这个包包含一个 3D 差分 Canny 边缘检测器 (edgedetect.m) 和一个简单的分割例程 (segmentation.m)，它使用计算的边缘来分割数据。 Canny 边缘检测器包括三个步骤： 1) 使用高斯卷积滤波器对数据去噪。 2）通过计算图像梯度幅值的最大值，得到边缘集的候选。 这是通过找到某个函数（包含数据的二阶导数）的零级集来执行的。 3) 执行滞后阈值。 首先，删除梯度幅度（边缘强度）低于下阈值的边缘集的所有部分。 然后，删除梯度幅度永远不会超过上限阈值的边缘集的所有连接组件。 分割例程是图像处理工具箱函数 bwlabeln 的包装器。 使用计算出的边缘集，它将数据空间中的所有体素分配为 0（边缘）或 1（非边缘），增加边缘表面厚度（以关闭可能的Kong），然后调用 bwlabeln 对数据进行分割。 有关一些数学细节，请参阅http://arxiv.org

This the phase difference calculation method based on digital phase detector DPD. It uses Hilbert transform to shift one signal the other by 90 degree. Then by some manipulation, extract the phase difference between two signals.

node-problem-detector 镜像包 v0.8.7 版本

小波变换函数matlab代码BPM检测器 每分钟拍数（BPM）检测算法的实现，如G.Tzanetakis，G.Essl和P.Cook题为“使用离散小波变换的音频分析”的论文所述。 你可以在这里找到它： 用法 选择要分析的.wav文件，并将其作为输入参数传递给bpm_detection函数，如下所示： myfile\n='file.wav'; [final_signal，correl，estBPM，cd] = bpm_detection（myfile） 上面的代码应在matlab的命令行中执行。 输出 final_signal：离散小波变换后的信号相关：求和信号estBPM的自相关函数系数：输入信号的BMP cd：DWT分解的各个级别的细节系数 或者，您可以使用较短的版本，仅打印BPM。 myfile\n='file.wav'; [estBPM] = bpm_detection（myfile） 为了实现这一点，请更改代码的第一行，使其看起来像这样：function [estBPM] = bpm_detection（s）

超人梭子鱼 UltraFaceBarracuda是一个Unity示例项目，显示了如何在Unity 上运行脸检测神经网络模型。 有关UltraFace（“ Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB”）模型的详细信息，请参见。 系统要求 统一2020.2 梭子鱼1.3.0 样例场景 静态图像测试 StaticImageTest使用给定的单个图像运行面部检测模型。 它使用Unity UI系统可视化边界框，该边界框显示了如何通过简单的C＃脚本使用检测结果。 网络摄像头测试 WebcamTest使用来自与UVC兼容的视频捕获设备（网络摄像机，HDMI捕获等）的视频流来运行面部检测模型。 它使用间接绘图来绘制边界框-换句话说，它可以可视化检测结果，而无需GPU-to-CPU的回读，因此它可以以高性能的方式运行。 您还可以设置纹理来装饰边框。

这是一个非常好的动作检测器，它帮助我们理解了所有的代码，因为注释是写出来的

dlib库中所需的人脸检测预训练模型文件，mmod_human_face_detector.dat。

近年来，将不同的物联网设备用于家庭自动化变得非常流行。 火灾探测和火灾事故的避免是使用物联网的家庭自动化的必要和重要应用之一。 传统的火灾报警系统需要巨大的安装成本和劳动力。 所提出的基于物联网的火灾报警系统基本上是在早期阶段检测到火灾，生成自动警报并将火灾爆发通知远程用户或消防站。 这也试图+灭火。 建议使用Arduino在火灾和气体传感器的帮助下感知周围发生的火灾。 家庭火灾报警系统的开发是基于Arduino开发板搭建的。 在早期阶段检测到火灾，系统生成警报，并通过 GSM 模块向存储在 Arduino 程序中的手机号码发送短信或呼叫警报。 同时开启喷水器生产装置控制火势。 该原型系统可以帮助用户通过预防事故来提高他们的安全标准，并立即做出React。 这将最终使灾难中的生命和财产得以幸免。 详细介绍了各个模块的功能及其实现。

该检测器可以在15厘米的距离处检测到一个小的金属硬币。

人脸检测器（移动版） 该应用程序是用React Native编写的面部检测应用程序的移动版本