基于视频的人脸、人眼检测学习实验报告

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第一篇:基于视频的人脸、人眼检测学习实验报告

基于视频的人脸、人眼检测学习实验报告

1.学习内容: 1.1综述

本次学习基于目前比较成熟的Adaboost的人脸检测算法。该算法主要采用首先提取图像中的haar-like特征,再将这些特征转换成弱分类器,最后将得到的弱分类器进行优化组合用于人脸检测。1.2相关基本概念及知识

基于Adaboost的人脸检测算法基本思想是针对不同的训练集训练同一个分类器(弱分类器),然后把这些不同训练集上得到的分类器联合起来,构成一个最终的强分类器。

该算法具备三大特色:1)图像使用积分图这种新颖的表示方式,可以很快地求出大量haar-like特征;2)建立一个简单有效的分类器,利用Adaboost算法在大量潜在的特征中筛选出少数重要特征;3)提出一种以瀑布式结构联接一系列更复杂分类器的方法,这种方法使分类器更集中于潜在的关键区域,数以倍计地加快检测速度。

基于此,本文应用该算法进行视频环境中的人脸检测。视频流中图像的提取及图像的预处理,使用OpenCV中的相关函数实现。

2.实验过程与结果:

利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification)。级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗口的操作setImage、setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calcCat,创建分类器特征的结构create函数。级联分类器类CascadeClassifier。目标级联矩形的分组函数groupRectangles。

接下来,使用CascadeClassifier这个级联分类器类检测视频流中的目标(haar支持的目标有人脸、人眼、嘴、鼻、身体。这里尝试比较成熟的人脸和人眼)。用load函数加载XML分类器文件。2.1实现功能

视频人脸和人眼检测跟踪并标记。2.2环境:

Windows 7 SP1 32位、VS2012、OpenCV2.4.13。

人脸和人眼的训练数据:Haar分类器haarcascade_frontalface_alt2.xml(下载地址:http://download.csdn.NET/detail/a771948524/59280

41(下

址)

和:haarcascade_eye.xmlhttp://download.csdn.Net/detail/a771948524/5969043)2.3实验步骤:

1)加载级联分类器

调用CascadeClassifier类成员函数load实现。2)读取视频、获取图像

从文件中读取视频,并逐帧获取图像。3)对图像使用分类器

这里先将图像变成灰度图,对它应用直方图均衡化,做一些预处理的工作。接下来检测人脸,调用detectMultiScale函数,该函数在输入图像的不同尺度中检测物体。更进一步,将脸部区域选为兴趣区域ROI,在得到的人脸中得到人眼的位置。

4)标记目标

调用circle函数将检测得到的人脸和人眼圈出来。

3.小结与展望:

影响人脸检测因素有:光线、阻挡物、表情、旋转角度、视频帧质量等。基于静态图像的方法可以应用在视频中的帧检测阶段,如使用SVM、BOOST、肤色模型等检测方法,这些方法的主要缺点是直接作用于视频中每一帧图像,忽略了视频序列提供的时空信息,检测率有所降低,而某些冗余的时空信息正好有助于区分人脸与背景中的其它物体。基于此,需进一步学习更多基于动态图像的检测方法。

附代码:

#include“opencv2/objdetect/objdetect.hpp” #include“opencv2/highgui/highgui.hpp” #include“opencv2/imgproc/imgproc.hpp” #include“opencv2/ml/ml.hpp”

#include #include

#include“cv.h” #include“highgui.h” #include #include #include #include #include #include #include #include

usingnamespacestd;usingnamespace cv;

voiddetectAndDraw(Mat&img, CascadeClassifier& cascade, CascadeClassifier&nestedCascade, double scale);

