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hilens_m opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_calib3d opencv_videoio opencv_features2d opencv_flann opencv_photo opencv_video
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。
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。
# 导入opencv def main(): hilens.init("hello")
用层。 基础镜像层：提供下层设备的驱动，以及其中ModelBox框架和基础功能单元依赖的一些第三方库如FFmpeg，TensorRT，OpenCV等。 ModelBox框架层：包括ModelBox基础框架包和ModelBox基础功能单元包。 应用层：包含用户自定义的一些功能单元，
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
添加摄像头 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。
用层。 基础镜像层：提供下层设备的驱动，以及其中ModelBox框架和基础功能单元依赖的一些第三方库如FFmpeg，TensorRT，OpenCV等。 ModelBox框架层：包括ModelBox基础框架包和ModelBox基础功能单元包。 应用层：包含用户自定义的一些功能单元，
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。 faceQualityThreshold
、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
基于Python的openmv 的设备，是否支持通过调用API去调用HiLens Kit的技能？ HiLens Kit 运行技能后的识别结果可以通过“POST”请求传递出来，需要使用openmv 的设备编写相关代码接收请求，并在设备上进行处理后得到相应的判断结果。 父主题： HiLens
和技能开发功能，新建一个全新的人脸检测技能。 手势识别技能开发（ModelArts+华为HiLens）：基于手势识别的模型训练数据，使用ModelArts的模型训练、转换功能和华为HiLens技能开发功能，新建一个全新的手势识别技能。 安全帽检测技能开发（外接摄像头）：基于安全帽
型管理库（ModelManager），另外开发者也可以使用熟悉的视觉处理库OpenCV。在此之上，Huawei HiLens Framework提供了以下6个模块供开发者使用，方便开发诸如人形检测、人脸识别、疲劳驾驶检测等技能。 HiLens Framework(C++) HiLens
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
构造一个用于输出的显示器 显示器类，用来构造一个显示器，将视频（图片帧）输出到显示器类。 接口调用 hilens.Display(type, path=None) 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 type 是 枚举类型，可选hilens.HDMI、hilens
(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
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。
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