通常需要对立体神经推理结果进行特定于应用程序的主机端过滤,并且因为这些计算是轻量级的(即可以在 ESP32 上完成),所以我们将三角剖分本身留给主机。
这些工具允许您记录编码和同步的摄像机流并重放它们,包括重建立体深度感知。
此示例展示了如何通过USB在Gen2 Pipeline Builder中使用OAK相机。可以了解到深度设置和点云图像。
此示例演示如何使用 Gen2 Pipeline Builder 在 DepthAI 上运行3阶段推理(3个串行,2个并行)。
制作此示例的原始 OpenVINO 演示是here.
此示例展示了如何在 Gen2 API 系统中的 DepthAI 上运行 Deeplabv3+。
在 DepthAI 上运行 Google Mediapipe 身体姿势跟踪模型
这个例子是由我们的贡献者创建的 - Geaxgx
此示例演示运行人脸检测网络和头部检测网络的 Gen2 Pipeline Builder
此示例演示如何使用 Gen2 Pipeline Builder 在 DepthAI 上运行 2 阶段推理。
首先,在图像上检测人脸,然后将裁剪后的人脸框发送到年龄性别识别网络,产生估计结果
此示例演示运行火灾检测网络的 Gen2 Pipeline Builder
这个例子演示了运行人脸检测网络、头部姿势估计网络和人脸识别网络的 Gen2 Pipeline Builder
此示例演示运行人脸检测网络和头部检测网络的 Gen2 Pipeline Builder
此示例演示如何使用手部标志在 DepthAI 上识别美国手语 (ASL)
这个例子是由 Cortic Technology