摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。
（1）基于区域的跟踪算法
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，该方法利用灰度图像的空间梯度信息寻找最佳匹配区域，确定目标位置。之后，更多的学者针对基于区域方法的缺点进行了不同的改进，如：Jeps
计算机视觉中应用广泛的算法和模型很多，以下是其中的一些：计算机视觉的算法和模型有哪些？边缘检测算法：Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等。特征提取算法：SIFT、SURF、ORB等。目标检测和分类算法：Haar特征、HOG特征、传统机器学习算法（如SVM、决策树、随机森林）以及深度学习算法（如卷积神经网络、Faster R-CNN、YOLO、SSD）等。图像分割算法：基于阈值分
（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
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2017-05-16 21:28:00
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目录1.学习的第一步2.开始接触各种算法语言到计算机视觉1.学习的第一步也许很多读者在看到算法的时候感觉很难，不好理解，甚至是抽象的，最后的结果是还没有学习到一半就放弃了，下面主要讲述自己三年来学习算法的经历：从C/C++算法->...->计算机视觉。当我一开始拿到C/C++算法的时候，也是感觉很难理解，甚至是晦涩难懂的，很多的时候都有想放弃的感觉，那一段时间也是自己最痛苦的时候，但是
研究人员缩小了最先进的计算机视觉模型，使其可以在低功耗设备上运行。成长的烦恼：视觉识别是深度学习的最强技能。计算机视觉算法正在分析医学图像，启用自动驾驶汽车并增强人脸识别能力。但是，用于识别视频中动作的训练模型变得越来越昂贵。这引发了人们及其在低资源环境中担忧。.实验室的研究人员现已开发出一种新技术，用于在处理能力非常有限的电话或其他设备上训练视频识别模型。通常，算法会通过将视频分割成图像帧并在每
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2023-08-21 10:43:30
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------------------------>不断更新中<------------------------定义、原理、应用、优缺点 1.霍夫变换求直线，圆；2.边缘检测：Canny边缘检测，sobel算子；3.Ransac直线拟合，fitLine直线拟合；4.间距扫描线算法，相当于图像算法中的暴力算法。将连续的图像数据(原图数据过大，相当于数据连续)转换为离散的数字信息，
一前言基本矩阵求解方法主要有：1）直接线性变换法a)8点法b)最小二乘法2）基于RANSAC的鲁棒方法。先简单介绍一下直接线性变换法：注：三个红线标注的三个等式等价。在上述分析过程中，如果n>=8时，最小二乘法求解是否是最优估计呢？接下来，我们重点探讨一下这个问题。二 稳健估计2.1 稳健的定义稳健（robust）:对数据噪声的敏感性。对于上述采样，如果出现外点（距离正确值较远），将会影响实
《计算机视觉与算法应用》这本书其实我已经读到第四章了，之前一直都用笔记在笔记本上了，现在直接继续在这里记啦，之前的也不再补充了~Chapter 4 特征检测与匹配“关键点特征”或“兴趣点”或“角点”“边缘” 4.1 点和块获取特征点及其之间的对应关系主要有两种方法：1）在第一幅图像中寻找那些可以使用局部搜索方法来精确跟踪的特征，比如相关或者最小二乘 2）在所有考察的图像中独立地检测特征点
今天给大家分享一篇文章，关于“视觉SLAM算法从2010-2016年的调查”https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2摘要： SLAM是同步定位与建图的简称，是一项用于估计传感器运动和以及在未知环境下重构结构的技术。特别地，使用相机的SLAM被称为视觉SLAM，因为它仅仅依赖于视觉信息。vSLAM是一项用于多种应用场
计算机视觉算法在图像识别方面的一些难点：1）视角变化：同一物体，摄像头可以从多个角度来展现； 2）大小变化：物体可视的大小通常是会变化的（不仅是在图片中，在真实世界中大小也是由变化的）； 3）形变：很多东西的形状并非一成不变，会有很大变化； 4）遮挡：目标物体可能被遮挡。有时候只有物体的一部分（可以小到几个像素）是可见的； 5）光照条件：在像素层面上，光照的影响非常大； 6）背景干扰：物体可能混入
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2023-07-07 15:35:12
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AI学习笔记之三维计算机视觉与点云模型立体视觉立体视觉的概念立体视觉的原理单目系统双目系统和视差对极几何约束SIFTsift特征的特点sift算法总体介绍sift特征提取和匹配具体步骤1、生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建sift尺度空间sift图像金字塔高斯金字塔构建尺度空间DOG金字塔2、空间极值点检测（关键点的初步查探）尺度空间极值检测高斯金字塔的k值3、确定关键点的精确定位