StringcascadeName = “./haarcascade_frontalface_alt2.xml”;//人脸的训练数据 StringnestedCascadeName = “./haarcascade_eye.xml”;//人眼的训练数据

int main(intargc, constchar** argv){ IplImage *frame, *frame_copy = 0;CvCapture* capture = 0;CascadeClassifier cascade, nestedCascade;//创建级联分类器对象 double scale = 1.3;

if(!cascade.load(cascadeName))//加载级联分类器 { cerr<<“ERROR: Could not load classifier cascade唉唉出错了”<

if(!nestedCascade.load(nestedCascadeName)){ cerr<<“WARNING: Could not load classifier cascade for nested objects”<

if(capture){ for(;;){ if(!cvGrabFrame(capture))break;frame = cvRetrieveFrame(capture);if(!frame)break;//从视频中获取图像 if(!frame_copy)frame_copy = cvCreateImage(cvSize(frame->width,frame->height), IPL_DEPTH_8U, frame->nChannels);

if(frame->origin == IPL_ORIGIN_TL)cvCopy(frame, frame_copy, 0);else

cvFlip(frame, frame_copy, 0);

IplImage *equ = cvCreateImage(cvGetSize(frame_copy),8, 1);IplImage *gray = cvCreateImage(cvGetSize(frame_copy), 8, 1);cvCvtColor(frame_copy, gray, CV_BGR2GRAY);//转化为灰度图像 cvEqualizeHist(gray, equ);

if(cvWaitKey(10)>= 0)break;}

cvReleaseImage(&frame_copy);cvReleaseCapture(&capture);}

return 0;Matmat = cvarrToMat(frame_copy);//将IplImage*转化成Mat

detectAndDraw(mat, cascade, nestedCascade, scale);//检测视频

capture = cvCaptureFromAVI(“Video@2017_0531_103036.wmv”);//读取视频文件 }

voiddetectAndDraw(Mat&img, CascadeClassifier&cascade, CascadeClassifier&nestedCascade, doublescale){ int i = 0;double t = 0;vector faces;conststaticScalar colors[] = { CV_RGB(0,0,255), CV_RGB(0,128,255), CV_RGB(0,255,255), CV_RGB(0,255,0), CV_RGB(255,128,0), CV_RGB(255,255,0), CV_RGB(255,0,0), CV_RGB(255,0,255)};//用不同的颜色表示不同的人脸

Mat gray, smallImg(cvRound(img.rows/scale), cvRound(img.cols/scale), CV_8UC1);//将图片缩小,加快检测速度

cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);//转换成灰度图像

resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);//将尺寸缩小到1/scale,用线性插值

equalizeHist(smallImg, smallImg);//直方图均衡

t =(double)cvGetTickCount();//用来计算算法执行时间

//检测人脸

cascade.detectMultiScale(smallImg, faces,1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30, 30));t =(double)cvGetTickCount()-t;//相减为算法执行的时间

printf(“detection time = %g msn”, t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.));for(vector::const_iterator r = faces.begin();r!= faces.end();r++, i++){ MatsmallImgROI;vectornestedObjects;Point center;Scalar color = colors[i%8];int radius;center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale);//还原成原来的大小 center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale);radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale);circle(img, center, radius, color, 3, 8, 0);

//检测人眼

if(nestedCascade.empty())continue;smallImgROI = smallImg(*r);

//和上面的函数功能一样

nestedCascade.detectMultiScale(smallImgROI, nestedObjects,1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(30, 30));for(vector::const_iterator nr = nestedObjects.begin();nr!= nestedObjects.end();nr++){ center.x = cvRound((r->x + nr->x + nr->width*0.5)*scale);center.y = cvRound((r->y + nr->y + nr->height*0.5)*scale);radius = cvRound((nr->width + nr->height)*0.25*scale);circle(img, center, radius, color, 3, 8, 0);//将眼睛圈出来 } } cv::imshow(“result”, img);}

第二篇:视频编辑实验报告

视频编辑实验

一. 实验题目:电影的设计与制作

二. 实验目的:

1.学会用会声会影软件制作和编辑视频 2.通过实际演练加强对课堂所学知识的理解。

三. 实验步骤:

1.拍摄照片和视频素材;

