，score取值范围为[0,1]，label为int类型。 返回值 返回Bool值，True或False，True表示是难例，False表示不是难例。 父主题： 难例上传模块
yellow”中的一种。 location Array of objects 车牌的区域位置信息，列表形式，包含文字区域四个顶点的二维坐标（x,y），其中坐标原点为图片左上角，x轴沿水平方向，y轴沿竖直方向。 confidence Float 相关字段的置信度信息，置信度越大，表
如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 w 缩放宽度，范围[64, 1920], 2的倍数。 h 缩放高度，范围[64, 1080], 2的倍数。 type 目的图片的格式，0为NV21,1为NV12，默认为0。 返回值 返回值为0即成
请问华为HiLens可以支持三维物体识别吗？ HiLens Kit自带摄像头没有深度信息。如果是用2D图片做三维物体识别，华为HiLens支持识别。 父主题： 其他问题
转换图片颜色格式 转换图片的颜色格式。opencv原生未提供RGB/BGR到NV12/NV21的转换选项，故在这里做补充。 接口调用 HiLensEC hilens::CvtColor(const cv::Mat & src, cv::Mat & dst, CvtCode code)
2的倍数。 h 是 正整型 裁剪高度，范围[64, 1080], 2的倍数。 t 是 整型0或1 目的图片的格式，0为NV21,1为NV12。 返回值 如果成功则返回crop后的图片，<class 'numpy.ndarray'>对象。 失败则抛出一个ValueError。 父主题： 预处理模块
RGB2YUV_NV21, BGR2YUV_NV12, BGR2YUV_NV21} 指定何种转换类型。 返回值 <class 'numpy.ndarray'>对象，转换后的图片(NV12或NV21)，如果转换失败则返回一个空的numpy.ndarray对象。 父主题： 预处理模块
w 是 正整型 缩放后的图片宽度，范围[64, 1920], 2的倍数。 h 是 正整型 缩放后的图片高度，范围[64, 1080], 2的倍数。 t 是 整型0或1 目的图片的格式，0为NV21,1为NV12。 返回值 如果成功则返回resize后的图片，<class 'numpy
HiLens Kit是否有图片灰度化接口？ 目前没有图片灰度化接口，只有颜色格式转换有相关接口，详情请见转换图片颜色格式。 父主题： 算法类问题
根据步骤1：准备数据所下载的“手势识别案例”文件夹中的“main.py”文件中init函数参数的值的代码，这里检验值应输入“gesture”。此处的检验值和init函数参数值应保持一致。 “应用场景” 选择“其他”，文本框中输入“手势识别”。 “技能图标” 上传技能图标。 “技能图片” 用来向用户介绍技能的使用或技能的效果，可不上传。
车型车标技能 技能描述 面向智慧门店的汽车类型与品牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，对门店入口处的车辆进行抓拍，识别该车的品牌和类型（轿车/SUV等）并将识别结果上传至您的后台系统。 摄像头部署建议请参见摄像头部署。 技能配置项请参见运行时配置参数。 技能接口设计请参见技能结果上传接口。
2及以上版本后无法使用，请卸载后重新执行umask 022再安装。 pip安装：执行python3 -m pip install安装pip包，如requests；也可以使用其他pip源,如 python3 -m pip install requests -i http://pypi.douban
side1 side2”。 封闭区域：由Polygon开头，其后接的依次为区域的端点的坐标。其中端点坐标由x坐标与y坐标组成。 直线区域：位置由Line开头，其后接的四个整型分别为线两端点坐标，最后以side1与side2结尾。side1与side2标志着直线两侧，对于非水平线，
符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。
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