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(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
模型存在动态shape输入时必须提供。例如“input_name1:?,h,w,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
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
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HDMI输出，
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
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
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
# 通过缓存区数据上传图片到obs # 转换成BGR frame = cap.read() img_bgr = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_YUV2BGR_NV21) # 把当前图片按照jpg格式进行编码
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。
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。
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
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
Flow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？
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
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
否 Int 原始图jpeg压缩百分比，默认值为90,表示图片压缩比90%，取值范围[1 100]。 cropSizeMax 否 Int 发送人脸图片长宽的最大像素，默认值400。 cropSizeMin 否 Int 发送人脸图片长宽的最小像素，默认值80。 roi 否 String
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