Timer 是用来计算运行某段程序花费多久时间,像是用来计算这个网页花多久时间之类的,使用方法相当简单,只要开启与结束拉进流程中想计算时间的位置,就可以知道花费多少时间。
Socket 是双向网络通讯的一种接口,主要分成 TCP 与 UDP 两种, Socket 根据协议的不同,它的架构也会不太一样,在 openR8 的解决方案中,使用的是 TCP 协议,所以这里就只介绍 Socket 之 TCP 的 Server (服务器端) 与 Client (客户端)。
ForLoop 指的是 Loop (循环)中的 for 循环,如果对程序有些基础的,应该对循环不陌生,简单来说 for 循环的意思就是 “从什么事开始,到什么事为止,每作完一次什么事就做什么事” 的意思。 ForLoop 会教您如何使用循环做数列、乘法,以及进阶使用。
Print 的功能为印在“DOS 窗口”中的内容,印出的内容可以是整数(int)、布尔(bool)、浮点数(float)、双精度浮点数(double)、字符串(string)、影像,其中字符串支持印出含有中文字符串的功能。
此解决方案为字符串处理中的加法范例,透过字符串加法可以把不同的字符串整合成一字符串
此解决方案包含五个范例,开启用户指定的网页、开启使用者指定的文件夹、将读入的文字输出 PDF 文件、终止 (exit)、开启一个运行档。
XOR_Caffe_FC 是使用 caffe 框架判断两个数字的 XOR 值是多少,XOR的中文为“互斥或”,其输入值与输出值的关系。
透过运行 R8 解决方案可自动取得影像的锐利度(sharpness)来判定影像是否为模糊。本文将于下介绍如何使用 OpenR8 取得影像的锐利度(sharpness)。
可以透过此解决方案进行大量图像运算来比较不同计算机的效能。
此解决方案目的是让使用者可以藉由网页选择图片及取得对象侦测的结果消息之框架。
本文件是介绍 caffe 中的 SSD 方法来侦测与标记 webcam 实时影像中的对象。
Image_FindBlob2 是一个框出指定大小物体的解决方案之范例,可与另一份【Image_FindBlob.doc】文件交互参照使用。
使用不同的方法来进行数据的模型学习与后续的推论。使用方法有全连接层丶随机森林,提供的范例有股价预测丶sin 波形的预测。
此 Image_PCB_SSD512_Caffe 是在深度学习 Caffe 的框架下,先使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 演算法来训练模型,再透过已训练好的模型侦测 PCB 上面的电容,本次训练图片大小为 512 × 512。
Image_Barcode 用于解析条形码,例如 : Bar code 或 QR code。使用方式只需输入条形码的影像,再经由六个简易步骤,即可显示解析条形码后的结果。
Image_VideoCapture_OpenCV 是使用 OpenCV 的 VideoCapture,将镜头当下所读到的画面撷取并显示于窗口中。
HttpServer_DeepLearning 的功能为读取已经训练好的 caffemodel 档案,透过特定网页选择想测试的图片,看图片的分类情况。
Image_PCB_YOLOv3_Keras 是使用 Keras 的 YOLO 第三版 — YOLOv3 来判断目标进行分类、检测。
HttpServer 的功能为传送要收到的档案,透过网页来显示接收档案的内容。
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