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speed-camera

基于计算机视觉的开源运动目标速度测量系统

Speed Camera物体运动追踪树莓派OpenCVPythonGithub开源项目

speed-camera是一个基于Python和OpenCV的开源运动目标速度测量系统。它支持树莓派、Windows和Unix平台,兼容多种摄像头,可自动检测和跟踪画面中最大移动物体并计算速度。系统提供灵活配置、数据记录和Web界面,适用于交通监控等场景。此外还集成了数据分析、图表生成等管理工具,方便用户进行后续处理。

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介绍相关项目
AndroidCamera - 全面解析Android相机与视频处理技术
Android开发GithubMediaCodecOpenGL开源项目相机应用音视频处理
AndroidCamera项目提供全面的Android相机开发解决方案，涵盖分段录制、视频合成、滤镜添加等基础功能，以及视频裁剪、旋转、添加水印和动态贴纸等高级特性。项目展示了MediaCodec、AudioRecord等底层API的使用示例，为开发者呈现从入门到精通的学习路径。此外，项目还包含丰富的功能实现和详细的学习资料，是Android相机和视频处理技术的重要参考资源。
aravis - 跨平台开源视频采集库 支持Genicam工业相机
AravisGStreamerGithub工业相机开源项目视频采集
Aravis是一款开源视频采集库，基于glib/gobject开发，专门支持Genicam工业相机。该库实现了千兆以太网和USB3协议，提供以太网相机模拟器和视频查看器功能。Aravis具有跨平台特性，支持Linux、macOS和Windows系统，性能优化良好，API文档完善。项目依赖少，构建灵活，欢迎社区贡献。
vidgear - 多线程异步视频处理框架 简化复杂任务
GithubPython库VidGear多线程开源项目异步IO视频处理
VidGear是一个高性能Python视频处理库，提供多线程和异步API框架。基于OpenCV、FFmpeg等库，简化复杂视频处理任务的开发。支持IP摄像头、网络流、屏幕捕获等多种视频源，具备视频稳定、编码、流媒体等功能。其简洁API设计使开发者能以少量代码实现复杂视频处理。
RobustCap - 单目图像和稀疏IMU信号融合的实时人体动作捕捉
GithubIMU传感器RobustCap人体动作捕捉单目图像实时系统开源项目
RobustCap是一个开源项目，提出了融合单目图像和稀疏IMU信号的实时人体动作捕捉方法。该技术在遮挡、剧烈运动和弱光等复杂场景下仍能实现高精度动作重建，适用于虚拟现实、电影制作和运动分析等领域。项目提供了完整的系统实现、评估代码以及详细的安装和使用指南，便于研究人员复现和拓展。
go2rtc - 开源多协议摄像头流媒体传输应用
GithubRTSPWebRTCgo2rtc开源项目摄像头流媒体
go2rtc是一个开源的摄像头流媒体应用,支持RTSP、WebRTC、HomeKit等多种协议。它具有低延迟、无依赖的特点,可从RTSP、RTMP、HTTP等多种源接收流媒体,并支持转码和双向音频。该应用兼容Windows、macOS、Linux等系统,可集成到智能家居平台,为视频流传输提供灵活解决方案。
gps-overlay-on-video - 骑行视频GPS数据叠加工具 - 轻松制作专业视频
GPS数据Github地图显示开源项目数据可视化视频叠加骑行软件
gps-overlay-on-video是一款开源软件,可将GPS数据叠加到骑行视频上。支持显示速度、海拔、坡度等多种骑行数据,并允许自定义仪表盘样式。软件兼容多种GPS设备数据格式,操作简单直观。适用于各类骑行爱好者制作专业级视频作品,丰富视频内容并增强观看体验。
Awesome-Optical-Flow - 光流研究与应用的顶级文章合集
GithubJoint LearningMulti-Frame Supervised ModelsOptical FlowSupervised ModelsUnsupervised Models开源项目
该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章，展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面，提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容，获取光流技术在不同场景中的应用案例。
openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统，能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式，兼容多个操作系统和硬件配置，适用于研究和开发项目。
yolov3 - 开源视觉AI技术
GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测
YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术，汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程，支持社区讨论，简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性，在全球范围内被广泛采用，帮助用户迅速部署并有效训练模型。
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