https://connect.smartliving.ru/profile/ ... ndovs.htmlBagir писал(а): Чт июл 23, 2020 9:29 amА остались последние версии exe-шников? Хотелось бы запустить exe с передачей ему потока видеокамеры в параметре, а в ответ получить id опознанного с вероятностью.
ВосстановилJilber писал(а): Чт июл 23, 2020 12:55 pm "Предварительный просмотр недоступен. Владелец переместил файл в корзину"
Код: Выделить всё
C:\_majordomo\apps\ocv>usersetup.exe Jilber rtsp://URL.sdp
Traceback (most recent call last):
File "usersetup.py", line 95, in <module>
cv2.imshow('frame', im)
cv2.error: OpenCV(3.4.5) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\wi
ndow.cpp:358: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in fu
nction 'cv::imshow'
[9660] Failed to execute script usersetup
"password" не является внутренней или внешней
командой, исполняемой программой или пакетным файлом.
"channel" не является внутренней или внешней
командой, исполняемой программой или пакетным файлом.
"stream" не является внутренней или внешней
командой, исполняемой программой или пакетным файлом.в данном случае немного не правильно написано - работает только с вебкамерой...
Код: Выделить всё
#работа с аргументами
# 1 argument имя пользователя
face_iduser=sys.argv[1]
#face_iduser='Taras'хе, знакомый сайт)lihodeev писал(а): Ср авг 26, 2020 10:11 pm протестировал гайд - https://www.pyimagesearch.com/2018/09/2 ... cognition/ ... распознавание на моей малине4 около 3-4секунд. Как по мне , так супер. Кто подскажет как теперь получить из питона в МД результат? в Питоне он выводится кодом - # draw the bounding box of the face along with the associated
# probability
text = "{}: {:.2f}%".format(name, proba * 100)
print(text)
ну, вот а я ваш пост искал пол-дня. помню что где то видел но так и не нашел. спасибо. С import urllib.request вчера уже разобрался, осталось разобраться как результат запихнуть в УРЛxor писал(а): Чт авг 27, 2020 2:45 amхе, знакомый сайт)lihodeev писал(а): Ср авг 26, 2020 10:11 pm протестировал гайд - https://www.pyimagesearch.com/2018/09/2 ... cognition/ ... распознавание на моей малине4 около 3-4секунд. Как по мне , так супер. Кто подскажет как теперь получить из питона в МД результат? в Питоне он выводится кодом - # draw the bounding box of the face along with the associated
# probability
text = "{}: {:.2f}%".format(name, proba * 100)
print(text)
посмотрите питоновский скрипт тут https://connect.smartliving.ru/profile/ ... amery.html
там через
import urllib.request
и http-запросами типа
link="http://192.168.1.7/objects/?op=set&obje ... p=value&v=" + sss + "/" + args["from"]
f=urllib.request.urlopen(link)
пишется в прям в свойство объекта.
и вот еще доки по общению с мдм https://kb.mjdm.ru/http-ssilki-dlya-raboti-s-majordomo/
уменьшай картинку и соответсветнно размер нейронки для распознавания - просто долго грузит саму обученную сетьlihodeev писал(а): Ср сен 02, 2020 12:24 pm ну, вот, докатился... есть мысли про апгрейд под задачу. Использовалась малина4 но скорость распознавания не очень радует (примерно 20 секунд) и хочется быстрей . Есть ли у кого-то опыт на другом железе? Если да, то на каком?
Код: Выделить всё
# load the image, resize it to have a width of 600 pixels (while
# maintaining the aspect ratio), and then grab the image dimensions
image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=600)
(h, w) = image.shape[:2]
# construct a blob from the image
imageBlob = cv2.dnn.blobFromImage(
cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300),