Vielleicht würde ich sowas am Stadtrad montieren wenn sie mir jemand schenken würde. siq 26 ist ausgestirbt worden #5 vielleicht probierst Du es zuerst einmal mit weniger Luftdruck. Das ist sowieso weitaus schlauer bei Geländereifen und rollt dazu erst noch leichter auf unebenem Untergrund als hart aufgepumpt. #6 Die Thudbuster LT macht aus jedem Ihrer Hardtails ein vollwertiges Fully. Kaufberatung Sattelstütze: absenkbar UND gefedert? | Seite 3 - Pedelec-Forum. lol #7 Das glaube ich jetzt auch überhaupt nicht Im Ernst: Hat jemand Erfahrungen damit sammeln können? #8 die sattelstütze kann kein fully aus einem HT machen, weil das hinterrad ja nicht gefedert ist und weiterhin durch die gegend springt. solche behauptungen sollte man gesetzlich untersagen, da sie schlicht falsch sind #9 meine erfahrung: ich hab ein paar von der sorte ausprobiert, und eine gefederte sattelstütze fürs hardtail finde ich gar nicht schlecht: klar, dass traktion etc. dadurch nicht verbessert wird, aber der komfort imho schon. auch, wenn man andere hose, anderen sattel (sowieso ne schlechte idee), dickere reifen oder andere varianten berücksichtigt.
Doch ist sie; in meinem E14 verbaut, Modelljahr 2021; war aber im MJ2020 schon so. In einem andern Fred wurde dieses Modell aber als "Billigprodukt" bezeichnet. Bei meinem Rad wackelt der Sattel etwa 1 cm seitlich. Ideal wäre meines Erachtens, eine Parallelogramm -Federung mit Absenkung, Die vorgestellten Beispiele kosten aber leider ein Vermögen (3-500 Euronen) Zuletzt bearbeitet: 10. 01. 2021 #45 Kannst du mal was zu den Federungsqualitäten sagen? Vielleicht orientiert an meinen Fragen vier Posts zuvor? Was mich irritiert ist das wackeln um 1cm seitlich. Wie sollte sich die Sattelstütze seitlich bewegen, das ist konstruktiv ja gar nicht vorgesehen?. Vario Sattelstütze dreht sich | eMTB-News.de - das Forum rund um e-Mountainbikes. Da muss eigentlich ein Defekt vorliegen oder ist es nicht vielleicht doch der Sattel oder die Befestigung? #46 Zur Federung kann ich nicht nichts sagen. Habe das Rad erst seit Mitte Dez und bin erst 50 km gefahren. Dieses seitliche Wackeln kenne ich von einfachen/billigen Federsattelstützen. Der Sattel selbst sitzt fest. Werde das aber demnächst, wenn mein Nyon beim FH ist, mal ansprechen und über die Garantiezeit beobachten.
#1 Nabend zusammen, heute auf der Ausfahrt fing mein Sattel sich an zu drehen. Ich dachte erst die Sattelstütze dreht sich im Sattelrohr und die Klemme ist nicht richtig fest, ab nein das innerer Rohr welches sich absenkt dreht sich. Gibt es ne Chance das zu reparieren und ist wie mir scheint innendrin etwas gebrochen? Hab mal ein Video gemacht, mittlereweile kann ich den Sattel komplett drehen. Sattelstüze Cannondale Down Low (ca. 1/2 Jahr alt) Vllt hat jmd ne Iddee. Gruß Kai #2 Wenn erst ein halbes Jahr alt würde ich das beim Händler reklamieren!! #3 Da sind 2 Keile drin, welche die Stütze gegen verdrehen fixieren. Die sind aus Kunststoff. Wenn die Stütze mal per Gewalt verdreht wurde (z. B. bei einem Sturz), können die zerstört werden. #4 Ja, das hab ich gestern noch gemacht, wird wohl getauscht. Gefederte sattelstütze sinnvoll? | MTB-News.de. #5 Ist beim DH passiert, hab halt mit dem Oberschenkel gegen den Sattel gedrückt... aber nicht mit man könnte es reparieren falls ne Reklamation abgelehnt ternativ schaue ich vllt besser nach einer stabileren Stütze.