2.导入媒体文件

(1)打开会声会影,单击界面上的“编辑”按钮

(2)单击“导入媒体文件”按钮

(3)选择媒体文件(视频、音频、图片等)所在的路径,选择要导

入的媒体文件,单击“打开”按钮导入各种素材。

(4)“单击”选中媒体文件,直接拖到视频轨上,单击界面左上方“预览窗口”中的播放按钮可以预览选中的文件

(5)拖动视频轨上方的滑块可以改变预览窗口中视频进度。(6)如果需要对视频进行剪辑,拖动上述滑块至选定的起始位置,单击预览窗口中的剪刀按钮

(7)同理,选择结束位置,再单击剪刀按钮,如此可将视频剪辑成若干片段,对于无用的片段可以先选中,然后右键鼠标,单击“删除”。(8)若要产生快/慢镜头效果,可以选中媒体文件,然后压缩/拉伸文件即可。3.转场

选中转场方式,拖至视频轨,放在两个媒体文件之间,单击预览窗口可以预览其效果。4.标题

(1)如果需要在媒体文件上添加文字,单击“标题”按钮(2)选中标题,拖动至标题轨,标题文字可以叠加在画面上。(3)双击修改标题内容

(4)点“编辑“参数来编辑标题

(5)点“属性“来增加动画效果,设置完毕后单击”应用“ 5.滤镜

(1)选中滤镜,直接拖动至视频轨,叠在目标图片

(2)右击图片,选择“摇动和缩放”,可以使图片产生镜头推拉的效果。6.处理视频中的背景声音

法一:(1)右击视频片段,选择“分割音频”。

(2)可以看到声音已经被分离,此时可以右击声音文件,直接删除

法二:右击视频片段,选择“静音” 在处理过程中,我们这两种方法都用到了。

7、添加背景音乐

(1)选中音频文件,将文件直接拖至音乐轨即可。(2)通过上述的剪辑方法对音乐的长短进行剪辑。

8、录制画外音

点击选中声音轨道,点击录制/捕获选项,选中画外音,就可以进行录制了。

9、创建视频文件

(1)单击“分享”,单击“创建视频文件”(2)任选一种格式,导出制作好的视频

四.实验体会: 这次实验是由我和另外一个《多媒体应用基础》班的同学完成,我完成的主要部分是女生宿舍。

在这次实验中,对会声会影的功能进行了综合运用,学会了许多处理视频的方法,另在此实验中,我发现对于未完成的项目可以先保存,但要特别注意的是,不能随意移动已导入的媒体文件的位置,否则下次打开项目文件时会提示无法找到媒体文件。还有在剪辑视频时,最好按顺序来修改,否则在修改中间的素材时,下面匹配的其他轨道上的素材也需要重新修改。

总之会声会影是一个很实用的软件,在以后的学习中,也要留心加强对会声会影的应用。

第三篇:视频制作实验报告

一、实验内容

文字稿本是用文字语言把电视教材所要表现的内容按“画面”和“解说词”相结合的格式写成的稿本。它是电视教材拍摄和录制的基础。

文字稿本的作用可以从文字稿本创作阶段的主要工作体现出来,文字稿本的创作主要由学科教师担任,在文字稿本的创作阶段必须通过学科教师与导演的共同配合,确定电视教材的主题,根据科学性、教育性的要求,完成教学内容的视觉造型设计并配以相应的解说词。因此说文字稿本是整个电视教材制作的基础性工作,如同建筑工程中的“设计蓝图”,在这个基础上,导演才能以它为依据进行分镜头的创作工作,把“设计的蓝图”转化成为可以实施拍摄的“施工蓝图”。

分镜头稿本是一种将文学剧本中的文字形象创造性的转化为声画结合的形象,将文学剧本的内容分切成一系列可以摄制的镜头的剧本。

分镜头稿本是摄制组进行摄录、制作的详细、具体的施工蓝图,是录制、编辑和审查的重要依据,他对一部电视片质量的好换起着决定性作用。详尽的分镜头稿本分为镜头、机号、景别、技巧、时间、画面、解说词、音响、音乐、备注十部分。画面和解说词两部分很重要。

二、视频制作步骤

视频制作:

