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如果不通过HDMI输出和查看技能结果，是否有其他方式获取技能输出结果？ 解决方法 可以通过HiLens 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HDM
axis：1个int型列表，指定要移除的维度，默认为[]；不能指定非1的维度 name：此操作的名称（可选） squeeze_dims：不推荐使用的参数，axis和dim不能同时存在 【约束】 无限制 【输出】 1个tensor，与input的类型、数据相同，但删除了1个或多个值为1的维度 【量化工具支持】
如果value没值，则按照key删除。不能为空，只能包含大小写字母，数字，中划线“-”，下划线“_” 响应参数 无 请求示例 更新设备的描述和标签 POST https://{endpoint}/v3/{project_id}/ai-mgr/nodes/{node_id} {
Studio内的数据且不可恢复，请谨慎操作！ 登录华为HiLens管理控制台，在左侧导航栏中选择“技能开发>HiLensStudio”。 进入HiLens Studio 页面。 在HiLens Studio页面单击右上角账号名，在下拉框中单击“Subscription Center”。
多区域客流分析技能 技能描述 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 本技能支持： 根据业务需求划定区域，只统计固定区域内的客流，技能返回区域内客流的统计信息和坐标信息。 绘制客流统计线，对人形经过该线的人数进行统计，返回客流统计信息。
改技能的逻辑代码。如果您希望自行修改技能的逻辑代码，可以选择开发基础技能，详情请见控制台开发技能。 前提条件 保证华为云账号不欠费。在华为HiLens控制台开发技能时，会占用OBS资源，需要收取一定费用，收费规则请参见OBS价格详情。基于可训练技能模板新建技能，训练模型和部署技能
参数类型 描述 iam_user_id 否 String 用户的userId，用于查询指定的的子工作空间 offset 否 Integer 查询的起始位置，取值范围为非负整数，默认为0 limit 否 Integer 每页显示的条目数量，取值范围1~100，默认为100 请求参数 表3
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为注册账号子账号的default工作空间，可通过专业版HiLens控制台展开工作空间列表获取到工作空间ID tags 否 String 标签的key和value通过点连接，多个标签通过逗号连接，如：tags=key1.value1,key2
NodeReqDetail object 注册设备信息请求体 表5 NodeReqDetail 参数 是否必选 参数类型 描述 batch 否 Integer 批量注册数量。默认为单设备注册，即batch=1，如果大于1即为批量注册的最大数量。最大上限数量为100000 description 否 String
om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“
std::string & downloadTo) 参数说明 表1 参数说明 参数名 说明 url OBS资源的链接。资源链接获取详情请参见OBS控制台指南>通过对象URL访问对象。 download_to 指定下载到哪个目录。 返回值 返回值为0即成功，其他即失败，失败响应参数如错误码所示。
自带摄像头 cap1 = hilens.VideoCapture("IPC1") # 摄像头配置中name为"IPC1"的IPC。摄像头配置可登录华为HiLens控制台，在“技能开发>技能管理>新建技能”中的“运行时配置”添加 cap2 = hilens.VideoCapture("rtsp://192
在HiLens Studio页面，单击上方的“Terminal>New Terminal”，打开技能的终端窗口。 也可以右键单击鼠标，选择“Open in Terminal”，打开技能的终端窗口。 图1 打开Terminal 安装第三方库，执行命令 pip3 install <package>
hilens::GetSkillConfig(); // 假设技能配置中有名为face_dataset的配置项，其值为obs中的人脸库文件face_dataset.zip的地址 // 设置技能配置参数可参考《用户指南》相关操作 auto face_dataset_url = skill_co
ip_4 = (sample_data[4]).transpose(0, 3, 1, 2).astype(np.float32).flatten() # 进行推理 output3 = model3.infer([ip_0, ip_1, ip_2, ip_3,
ns Framework的API。 下面是使用HiLens Framework获取摄像头内容并做简单处理的示例。 需要在开发技能时填写代码执行文件。 固件1.1.2及以后版本支持配置技能的Python依赖库。开发者在开发技能过程中，可根据自身需要配置技能的Python依赖库，详情请见配置技能的Python依赖库。
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RTSP视频地
目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“
尺寸、存储及空间尺寸等。 app.rpm的打包，用户可以通过使用ModelBox的开发环境，将模型和业务逻辑代码等打包成相应的rpm包。 容器镜像 容器镜像格式是一个包含应用运行需要的各种组件和应用本身的镜像。可以使用ModelBox提供的软件包打包工具或者是镜像打包工具，也可以按照下面的格式手动打包。
OPENFILE_FAILED 打开文件失败。 RENAME_FAILED 重命名失败。 ACCESS_FILE_FAILED 文件不存在或无文件访问权限。 INVALID_BUF 无效的BUF。 COULDNT_RESOLVE_HOST 无法解析，查看网络是否通畅。 WRITE_ERROR 写错误，检查下载目录是否有写权限，空间是否足够。
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