Das Erkennen von Gesichtern in Fotos und Videoaufnahmen ist ein zukunftsträchtiges Feld – und mit der quelloffenen Bibliothek OpenCV erstaunlich einfach in eigenen Projekten nutzbar. G esichtserkennung in der Praxis: Ein Mitarbeiter setzt sich an einen Arbeitsplatz, wird per Webcam identifiziert und bekommt daraufhin Zugang zu allen benötigten Ressourcen – ohne Eingabe eines Passworts, Auflegen des Fingers oder Einstecken einer Smartcard. Windows 10 bringt mit Hello eine solche Funktion bereits mit. Im Zuge dieses dreiteiligen Tutorials entsteht eine eigene, erweiterbare Lösung zur Identifikation von Personen per Gesichtserkennung auf Basis von OpenCV und Python. Der erste Teil der Serie gibt eine Einführung in OpenCV und die Grundlagen der Gesichtserkennung. Er endet mit der Installation von OpenCV unter Linux inklusive Aufruf eines Beispielskripts zur Gesichtserkennung. Gesichtserkennung mit Python und OpenCV mit Webcam – Acervo Lima. Ein erster Codeschnipsel zeigt, wie einfach es ist, über die Python-API auf eine Kamera zuzugreifen. Im zweiten Teil geht es weiter mit der OpenCV-API und der Frage, wie und mit welchen Methoden man via OpenCV Gesichtserkennung betreiben kann.
glob ( "*") for file in image_files: img_bgr = cv2. imread ( file, cv2. IMREAD_COLOR) b, g, r = cv2. split ( img_bgr) img_rgb = cv2. merge ( [ r, g, b]) img_gray = cv2. cvtColor ( img_bgr, cv2. COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2. CascadeClassifier ( cv2. data. haarcascades + "") faces = face_cascade. detectMultiScale ( img_gray, scaleFactor = 1. 2, minNeighbors = 5) print ( "Anzahl erkannte Gesichter:", len ( faces)) for ( x, y, w, h) in faces: cv2. rectangle ( img_rgb, ( x, y), ( x + w, y + h), COLOR_FACE, 2) plt. axis ( 'off') plt. imshow ( img_rgb) plt. title ( file) plt. show () exit () 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 # Augen erkennen Für erkannte Gesichter können wir nun auch die Augen erkennen. Opencv gesichtserkennung python programming. Das Prinzip ist das selbe wie bei der Gesichtserkennung. Wir gehen wie folgt vor: Wir erstellen einen neuen Klassifikator für die Augen. Die Trainingsdaten finden wir in der Datei. Für jedes erkannte Gesicht erstellen wir ein neues Bild, welches nur das Gesicht beinhaltet.
Ein paar Zeilen Python-Code reichen bereits aus, um mit OpenCV bekannte Gesichter in einem Videostream zu markieren. Mehr Arbeit macht die Bereitstellung von hochwertigem Trainingsmaterial. D ie ersten beiden Teile dieses Tutorials haben die Konzepte Gesichtsdetektion und -erkennung erklärt, die Installation einer aktuellen OpenCV-Version beschrieben, die Nutzung der Bildverarbeitungsbibliothek aus Python-Skripten heraus gezeigt und die relevanten OpenCV-Funktionen erläutert. Gesichtserkennung mit OpenCV* | EF Informatik 2021. Nun geht es an die Praxis: ein Python-Skript, das den Stream einer angeschlossenen Webcam abgreift, Gesichter im Bild detektiert und anschließend erkennt, wem dieses Gesicht gehört. Kurz zur Erinnerung: Detektion heißt, zu prüfen, ob sich ein Gesicht in einem Bild befindet. Erkennen bedeutet, das Gesicht von anderen Gesichtern zu unterscheiden, um es einer Person zuzuordnen. Das Abgreifen des Webstreams und das Detektieren von Gesichtern darin war bereits im ersten Teil des Tutorials Thema: Ein Beispielskript zeichnete einen grünen Rahmen um detektierte Gesichter.