1)首先,选取所制作的视频内容,可以制作电视教材短片、微视频、微课程等。选取好制作的视频内容之后,编写分镜头稿本,详尽的写出每个镜头的画面,解说词等等。

2)完成以上两步,利用数字摄像机或模拟摄像机拍摄一系列视频素材。插上磁带开机点击录制键开始录制,会看录制情况。也可以使用手机进行视频录制。

3)准备素材文件。依据具体的视频剧本以及提供或准备好的素材文件可以更好的组织视频编辑的流程。素材文件包括:通过采集卡采集的数字视频AVI文件,由Adobe Premiere或其他视频编辑软件生成的AVI和MOV文件、WAV格式的音频数据文件、无伴音的动画FLC或FLI格式文件,以及各种格式的静态图像,包括BMP、JPG、PCX、TIF等等。电视节目中合成的综合节目就是通过对基本素材文件的操作编辑完成的。

4)进行素材的剪切。各种视频的原始素材片断都称作为一个剪辑。在视频编辑时,可以选取一个剪辑中的一部分或全部作为有用素材导入到最终要生成的视频序列中。剪辑的选择由切入点和切出点定义。切入点指在最终的视频序列中实际插入该段剪辑的首帧;切出点为末帧。也就是说切入和切出点之间的所有帧均为需要编辑的素材,使素材中的瑕疵降低到最少。

5)进行画面的粗略编辑。运用视频编辑软件中的各种剪切编辑功能进行各个片段的编辑、剪切等操作。完成编辑的整体任务。目的是将画面的流程设计的更加通顺合理,时间表现形式更加流畅。

6)加特效。添加各种过渡特技效果,使画面的排列以及画面的效果更加符合人眼的观察规律,更进一步进行完善。

7)添加字幕(文字)。在做电视节目、新闻或者采访的片段中,必须添加字幕,以更明确的表示画面的内容,使人物说话的内容更加清晰。

8)处理声音效果。在片段的下方进行声音的编辑(在声道线上),可以调节左右声道或者调节声音的高低、渐近,淡入淡出等等效果。这项工作可以减轻编辑者的负担,减少了使用其他音频编辑软件的麻烦,并且制作效果也相当不错。

9)生成视频文件。对建造窗口中编排好的各种剪辑和过渡效果等进行最后生成结果的处理称编译,经过编译才能生成为一个最终视频文件。最后编译生成的视频文件可以自动地放置在一个剪辑窗口中进行控制播放。在这一步骤生成的视频文件不仅可以在编辑机上播放,还可以在任何装有播放器的机器上操作观看。生成的视频格式一般为.avi。

三、分析与总结

在拍摄时认真做好“场记”,即粗看所摄录的图像素材,阅读相关的文字资料,对图文情况有个大体的了解。制定详细的编辑计划,拟定分镜头剧本。按照素材计划好编辑入点和出点记下编辑点的时码数。(主要是保留拍摄素材)记录下每一个画面拍摄的内容描述、拍摄的时间长度、在磁带中的具体位置,标注入点和出点的位置,以便编辑。

录制视频时,摄像机操作快慢很重要,同时还要匀速!切忌乱晃,切忌操作速度速度时快时慢。还要掌握节奏等等。

编辑视频时采用正确的制作流程

– 粗剪:把打板中间的内容剔出来,按剧本串好。

– 精剪:调整部分镜头的播放速度,并从整体节奏上作进一步修剪。– 添加字幕:必要时做成字幕文件。

– 添加音乐:这是一个可长可短的过程,有时候甚至可以说一段合适的音乐可遇不可求。因此,平时做个有心人,提高艺术品位。

第四篇:渗透检测实验报告!

渗透检测实验报告

一、实验目的:了解渗透检测的基本原理、方法和操作过程,了解渗透检测缺陷的类型及应用特点。

二、实验内容:用气保护焊堆焊,采用渗透检测的方法对焊缝的裂纹缺陷进行评定。

三、实验要求:

1.了解气保护焊的原理及堆焊技术应用; 2.掌握渗透检测技术的原理与方法; 3.对焊缝进行表面质量检测和质量评定。

四、实验装置:试板一块,渗透剂、显影剂、清洗剂各一瓶,纱布若干,锤子一把,钢丝刷一把。

五、实验步骤:

