扫一扫,告诉你想知道的全部
Demo: Parse information hidden in images
- 多场景
- 兴趣社交
- 用户数据隐私
- 无网同传
- 深度3D场景融合
- AR-DAO DAO 去中心化
说明:
- 扫 花草树木,识别各类植物的名称和详情,亲临大自然,不止“形色”。
- 扫 文物画作,了解文华的博大精深,再次走进“文化传承、全民读书”的良好精神乐园。这对个人、社会和民族都有着十分重要的作用,然而当前市场还留有大片空白。
- 扫 变废为宝,垃圾分类是一项长期推行的社会性行为,是每个人都必须养成的习惯。当前,在上海、苏州等地已经开始垃圾分类试行,3466.54万人正在开始进行垃圾分类,然后大量民众是不知道如何分类的。随着,垃圾分类的日益普及,越来愈多的人要加入到这项行动中来。通过 ScanCan 即可完成对任何一件物品的垃圾分类。
- 扫特制图片 StageStamp, 扫出盲盒,给你惊喜。通过图像隐写术在图片中嵌入字符,检测识别出字符编码,带给你不一样的快乐。
- 实现类似于ClipDrop的多平台图片素材提取,方便扫出的图像运用在你的工作中。
ScanCan 能扫出很多有趣的事物,给好友分享,逐渐建立同类兴趣好友圈,找到那个和你很像的人。朋友不在多,只要有几个和你一样的人就够了。
- 全部扫一扫功能都在本地处理,用户数据不会上传到云端;
- 安全性:ScanCan 通过图像识别和隐写术的技术手段,避免传统二维码扫一扫识别方式的安全漏洞风险;
- 在一些无网络场景下,依然可以实现“扫一扫”功能,因为识别模型在本地;
- 通过类似于 AirDrop 的无线传输方案,可通过碰一碰传输分享图片、消息等信息;
clipdrop-demo400.mp4
https://github.com/google-research/jax3d/tree/main/jax3d/projects/mobilenerf
link:
- https://mobile-nerf.github.io/
- https://github.com/dunbar12138/DSNeRF
- https://github.com/kwea123/nerf_pl
让用户通过增强现实(AR)铸造NFT并参与不同游戏的去中心化自治组织。AR-DAO开源了视觉识别算法的代码框架并应用于各类增强现实场景。通过向智能合约传输加密后的(不可篡改性)场景数据,通过伪随机的生成NFT。它兼容区块链的EVM(Ethereum Virtual Machine)而可被智能合约运行在EVM兼容的区块链上来确保数据上的不可篡改。AR-DAO可以通过DAO组织化的管理来不断提升其性能和应用范围的升级,AR-DAO会不断深度学习,从而适应更多潜在的应用场景。
即日起,寻找志同道合的开源爱好者开发此项目,先从微信小程序搭建起,有意者联系:yidazhang1@gmail.com 或 微信:Yida_Zhang2
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title ScanCan Development Processing
section porting to modile device
architecture design :done, des1, 2020-12-18,2021-01-06
video scan. :active, des2, 2021-01-07, 15d
chrome extension plus : des3, after des2, 7d
other application realize : des4, after des3, 32d
- StegaStamp-plus. https://github.com/Charmve/StegaStamp-plus
- Qrcp. https://github.com/claudiodangelis/qrcp
- ClipDrop. https://github.com/cyrildiagne/ar-cutpaste
- Signal. https://github.com/signalapp/Signal-iOS
- AirDrop. https://github.com/seemoo-lab/opendrop
- StegaStamp. https://github.com/tancik/StegaStamp
- consensys. https://www.consensys.net/
- UNISWAP. https://uniswap.org/
- Solidity starter (beta). https://replit.com/@replit/Solidity-starter-beta#examples/token.sol
This work is licensed under the Creative Commons Attribution NonCommercial ShareAlike 4.0 License.
让我们为热爱发电,为科普教育行动!