AI-модули для распознавания голоса на Ozon (ozon.ru/t/JzqM65V) и Чип и Дип (www.chipdip.ru/product0/8029509470) Содержание видео: 0:59 - Сферы применения компьютерного зрения 2:31 - Как работают нейросети? 3:16 - AI-модули для умных устройств 5:38 - Простейший нейрон 11:36 - OpenCV и PyCharm - установка и настройка 15:42 - Подключение изображения 19:07 - Подключение видео 22:42 - Изменение размера 23:56 - Обрезка 26:15 - Наложение текста и фигур 30:08 - Подключение веб-камеры 31:27 - Вывод FPS 33:50 - Перемещение объектов "онлайн" 37:02 - Распознавание лиц и каскады Хаара 50:51 - Распознавание рук. MediaPipe 58:42 - Работа с выбранными точками 1:03:50 - Распознавание жестов 1:17:08 - Игра "Камень, ножницы, бумага"
Блин, когда кучу лет работаешь с массивами байтов, и когда-то в универе писал всякое распознование образов всякими свертками написанными вручную, пайтоновские библиотеки выглядят как магия, очень круто :)
Спасибо. Очень интересно, подробно и доходчиво. Отличная подача, написание кода хорошо видно и понятно. Ближайшем будущем обязательно попробу. Продолжайте уроки, у вас хорошо получается. Есть конкретный вопрос, получится мониторить веб камерой экран телевизора и отслежимать некоторые области экрана. Было бы очень полезно сделать такой урок. А для чего, наверно вы уже догадалась. Многие просто мечтают об этом... Удачи!
есть заранее предобученный классификатор хаара для российских номеров, лежит здесь: github.com/anaustinbeing/haar-cascade-files/blob/master/haarcascade_russian_plate_number.xml как использовать можете посмотреть, например, здесь: ruclips.net/video/cPl0fnUTSrg/видео.html&ab_channel=PythonToday
правильней наверное находить длину вектора, а не разницу высот точек что то вроде p1 = np.array([x, y, z]) p2 = np.array([x2, y2, z2]) length = np.linalg.norm(p1 - p2) используется библиотека numpy
AI-модули для распознавания голоса на Ozon (ozon.ru/t/JzqM65V) и Чип и Дип (www.chipdip.ru/product0/8029509470)
Содержание видео:
0:59 - Сферы применения компьютерного зрения
2:31 - Как работают нейросети?
3:16 - AI-модули для умных устройств
5:38 - Простейший нейрон
11:36 - OpenCV и PyCharm - установка и настройка
15:42 - Подключение изображения
19:07 - Подключение видео
22:42 - Изменение размера
23:56 - Обрезка
26:15 - Наложение текста и фигур
30:08 - Подключение веб-камеры
31:27 - Вывод FPS
33:50 - Перемещение объектов "онлайн"
37:02 - Распознавание лиц и каскады Хаара
50:51 - Распознавание рук. MediaPipe
58:42 - Работа с выбранными точками
1:03:50 - Распознавание жестов
1:17:08 - Игра "Камень, ножницы, бумага"
Когда новое видео кагда
Огромное спасибо Вам за труд и обучение!❤🎉😊
Все понятно рассказано, спасибо за такое видео. Впечатлило устройство для двери!
Очень интересное и полезное видео!❤🎉
Очень полезное видео! Спасибо большое!
Респект автору. Повторил по видео все получилось, с нетерпением жду продолжения. Лайк, подписка, колокольчик.
Видос супер !! Жду продолжения.
Огромное спасибо за видео! Давно на Вас подписан, очень полезный канал!
БОЛЬШОЕ СПАСИБО за познавательное видео!
Блин, когда кучу лет работаешь с массивами байтов, и когда-то в универе писал всякое распознование образов всякими свертками написанными вручную, пайтоновские библиотеки выглядят как магия, очень круто :)
Классное и интересное видео, стоит показать подросткам, думаю, многим будет интересна эта тематика.
Отличный урок, спасибо!
Спасибо! Очень интересно!
Спасибо. Очень интересно, подробно и доходчиво. Отличная подача, написание кода хорошо видно и понятно. Ближайшем будущем обязательно попробу. Продолжайте уроки, у вас хорошо получается. Есть конкретный вопрос, получится мониторить веб камерой экран телевизора и отслежимать некоторые области экрана. Было бы очень полезно сделать такой урок. А для чего, наверно вы уже догадалась. Многие просто мечтают об этом... Удачи!
Большое спасибо вам, за информацию
Полезное видео, спасибо!
Интересно, спасибо!
Контент просто пушка
С компьютерным зрением понятно, но будет ли про слух. Т.е обучить различать мужской и женский голос например. т.е задача классификация аудио.
Надо хранить x и y для точек руки. Тогда мы можем считать длину по формуле длины вектора, и жесты будут считываться даже при повороте кисти
Спасибо
супер круто, коммент для продвижения! слежу за творчеством и рвением к популизации, спасибо!
Спасибо и вам!
Программа на Питоне может быть прослойкой между камерой и видеочатом?
Подскажите какой библиотекой можно воспользоваться для распознавания автомобильных номеров ?
есть заранее предобученный классификатор хаара для российских номеров, лежит здесь: github.com/anaustinbeing/haar-cascade-files/blob/master/haarcascade_russian_plate_number.xml
как использовать можете посмотреть, например, здесь: ruclips.net/video/cPl0fnUTSrg/видео.html&ab_channel=PythonToday
@@LabRazum , Оо, от души душевно благодарю !
👍🤝
А можно ли через openCV сделать так чтобы человек подходил
Программа читала его лицо
И Пропускала через турникет
@@ronny5274 можно
Раз пошла такая пьянка, может не Ардуино подключим, а сразу esp по воздуху?
@@Просто77 можно)
Конечно.
Лишь использование рандомного выбора жеста вместо противоположного пользовательскому отделяет этот мир от кнб-шного читера...
правильней наверное находить длину вектора, а не разницу высот точек
что то вроде
p1 = np.array([x, y, z])
p2 = np.array([x2, y2, z2])
length = np.linalg.norm(p1 - p2)
используется библиотека numpy
Да, хорошая мысль, нужно попробовать