商汤边缘实验箱使用qt加个界面

商汤边缘实验箱使用的是 Qt 作为 GUI 框架，因此你可以通过 Qt 来添加界面。以下是一个简单的示例代码，用于创建一个基本的窗口：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel

class MyWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 设置窗口标题和大小
        self.setWindowTitle("商汤边缘实验箱")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 300)

        # 添加标签
        label = QLabel("欢迎使用商汤边缘实验箱！", self)
        label.move(100, 100)

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MyWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

你可以在窗口中添加各种组件，如按钮、文本框、图像等，以满足你的需求。注意，在商汤边缘实验箱上运行 Qt 程序需要先安装相应的依赖库和 Qt 运行环境。

相关问题

商汤NFC怎么注册人脸

### 商汤科技 NFC 系统中的人脸注册流程

在商汤科技的NFC系统中，人脸注册是一个重要的功能模块。通常情况下，该过程会涉及到一系列的安全验证机制和技术手段来确保数据的真实性和安全性。

#### 准备工作
为了能够顺利地完成人脸注册，在开始之前需要准备一部支持NFC功能并安装有相应应用程序的移动设备。此外，还需要访问权限以及网络连接以便上传个人信息到云端服务器进行处理[^1]。

#### 注册步骤概述
当一切就绪之后，按照如下方式操作：

- **启动应用**：打开手机中的特定APP，此APP应为官方提供用于管理NFC系统的工具。

- **进入设置页面**：找到与安全或账户相关的选项卡，选择其中有关联至生物识别身份认证的部分。

- **添加新面孔**：点击新增按钮以开启摄像机界面，此时可能会提示用户阅读隐私政策说明文档，并同意条款继续下一步骤。

- **拍摄正面照**：保持脸部处于良好光照条件下，正视镜头直至听到确认音效表示照片已被成功采集；期间可能需多次尝试直到满足质量要求为止。

- **提交审核**：最后一步是将所获取的信息发送给后台管理系统做进一步校验审批，等待反馈结果告知是否顺利完成整个注册流程。

值得注意的是，由于安防监控领域对于图像视频处理有着极高的需求，而当前云计算的能力尚不足以全面支撑此类大规模实时运算任务，因此本地端也会承担一部分预处理的工作量以减轻远程数据中心的压力[^2]。

import requests

def register_face(image_path, api_key):
    url = "https://api.sensetime.com/nfc/register"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
    files = {'file': open(image_path, 'rb')}
    
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
    return response.json()

商汤LoFTR源码详解

商汤LoFTR是一种基于Transformer的视觉特征匹配算法，其主要用途是在图像拼接、图像配准、图像检索等领域进行特征匹配。下面是对商汤LoFTR源码的详细解释。

1. 代码结构

商汤LoFTR源码主要包含以下几个文件：

- models.py：包含了特征提取器和特征匹配器的代码。
- utils.py：包含了一些用于数据处理和模型训练的辅助函数。
- datasets.py：包含了用于加载数据集的代码。
- train.py：包含了模型训练的代码。
- inference.py：包含了模型推理的代码。

2. 特征提取器

商汤LoFTR使用的特征提取器是一个基于Transformer的网络，由多个Encoder和Decoder组成。在商汤LoFTR中，Encoder和Decoder都是由多个Self-Attention层和全连接层组成的。

在Encoder中，Self-Attention层用于在输入序列中寻找相关的信息，并将其编码为一个固定长度的向量。全连接层用于将这些向量合并到一起，生成一个包含整个输入序列信息的向量。

在Decoder中，Self-Attention层用于在给定的查询序列中寻找与输入序列相关的信息，并将其编码为一个固定长度的向量。全连接层用于将这些向量合并到一起，生成一个包含整个查询序列信息的向量。

3. 特征匹配器

商汤LoFTR使用的特征匹配器是一个基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)和点积注意力机制的网络。该模型输入两个特征向量序列，并输出两个序列中每个位置的相似度得分。

在特征匹配器中，BiLSTM用于对输入序列进行编码，并将其转换为一个更高维度的表示。点积注意力机制用于将两个特征序列中相似的位置进行匹配，生成相应的相似度得分。

4. 数据集

商汤LoFTR支持使用自定义数据集进行训练和测试。数据集可以包含多个图像，每个图像可以包含多个特征点。商汤LoFTR使用OpenCV库中的SIFT算法对图像进行特征点提取。

5. 模型训练

商汤LoFTR的模型训练分为两个阶段。

第一阶段是特征提取器的预训练。在此阶段，使用大量的无标签图像数据对特征提取器进行训练，以便使其能够从图像中提取出有用的特征。

第二阶段是特征匹配器的训练。在此阶段，使用有标签的图像对数据集对特征匹配器进行训练，以便使其能够将两个图像中的特征点进行匹配。

6. 模型推理

商汤LoFTR的模型推理主要分为两个步骤。

第一步是使用特征提取器对输入图像进行特征提取。在此过程中，商汤LoFTR使用OpenCV库中的SIFT算法对图像进行特征点提取，并将提取到的特征点通过特征提取器进行编码。

第二步是使用特征匹配器对两个输入图像中的特征点进行匹配，并输出每个特征点的匹配结果。

7. 总结

商汤LoFTR是一种基于Transformer的视觉特征匹配算法，其主要用途是在图像拼接、图像配准、图像检索等领域进行特征匹配。商汤LoFTR的源码结构清晰，可以通过自定义数据集进行训练和测试。