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型的输入大小不匹配）。 INVALID_SRC_SIZE 图片处理，src尺寸不符合约束条件。 INVALID_DST_SIZE 图片处理，dst尺寸不符合约束条件。 MPP_PROCESS_FAILED mpp处理图片失败。 WEBSOCKET_ERROR WebSocket错误。
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HiLens Studio 中正在运行的技能开发项目使用的是之前的认证信息，导致在“我的凭证>访问密钥”添加新的AK/SK后，IAM依旧识别之前的AK/SK，无法解析新添加的AK/SK。在进入HiLens Studio页面时报如下错误。 图1 IAM报错 解决方法 在“我的凭证
将就近几秒的视频流上传到云侧，调用云上的疲劳检测算法，再次进行二次精确识别，判断为疲劳检测后则输出结果到车联网业务系统进行业务处理。 方案价值： 端云协同：一次联网部署技能，端侧实时检测，云端二次精准识别，不间断离线推理，快速响应、延迟小、对网络环境依赖低；平台提供统一管理接口。
否，需要和height同时使用 整型 设置读取到的视频帧图片宽度（要求为16的倍数，推荐为32的倍数，且最小为128），仅支持IPC摄像头和MP4视频文件进行设置。 如果不输入参数，默认按视频帧原始宽高。 height 否，需要和width同时使用 整型 设置读取到的视频帧图片高度（要求为2的倍数，且最小为
难例上传模块 难例上传介绍及说明 构造HardSample实例 初始化 难例图片判断 获取难例配置 更新难例配置
输出模块 构造一个用于输出的显示器 输出一帧图片 上传文件 上传缓冲区数据 发送消息 播放音频文件 示例-输出
华为HiLens支持使用Python 3.7和C++进行技能开发。 华为HiLens提供开发工具包HiLens Framework，让开发者能够在华为HiLens控制台方便地开发技能，培育AI生态。 HiLens Framework（C++） HiLens Framework（Python） 父主题：
参数名 描述 camera_names 摄像头名称。可在上传的时候区分不同摄像头的数据。 data_count 总上传图片数。 datacur_count 已经上传的图片数。 dataset_name 要上传到的数据集名称。 dataset_path 要上传的路径，对应的是数据集的url。
输出模块 输出模块简介 构造用于输出的显示器 输出一帧图片 上传文件 上传缓冲区数据 发送POST请求 发送一条消息 播放音频文件
示例-模型管理 模型管理示例如下： #! /usr/bin/python3.7 import hilens import numpy as np def run(): # 构造摄像头 cap = hilens.VideoCapture() # 获取一帧画面
表1 摄像头配置 参数 参数说明 摄像头名称 摄像头的名称，用于标识区分。用户自定义。 输入不能为空，输入值以英文小写字母开头，由中文字符，英文字母，数字，下划线和中划线组成，不能以中划线结尾，长度为4-64个字符。 用户名 登录IP摄像头时的用户名。从摄像头说明书中获取。 输入
配置摄像头的名称可在华为HiLens管理控制台上配置，详情请参见配置摄像头。 width 设置读取到的视频帧图片宽度（要求为16的倍数，推荐为32的倍数，且最小为128），仅1.0.7及以后版本支持。 height 设置读取到的视频帧图片高度（要求为2的倍数，且最小为128），仅1.0.7及以后版本支持。 USB摄像头
1所填写的“摄像头名称”。 步骤5：查看技能数据输出 如果本地PC没有Python，请先在本地PC安装Python。 输入cmd打开命令行，输入pip install flask，在本地PC中安装Python的flask库。 图5 安装flask 登录华为HiLens控制台，在左侧菜单栏选择“技能开发>技能模板”。
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
多区域客流分析技能：面向智慧商超的客流统计技能。 车牌识别技能：面向智慧商超的车牌判断技能。 安全帽检测技能：面向智慧园区的安全帽检测技能。 人脸客流统计技能：面向智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。 车型车标技能：面向智慧门店的汽车类型与品牌识别技能。 父主题： 预置商用技能
cv2 import numpy as np import base64 import json def run(): # 使用图片作为输入 f=open('/tmp/dengchao.jpg','rb') base_f=base64.b64encode(f
产品优势 端云协同，高性价比 设备端实时推理进行初次筛选，云上二次精确识别，平衡低时延与高精度。 云侧在线部署和更新端侧算法和运行参数，快速迭代与提升端侧精度。 端侧对采集的数据进行本地分析，大大减少上云数据流量，节约存储与带宽成本，部分场景中解决网络不稳问题。 纳管多种设备，管理统一
负责模型的初始化与推理任务。 4 Output Manager 负责流、文件、消息通知等输出任务的管理。 5 Resource Manager 负责文件、图片、模型等资源的路径管理。 6 Logging System 负责日志系统管理。
{} /** * @brief 从一个cv::Mat构造一个InferData * @param img 输入图片 */ InferData(const cv::Mat &img); /** * @brief 从一组指针数据构造一个InferData
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