无线网络BFM是什么

时间: 2024-08-15 18:10:38 浏览: 72
BFM(Basic Frequency Modulation,基本频移键控)是一种无源红外(Passive Infrared, PIR)传感器常见的通信协议。它主要用于家庭自动化系统、安防设备等场景中的遥控器与接收器之间的通信。BFM协议通过简单地改变红外信号的频率来传输二进制数据,每个特定频率对应于不同的比特值。虽然BFM不是一种无线网络技术,但它允许设备在红外范围内交换信息,比如开关灯光或控制智能插座。
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pcie中bfm是什么

BFM是Bus Functional Model的缩写,指的是总线功能模型。在PCIe中,BFM是一个模拟器,用于模拟PCIe总线上的各种传输交互,以便进行功能验证和性能测试。BFM能够模拟PCIe总线上的各种传输协议、数据包类型、时序和电气特性等,可以帮助设计人员快速测试、调试和验证PCIe设备的功能和性能。

lsfm模型对bfm模型的扩展

LSFM模型是基于BFM模型的扩展,它使用了更多的形状和纹理变量来提高建模精度。BFM模型是一个基于统计形状和纹理模型的3D人脸建模方法,它可以用于生成高质量的3D人脸模型。但是,BFM模型仅使用了有限的形状和纹理变量,因此无法准确地捕捉面部的细节和变化。LSFM模型通过增加更多的形状和纹理变量,使得模型更加准确地捕捉面部的细节和变化,同时也可以更好地适应各种光照和表情条件。因此,LSFM模型可以更好地用于识别、重建和变形3D人脸模型。

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这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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