1.将焊缝表面的渣壳、将污染物清理干净。2.用清洗剂清洗焊缝表面。

3.用肉眼观察焊缝表面的裂纹情况,并记录裂纹的数量。4.在焊缝表面喷涂渗透剂,保持湿润约5-10分钟。

5.擦去试件表面多余的渗透剂,用清洗剂昅洁焊弝表面。6.待表面干后,在焊缝表面喷涂显影剂。7 记录喷涂显影剂后显示的裂纹数量。

六、实验数据及处理

1.将肉眼观测到的裂纹数量和渗透检测出的裂纹数量进行对比。2.对焊缝的质量进行评定。

七、实验报告要求

1. 说明渗透检测的原理、方法和操作步骤。

原理:是利用 荧光染料(荧光法)或 红

艰染料(着色法)渗透剂的渗透作用, 显示缺

陷痕迹。

方法:在被检工件表面涂覆渗透液 渗ဏ液渗入到工件表面开口的缺陷中 去除工件表面多余的渗透液 在工件表面涂上显象剂

缺陷中的渗透液被吸到工件的表面 形成缺陷的痕迹

步骤: 预清洗

渗透

中间清洗

干燥

显像

观察

2. 说明渗透检测缺陷的类型及应用特点。类型:

适用于各种金属材料和非金属材料构件、表面开口缺陷的质量检验

应用特点:渗透探伤由于检验对象不受材料组织结构和化学成分的限制,因而广泛应用于黑色和有色金属锻件、铸件、焊接件、机加工件以及陶瓷、玻璃、塑料等表面缺陷的检查。它能检查出裂纹、冷隔、夹杂、疏松、折叠、气孔等缺陷;但对于结构疏松的粉末冶金零件及其他多孔性材料不适用。

3. 对实验的现象和结果进行分析,并对焊缝的质量进行评定。

本次实验中采用的是着色法,是将含有着色染料物质的渗透液涂敷在被探伤件表面,通过毛细作用渗入表面缺陷中,然后清洗去表面的渗透液,将缺陷中的渗透液保留下来,进行显像。本次实验的显像方法是将显像剂喷涂在被探伤件表面,使渗透液在白光或日光下鲜明可见,便于检查。

图1 喷涂清洗剂后的焊缝表

图2 喷涂显影剂之后的焊缝表面

从上到下依次为: 第一条焊缝不均匀有夹杂,第二条焊缝有裂纹,第三条焊缝有裂纹,第四条焊缝有裂纹,第五条焊缝有裂纹,第六条焊缝不均匀,第七条焊缝有夹渣和裂纹。所以这批焊缝的体质量不合格。

组员:

陈伟10090311 贺峻岳10090308 王维10090304 李嘉泰10090324 韦竺施10090313

第五篇:《检测原理》实验报告

实 实 验 报 告

课程名称

检测原理实验

学生学院

自动化学院

专业班级

2014 级物联网(2)班

3114001491

学生姓名

卢 阳

课程教师

潘运红

2015 年 11 月 23 日

实验一

热电偶测温及校验 一、实验目的 与要求(一)目的:

1.了解热电偶的结构及测温工作原理;

2.掌握热电偶校验的基本方法;

3.学习如何定期检验热电偶误差,判断是否及格。

(二)要求:

观察热电偶,了解温控电加热器工作原理;通过对 K 型热电偶的测温和校验,了解热电偶的结构及测温工作原理;掌握热电偶的校验的基本方法;学习如何定期检验热电偶误差,判断是否合格。

热 电偶 被

二、实验结 果和数据处理 三、结论

答:根据国家颁布的标准,据表 1 判断热电偶是否合格。

表 1

热电偶温度允许误差表 50℃ 70℃ 90℃ 110℃ 130℃ 150℃ 标准热电偶热电势(mv)1.7 2.8 4.1 5.5 6.9 8.3 2 1.6 2.8 4.1 5.5 6.9 8.3 3 1.6 2.8 4.1 5.5 6.9 8.3 4 1.6 2.8 4.1 5.5 6.9 8.3平均电势(mv)1.63 2.8 4.1 5.5 6.9 8.3 修正电势(mv)1.495 1.495 1.495 1.495 1.495 1.495 实际电势(mv)3.125 4.295 5.595 6.995 8.395 9.795 分度表温度(℃)5