OpenCV ist eine Bibliothek, mit der Bildverarbeitungen mit Programmiersprachen wie Python durchgeführt werden. In diesem Projekt wird OpenCV Library verwendet, um eine Echtzeit-Gesichtserkennung mit Ihrer Webcam als Hauptkamera durchzuführen. Es folgen die Voraussetzungen dafür: - Python 2. 7 OpenCV Numpy Haar Cascade Frontal Gesichtsklassifikatoren Ansatz / verwendete Algorithmen: Dieses Projekt verwendet den LBPH-Algorithmus (Local Binary Patterns Histograms), um Gesichter zu erkennen. Es beschriftet die Pixel eines Bildes durch Schwellenwertbildung der Nachbarschaft jedes Pixels und betrachtet das Ergebnis als Binärzahl. Eine einfache Gesichtserkennung mit OpenCV und scikit-learn - s.koch blog. LBPH verwendet 4 Parameter: (i) Radius: Der Radius wird verwendet, um das kreisförmige lokale Binärmuster aufzubauen, und repräsentiert den Radius um das zentrale Pixel. (ii) Nachbarn: Die Anzahl der Abtastpunkte zum Erstellen des kreisförmigen lokalen Binärmusters. (iii) Gitter X: Die Anzahl der Zellen in horizontaler Richtung. (iv) Gitter Y: Die Anzahl der Zellen in vertikaler Richtung.
Die Koeffizienten dieser Zerlegung wählt man dann als charakterisierende Eigenschaft jedes Bildes. Ähnliche Gesichter sollten nun auch ähnliche Koeffizienten erhalten, sodass man erkennen kann, welche Bilder die gleichen Gesichter darstellen. Da für Eigenfaces bereits die Bilder vom reinen Gesicht (d. keine weiteren Körperteile) benötigt werden und vor allem auch alle Bilder in derselben Auflösung sein müssen, ist ein wenig Vorarbeit nötig. Dafür kann man sich ein Shell-Skript (Linux) schreiben, welches diese Vorarbeit routiniert durchführt. Zunächst einmal muss das bereits oben erstellte Skript zur Gesichtsdetektion für Trainungs- und Testdaten ausgeführt werden. Anschließend müssen noch alle Bilder auf das gleiche Format gebracht werden. Da die Gesichtsdetektion bereits quadratische Bereiche erkennt, muss hierauf nicht mehr geachtet werden. Man muss sich lediglich noch einen guten Kompromiss für die Auflösung überlegen. Ich habe beim ersten Versuch 250x250 Pixel gewählt. #! Opencv gesichtserkennung python online. /bin/bash # find faces on training and test images python2 raw faces python2 todetectraw todetectfaces # resize all faces to the same size (required by PyFaces) for file in faces/ *; do convert -resize 250x250!
An dieser Stelle können sich je nach Computer Abweichungen bei den Kamera IDs ergeben! Es folgt eine While-Schleife, die mittels der Taste "q" beim Betrieb beendet werden kann. Wir können damit das Programm manuell jederzeit beenden. # Aufgreifen des Bildes pro Frame ret, frame = () Wir lesen in dieser Zeile jeden Frame Schritt für Schritt ein. # Zuweisung der Farbe grau fuer Box Umrandung des Gesichts gray = tColor(frame, LOR_BGR2GRAY) Hier legen wir die Farbe grau für die Box fest, die während der Bildsequenzen um unser Gesicht herum eingeblendet wird. # Erkennung mehrerer Gesichter faces = tectMultiScale( gray, scaleFactor=1. Opencv gesichtserkennung python 8. 1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), SCADE_SCALE_IMAGE) Hier arbeitet die Gesichtserkennung mit dem Klassifikationsobjekt faceCascade und der Methode detectMultiScale. Es können mehrere Gesichter gleichzeitig erkannt werden. Die Argumente werden in der Dokumentation von OpenCV sehr gut erläutert. # Erzeugen eines Rechtecks fuer jedes der erkannten Gesichter for (x, y, w, h) in faces: ctangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) Die Bilder wurden erkannt und dem Objekt faces zugewiesen.