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2023-08-31 20:21:10
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智慧城市需要高度可扩展和互联的技术，以在多个城市管理模块中高效运行。边缘人工智能和深度学习等计算机视觉的最新技术将人工智能视觉与物联网相结合。这些新技术使城市处理大量复杂的视觉数据成为可能。智慧城市中的计算机视觉技术在过去的二十年里，智慧城市解决方案应运而生，由物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、深度学习和云计算等技术支持。它们为解决基础设施、社会发展和其他挑战提供了巨大的潜力。借助智能技术，
前言 目前，计算机视觉技术在智能交通领域已经取得了比较广泛的应用。其中，主要应用的技术是目标检测与识别、目标跟踪。本文重点分析了这些计算机视觉技术在车辆跟踪、流量统计、车牌识别、闯红灯违章检测、不礼让行人违章检测等方面的应用，并指出了计算机视觉技术在智能交通领域进一步发展所面临的局限和出路。一、目标检测与识别 &nbs
美国国家标准与技术研究院(NIST)近日公布了有工业界黄金标准之称的全球人脸识别算法测试(FRVT)结果，排名前五的算法被中国包揽。依图科技(yitu)继续保持全球人脸识别竞赛冠军，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%，排名第二的算法也来自依图科技。商汤科技(sensetime)摘得第三名和第四名，×××深圳先进技术研究院(siat)排名第五，旷视科技(megvii)排名第八。在排名前十的
AI社区慷慨地分享代码、模型架构，甚至在大型数据集上预训练好的模型。我们站在巨人的肩膀上，这就是为什么行业会如此广泛地采用人工智能的原因。当我们开始一个计算机视觉项目时，我们首先找到能部分解决我们问题的模型。假设想要构建一个安防应用，该应用主要是检测规定区域的行人。首先，检查是否存在公开可用的行人检测模型可以直接使用，如果存在，您就不需要训练一个新的模型。如果没有，试验公开模型便于了解选择哪个模
《计算机视觉与算法应用》这本书其实我已经读到第四章了，之前一直都用笔记在笔记本上了，现在直接继续在这里记啦，之前的也不再补充了~Chapter 4 特征检测与匹配“关键点特征”或“兴趣点”或“角点”“边缘” 4.1 点和块获取特征点及其之间的对应关系主要有两种方法：1）在第一幅图像中寻找那些可以使用局部搜索方法来精确跟踪的特征，比如相关或者最小二乘 2）在所有考察的图像中独立地检测特征点
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2023-08-02 00:24:39
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ROI机器视觉------- SciSmart图像定位-ROI校正算法 感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理
9月19日，国内计算机视觉与人工智能创业企业图森互联宣布，图森互联研发的计算机视觉与深度学习算法在全球最权威、最具影响力的自动驾驶算法公开排行榜KITTI和Cityscapes评测数据集上均获得世界第一。仅KITTI数据集中，图森互联就横扫目标检测三个单项、目标追踪两个单项、道路分割四个单项，共计九个单项的全部世界第一。据悉，参加KITTI和Cityscapes评测的不乏百度、三星研究院、英伟达、
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2023-08-07 15:42:12
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计算机视觉(Computer Vision)又称为机器视觉(Machine Vision)，顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并在必要的时候给予合适的反馈(输出：比如看图说话，看视频说话)。 在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处
计算机视觉参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1GavvCY7wUetMvC61gxkLghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/190223015https://mp.weixin.qq.com/s/IdqcRI3dNcPJkbeCWhGpEA1 - 如何计算 mIoU？一些定义：在计算机视觉深度学习图像分割领域中，mIoU值是一个衡量图像分割精度的
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2023-07-24 18:49:51
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