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HiLens Kit可以导入自定义的Python模块吗？ 可以，和普通的Python环境一样。如果想要使用Python的其他包，可以使用源码编译的方式安装，源码编译aarch64版本的软件包。 父主题： HiLens Kit系统操作
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。
预处理模块：负责视频、音频等媒体数据的处理。 3 Model Manager 模型管理模块：负责模型的初始化与推断任务。 4 Output Manager 输出模块：负责流、文件、消息通知等输出任务的管理。 5 Resource Manager 资源管理模块：负责文件、图片、模型等资源的路径管理。 6
(image-box-thresholds) 原理：box_threshold框阈值用于计算图片难例系数，推理结果的置信度得分小于阈值的数量占总输出推理框的百分比；img_threshold图阈值用于判断该图片是否是难例。 输入： prediction boxes list,，例如[bbox1
(image-box-thresholds) 原理：box_threshold框阈值用于计算图片难例系数，推理结果的置信度得分小于阈值的数量占总输出推理框的百分比；img_threshold图阈值用于判断该图片是否是难例。 输入： prediction boxes list,，例如[bbox1
模型推理时，输出错误码17，是什么原因？ 报错原因 输入的数据尺寸与模型要求的输入尺寸不一致，此时model.infer接口返回的是错误码，即int型的数字17。 解决措施 请检查您的模型输入和实际输入是否匹配，比如输入格式（YUV/RGB)、数据类型（float32/int8）。 例如，同一张图片，RGB格式与YU
POST 摄像头部署 摄像头的架设会影响人脸客流统计模型的准确率。在实际架设中，尽量保证拍摄画面清晰，光照充足，人脸较正，无遮挡，比如前边的人脸容易挡住后边的人脸。监控视频场景下尽量保证拍摄的画面能拍到更多的正脸。 摄像头参数基本设置 不同品牌的摄像头都有一些基本的视频设置，例如分辨率、帧率和码率等，参数要求如表2所示。
1000 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
h为RTMP服务器的URL（rtmp://xxxx）， 为H264_FILE则path为输出文件的路径（如hilens.get_workspace_path()+”/out.h264”）。 如果是H264_FILE类型的，需要注意，生成的文件仅是h264编码的裸视频流，不含帧率等信息。而且HiLens
示例-输出 本示例展示了多种输出端的接口调用，在使用前请确保各种输出端已连接并可用，若您的某种输出端条件不具备，请将示例代码当中相应的代码注释掉或者删除，再运行示例代码。输出模块示例如下所示： #! /usr/bin/python3.7 import hilens import cv2
构造用于输出的显示器 构造显示器，用来将图片显示到显示器或是输出到视频流。如果创建失败则抛出一个CreateError，开发者可以查看技能日志或输出来定位错误原因。 如果是H264_FILE类型的，需要注意，生成的文件仅是h264编码的裸视频流，不含帧率等信息，而且HiLens
c”，该参数必填，其中“?”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 “pb”模型转“om”模型时的张量形状就是“pb”模型的输入节点和shape，例如“images:1
POST 摄像头部署 摄像头的架设会影响人脸检测模型的准确率。在实际架设中，尽量保证拍摄画面清晰，光照充足，人脸较正，无遮挡，比如前边的人脸容易挡住后边的人脸。监控视频场景下尽量保证拍摄的画面能拍到更多的正脸。 摄像头参数基本设置 不同品牌的摄像头都有一些基本的视频设置，例如分辨率、帧率和码率等，参数要求如表2所示。
自带摄像头获取图像为YUV格式 # 自带摄像头默认分辨率为720p，所以YUV图像的大小为(720*3/2,1280) frame = cap.read() # 转换图片的颜色格式，YUV转BGR需要通过opencv完成 image_bgr = cv2
Framework中的RTMP接口构造一个显示器，将视频（图片帧）输出到显示器类，详情请见构造一个用于输出的显示器。 RTMP输出接口的使用方式与HDMI类似，如果您之前代码里面使用的是HDMI输出，只需要修改很少的代码就可以输出技能结果，只需要在本地搭建一个RTMP的服务器就可以实现本地推流。详细步骤如下：
华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？ 华为HiLens提供的开发环境是什么语言？ HiLens Kit是否有图片灰度化接口？ 如何配置技能的Python依赖库？
安全帽检测技能 技能描述 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 本技能支持根据业务需求划定区域，只检测固定区域内的未戴安全帽的行为，技能返回该区域内安全帽检测的统计信息和坐标信息。 使用时需要提供您的业务RESTful接口和R
预处理模块 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式 示例-预处理
难例上传模块 难例上传介绍及说明 初始化难例上传模块 检测算法中的难例图片判断 分类算法中的难例图片判断 难例图片上传 获取难例配置 更新难例配置 示例-难例上传
预处理 预处理模块简介 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式
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