Lap Timer

Analyse Et Revue Des Applications Android: Lap Timer, Développée Par Timo Rantalainen. Inscrit Dans La Catégorie Outils. La Version Actuelle Est 1.0.3, Mise À Jour Le 02/01/2022 . Selon Les Avis Des Utilisateurs Sur Google Play: Lap Timer. Atteint Plus De 114 Installations. Lap Timer A Actuellement 1 Revues, Note Moyenne 5.0 Étoiles

L'application utilise l'une de vos caméras téléphoniques pour mesurer les divisions LAP. Après initialisation d'environ 1 s, le flux vidéo est surveillé pour les modifications, et la durée entre les modifications substantielles de la flux est affichée sur l'écran.

fonctionnalités
- quel appareil photo, résolution et fréquence d'images pour utiliser
- affiche les 10 derniers Pour être inférieur à 1 divisé par la fréquence d'images choisie, par exemple la fréquence d'images 30 -> Le temps de traitement doit être inférieur à 33 ms).

Utiliser
Configurez votre appareil photo pour pointer sur une zone restreinte que le tour passera sans mouvement dans la vue (par exemple, la caméra est élevée.

J'utilise l'application pour chronométrer les temps de tour de voiture contrôlables radio et diffuse la vue du téléphone sur mon téléviseur avec Google Home pour avoir une bonne vue des temps de tour en temps réel.

Remarque
Modifications de la lumière, des ombres, le déplacement du téléphone, et Soustraction en utilisant une version simplifiée de la technique que j'ai développée pour https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2011.02.010. Le modèle d'arrière-plan est construit en commençant à partir d'un cadre avec tous les 0 et en mettant à jour les valeurs de pixels d'arrière-plan avec 1 / fréquence d'images à partir du cadre actuel (et 1-1 / fréquence d'images à partir du modèle d'arrière-plan). La simplification de l'étude est qu'un seul candidat d'arrière-plan est maintenu (par opposition à cinq). Les pixels qui sont à plus de 20 valeurs loin de l'arrière-plan sont signalés comme non-fond (c'est-à-dire un changement). Le nombre de pixels non souples est compté pour chaque trame et une valeur de base est maintenue en utilisant le même processus d'apprentissage que celle utilisée pour le modèle d'arrière-plan (c'est-à-dire 1 / fréquence d'images à partir du nombre actuel de pixels modifiés), et une division est signalée si le nombre actuel est plus que le twice la valeur de comptage de base.

Seule les valeurs de luminosité (luminosité [y], blue [u] [V] [V] YUV422_8888 est demandé à l'appareil photo) et seulement chaque 4ème pixel dans les colonnes et les lignes est considéré. Avec cette réduction de l'échantillonnage de la vidéo vidéo, mon téléphone (Honor 20 Lite [HRY-LX1T]) a pu traiter autour de 30 (1536 x 864 pixels) par seconde, c'est-à-dire qu'il maintenait régulièrement un fonctionnement en temps réel. Le traitement de chaque pixel a ralenti le traitement à environ 12 images par seconde, et chaque quatrième pixel à 25 images par seconde. Pour atteindre cette fréquence d'images, j'ai écrit des noyaux Renderscript pour pré-calculer les indices de pixels pour la détection de fond, et toute détection de fond, et le comptage des pixels est exécuté avec des noyaux Renderscript. Cela a entraîné une amélioration entre 4 et 10 fois dans le temps de calcul par rapport à l'utilisation du CPU pour les mêmes calculs.

Read more