在开始阅读前，我们首先要知道我们为什么要进行相机标定？开始需要输入什么？最后需要得到什么？相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。相机标定的输出：摄像机
ROI (Region of Interest) 是计算机视觉中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域。通俗的讲就是原图中的一个区域检测块，ROI提取出来之后会被用来后续的目标检测。现如今已经有很多成熟的方法可以用来提取ROI，比如传统的是用一些离线的计算机视觉的方法（如selective search）来获取。在faster R-CNN后更主流的是用R
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2023-07-05 23:41:53
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一、背景 本次实验的目标，主要是理解相机标定，而说到相机标定，还得从立体视觉的三维重建了解起。关于三维重建，简单点说，就是根据多张图片，从二维像素空间中还原出三维的场景。根据双目视差原理，建立双目立体视觉系统 ，即由一个或两个摄像头在不同位置拍摄某个物体的若干幅图像，通过特定的算法求取待测点在两幅图 ...
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2021-05-22 23:32:00
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图像的算数运算是对图像进行加减运算，而图像的逻辑运算是对图像进行与、或、非、异或等逻辑运算。通过算术运算可以让图像来达到图像增强的效果；通过逻辑运算对图像进行分割、图像增强、图像识别、图像复原等操作1、图像的算术运算图像的普通加运算图像的加运算可以使用“+”或者OpenCV自带函数cv.add()来实现对图像的加运算。进行算术运算与逻辑运算的图像的分辨率和通道数需要一样。那么“+”和cv.add(
2016年,一款名为《Pokémon GO》的游戏出现在大众视野,怒刷各大游戏排行榜。极具趣味性和科技感的AR技术效果瞬间火爆全球。接着AR技术被广泛用在各大互联网公司APP的营销场景中，其中最多的便是AR识别和追踪。但一段时间内，真正掌握核心技术的国内厂家并不多，对应出现了提供AR识别SDK小公司的创业机会。那么，这些技术背后的原理是什么？本文会从图像处理、特征检测、特征点匹配、图像变换匹配和追
成像几何世界坐标系 (U，V，W) 中感兴趣的对象成像几何相机坐标系 (X, Y, Z)Z是光轴图像平面 (像素平面，成像平面) 位于沿光轴往外 f 个单位
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2021-12-14 16:02:34
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（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
原创
2017-05-16 21:28:00
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数据驱动的图像分类数据集图像的构建在收集数据集之前，我们需要知道对于图像分类，哪些因素会影响计算机对于图像的识别，也就是跨越**“语义鸿沟”**（即如何将我们人类所看到的高层意思转换为计算机所识别的低二进制） 影响计算机对于图像处理的因素1.视角 对于人来说，从不同的角度看一张图片能很好的识别出是否是同一个物体，而对于机器提取同一物体的不同角度的特征是困难的。2.光照 在不同的光照条件下，同一物体
Computer vision is the emulation of biological visionusing computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) information about the world and the objects
计算机视觉是一种涉及计算机处理和分析数字图像和视频的技术和方法。计算机视觉领域的目标是使计算机能够模拟人类视觉，从而可以理解和解释数字图像和视频中的信息。计算机视觉可以应用于许多领域，包括机器人、医学图像处理、安全检测、自动驾驶汽车、视频监控等。什么是计算机视觉？有哪些方向？计算机视觉通常涉及以下步骤：图像获取：计算机视觉系统首先需要从数字摄像机、扫描仪或其他数字源中获取数字图像或视频。图像预处理
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2023-07-14 19:29:22
