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1920], 2的倍数；高度范围[64, 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]
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 是 mat 要上传的图片，必须为NV21格式。 返回值 返回Bool值，
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。 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。
裁剪图片 该接口用于裁剪一张图片。 接口调用 hilens.Preprocessor.crop(src, x, y, w, h, t) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 src 是 <class 'numpy.ndarray'>对象 源图，必须为NV21的格式。宽度范围[64
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)
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
难例图片判断 根据结果判断输入图片是否是难例。 接口调用 virtual bool Filter(const float inferResult[], const int size); virtual bool Filter(const std::vector<Bbox> &bboxList
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
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)
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
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
转换图片颜色格式 该接口用于转换图片颜色格式。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 hilens.cvt_color(src, code) 参数说明 表1 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 参数描述 src 是 <class
车牌识别技能 技能描述 面向智慧商超的车牌技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌，结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。
检测算法中的难例图片判断 对检测结果进行判断。 接口调用 hard_sample_detection_filter(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 inputs 是 list 检测框，例如[bbox1, bbox2, bbox3,...
分类算法中的难例图片判断 对分类结果进行判断。 接口调用 hard_sample_classification_filter(inputs,input_size) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 inputs 是 list 类别得分，例如[class1-score
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。
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。
输出模块简介 hilens::Display类 使用Display类来将图片输出到显示器上。 #include <output.h> 构造及析构函数 ~Display() virtual hilens::Display::~Display() 父主题： 输出模块
、数据类型（float32/int8）。 例如，同一张图片，RGB格式与YUV格式大小相差一倍（YUV是RGB的两倍）。如果需要将RGB图片转为YUV，可以使用hilens.cvt_color接口，详情请参见开发指南>转换图片颜色格式。 父主题： 算法类问题
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。
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