被校热电偶热电势(mv)1.0 1.8 2.6 3.5 4.4 5.2 2 1.0 1.8 2.6 3.5 4.4 5.2 3 1.0 1.8 2.6 3.5 4.4 5.2 4 1.0 1.8 2.6 3.5 4.3 5.2平均电势(mv)1.0 1.8 2.6 3.5 4.38 5.2 修正电势(mv)1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 实际电势(mv)2.0 2.8 3.6 4.5 5.38 6.2 分度表温度(℃)5

两偶温度误差(℃)0 1 0 0 1 0 两偶误差(Δδ%)0 2% 0 0 2% 0

经 计 算,两偶误差在允许范围内,故此次试验所用的热电偶是合格的。

四、思考题 1.分析产生校验误差的各种因素,思考如何处理可以减小误差? 答:(1)炉温不够恒定,变动太大导致测量值不同,消除方法为炉温达到检定温度时,应确保炉温恒定才进行检定(在 5 分钟内温度波动变化不大于 1~2℃,观察标准热电偶的毫伏值)。

(2)冷端温度不为零度。消除方法为检定前要确保冰点恒温器内存在冰水混合物,这样可确保冷端温度为零度。

(3)直流电位差计忘记调零。消除方法为使用电位差计前先进行调零。

2.将平台上的热电偶转换开关打向左边,显示的温度值真实与否?为什么? 答:将转换开关打向左边,指示温度是标准热电偶 K 测试点温度,显示的温度与 E 分度热电偶有差别。当转换开关转向 K 分度热电偶时,温度数字温度并非为加热炉内温度,会引起误差。

热电偶名称 分度号 温度范围 允许偏差 镍铬—镍硅 K 0~400℃ ±3% 镍铬-锰白铜 E ≤300℃ ±3%

实验三

光纤位 移传感器的测量 一、实验目的 与要求(一)目的:

1.了解光纤位移传感器的结构和工作原理,2.掌握光纤位移传感器的输入——输出特性。

(二)要求:

光纤传感技术是适随着光纤通信和集成光学技术而发展起来的新型传感技术。通过光纤位移传感器来测量位移,掌握这种传感器的特性。本光纤传感器为反射式,光纤采用 Y 型结构,两束多模光纤合并于一端组成光纤探头,一束作为接收,另一端作为光源发射,近红外二极管发出的近红外光经光源光纤照射至被测物,由被测物反射的光信号经接收光纤传输至光电转换器转换为电信号,反射光的强弱与反射物与光纤探头的距离成一定的比例关系,通过对光强的检测就可得知位置量的变化。

二、实验 结果和数据处理

X(mm)

0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 V(mv)

18.8 389.3 819 1146

1

X(mm)

5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0

V(mv)

763 681 6

399 363 332 304

三、结论 接收光纤光源光纤∆xX反射体变换器VVout光纤位移传感器光纤探头 图 5

反射式光纤位移传感器原理及接线 答:

光纤传感器测量位移的工作原理:

光纤传感器为反射式,光纤采用 Y 型结构,两束多模光纤合并于一端组成光纤探头,一束作为接收,另一端作为光源发射,近红外二极管发出的近红外光经光源光纤照射至被测物,由被测物反射的光信号经接收光纤传输至光电转换器转换为电信号,反射光的强弱与反射物与光纤探头的距离成一定的比例关系,通过对光强的检测就可得知位置量的变化。

****** 2 4 6 8 10 12V-X 曲线 位移距离如再加大,就可观察到光纤传感器输出特性曲线的前坡与后坡波形,作出 V-X 曲线,通常测量用的是线性较好的前坡范围。

思考题 1.与为什么要分析线性较好的范围? 答:这与光纤传感器的特性有关,当位移达到某一值以后,输出信号与位移不再呈线性关系此时达不到测量目的。

2.光纤通信与测量的原理一样吗? 答:不一样。光纤通讯是对光信号的传递,利用光的变化进行信号数据的传递;而测量是将一种介质的变化量转换成标准的信号,如电信号。

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