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被摄景物反射出的光线通过照相镜头（摄景物镜）和控制曝光量的快门聚焦后，被摄景物在暗箱内的感光材料上形成潜像，经冲洗处理（即显影、定影）构成永久性的影像（百度百科）。传统胶片相机的感光材料为胶卷，现代数码相机的感光原件一般为CMOS传感器。它的尺寸一定程度上决定了成像质量，所以是很多相机/手机厂商宣传的重点，比如坊间经常听到的“一英寸大底”，“底大一级压死人”等等。当一束与凸透镜的主轴平行的光穿过凸
【新智元导读】自 GAN 诞生以来，在计算机视觉领域中表现可谓是惊艳连连：文本 - 图像转换、域迁移、图像修复 / 拓展、人脸合成甚至是细微表情的改变，无所不能。本文对此进行了盘点，并且作者表示：GAN 很快就可能替代现有的摄影技术了！ AI 生成的图像可能会取代现有的摄影技术。许多人当听到 “人工智能”、“机器学习” 或者 “bot” 的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经
GAN从提出到现在不过三年时间，但是与之相关的论文已经是浩如星海。从很多计算机视觉领域的论文里我们可以发现，往往在旧的方法基础上加个判别器，套上对抗机制，也能取得比原先要好的效果。而对GAN为什么能取得更好的效果，学术界仍没有统一的意见和完备的解释。以图像生成为例，一个比较普遍的解释是，之前我们在图像生成式模型中使用的基于L1范数和L2范数的损失函数，过于注重生成样本与真实样本“像素级”的对应，而
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2023-10-15 21:15:01
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目录1 直线的 RANSAC 估计2 RANSAC 的思想3 RANSAC一般性描述3.1 抽样次数3.2 距离阈值3.3 终止阈值3.4 最终估计4 使用RANSAC，自动估计基本矩阵F1 直线的 RANSAC 估计 在几何上，鲁棒估计一条直线可描述为：给定一组二维测量数据点，寻找一条直线使得测量点到该直线的几何距离的平方和达到最小，即该直线最小化测量点到直线的几何距离
项目面试题 1.对python代码进行加速优化时的选择有哪些？ 答：numba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器，这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。numba使用LLVM编译器架构将纯Python代码生成优化过的机器码，通过一些添加简单的注解，将面向数组和使用大量数学的python代码优化到与c，c++和Fortran类似的性能，而无需改变Pytho
文章目录前言Faster-RCNN组成1.输入样本并数据预处理2.backone提取特征3.RPN生成候选框4.Fast-RCNN5.输出分类和回归pred总结补充：训练方式，分步训练 前言上一篇博客把Faster-RCNN的关键技术说了一下，但是流程梳理那部分我觉得写得不妥当，所以单独写一篇梳理整个网络的工作流程再挖一下网络细节。Faster-RCNN组成以训练阶段为例，我把整个网络结构模块化
0. 车辆检测与追踪现在的交通系统已经高度依赖视频监控设备获得的实时交通信息，基于视频监控，实现自动检测车辆运动目标，提取车辆目标速度，运动轨迹，车辆特征，车流密度，车牌号码等信息。长话短说，马路上人来车往，有行人，有骑自行车的，有骑电瓶车的，再者就是我们的汽车，所以对车辆实时测速的第一步肯定是先对马路上跑的分类，分成行人、自行车、电瓶车、汽车，当然这里我们只需要找出汽车，对汽车测速。我们知道，有
是的，计算机视觉的应用需要进行数据处理和清洗。计算机视觉的应用是否需要数据处理和清洗？在计算机视觉中，数据是非常重要的。计算机视觉算法的准确性和鲁棒性很大程度上取决于数据的质量。由于实际的图像数据经常存在噪声、失真、光照不足等问题，因此需要进行数据处理和清洗，以确保数据质量。数据处理和清洗包括以下几个方面：数据预处理：对图像进行预处理，如去噪、平滑、锐化、增强对比度等，以提高图像质量。数据切割和标
图像处理和计算机视觉是超级令人兴奋的研究和研究领域。随着人工智能的进步，这两个领域都在不断发展。你会发现任何以AI和计算机视觉命名的产品在创造每个智能系统中都起着重要作用。下面将提供了一些有意思的链接，可以在本文的最后使用该程序，你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后的工作方式。因此，在本文中，我将帮助你了解图像处理，计算机视觉和人工智能之间的区别。我提出了一个有趣的情况，这将有助于你
如今科技发展日新月异，随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展，视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。 视觉SLAM是什么？SLAM的英文全称是Simultaneous Localization and Mapping，中文称作「即时定位与地图创建」，而视觉SLAM就是用摄像头来完成环境的感知
