HyperHDR 开源项目教程
2024-09-24 15:43:36作者:戚魁泉Nursing
1. 项目介绍
HyperHDR 是一个高度优化的开源环境照明实现,基于现代数字视频和音频流分析,适用于 Windows、macOS 和 Linux(x86 和 Raspberry Pi / ARM)。该项目专注于稳定性和性能,确保高质量的环境照明效果。
主要特点
- 低 CPU 使用率:在 Raspberry Pi 等单板计算机上表现出色。
- 低延迟视频处理:作为 LED 灯带和灯具的颜色源。
- 多线程支持:使 Raspberry Pi 能够处理高质量视频流。
- 高可移植性:支持多种 ARM 嵌入式平台。
- 现代界面:使用 Bootstrap 5 和 SVG 图标。
- 系统信息监控:提供 CPU、RAM 使用率、CPU 温度等信息。
- 支持 USB 抓取器:在 Linux、Windows 10、macOS 上支持。
- 内置音频可视化效果:使用频谱分析。
- MQTT 支持:适用于物联网设备。
2. 项目快速启动
安装 HyperHDR
在 Linux 上安装
-
添加官方仓库:
echo "deb [trusted=yes] https://awawa-dev.github.io/ /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/hyperhdr.list -
更新包列表并安装 HyperHDR:
sudo apt update sudo apt install hyperhdr
在 Windows 上安装
-
下载最新版本的 HyperHDR 安装程序:
https://github.com/awawa-dev/HyperHDR/releases -
运行安装程序并按照提示完成安装。
启动 HyperHDR
在终端或命令提示符中运行以下命令启动 HyperHDR:
hyperhdr
3. 应用案例和最佳实践
案例1:家庭影院环境照明
使用 HyperHDR 为家庭影院系统添加环境照明,提升观影体验。通过视频流分析,HyperHDR 能够实时调整 LED 灯带的颜色,与屏幕内容同步。
案例2:音乐可视化
将 HyperHDR 与音乐播放器结合,实现音乐可视化效果。HyperHDR 内置的音频可视化功能可以根据音乐的频谱实时调整 LED 灯带的颜色和亮度。
最佳实践
- 优化配置:根据硬件性能调整 HyperHDR 的配置,以达到最佳性能和效果。
- 多设备支持:通过 HyperHDR 的多实例功能,同时控制多个 LED 灯带和灯具。
- 自动化:结合 MQTT 协议,实现与智能家居系统的联动。
4. 典型生态项目
HyperSerialESP32
HyperSerialESP32 是一个高性能的 LED 驱动器,适用于 ESP32 平台。它与 HyperHDR 无缝集成,提供低延迟和高性能的 LED 控制。
WLED
WLED 是一个流行的开源项目,用于控制 LED 灯带。HyperHDR 支持与 WLED 的集成,通过 HyperSerialWLED 实现高速数据传输和精确的颜色控制。
HyperSPI
HyperSPI 是一个高速 SPI 解决方案,适用于 ESP8266/ESP32/rp2040 平台。它与 HyperHDR 结合,提供快速且可靠的 LED 灯带控制。
通过这些生态项目,HyperHDR 能够构建一个完整的环境照明系统,满足各种应用场景的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218