只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelPat
基本的图像操作和处理（一）PIL：python图像处理类库（二）Matplotlib（1）绘制图像、点和线（2）图像轮廓和直方图（3）交互式标注（三）Numpy（1）图像数组表示（2）灰度变换（3）图像缩放（4）直方图均衡化（5）图像平均（6）图像的主成分分析（PCA）（7）使用pickle模块（四）Scipy（1）图像模糊（2）图像导数（3）形态学：对象计数（4）一些有用的Scipy模块：io
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2024-01-08 15:30:40
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变量之间的非严格函数关系像下图中，变量X，Y是存在严格的函数关系的（y = x + 0.3）：而现实世界中，通常是变量X，Y之间存在某种密切的联系，但并非严格的函数关系（非确定关系），如下图：通过接近X，Y之间的函数关系的关系来预测X时Y的取值，就是回归分析。这里的 1.7 就是 （误差） 回归回归是处理两个或者两个变量以上相互依赖的定量关系的一种统计方法和技术，变量之间的关系
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2024-03-17 13:10:37
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说在前面 同一个算法本身存在各种不同的变体，即各种改进版本。一句话+一张图并不能涵盖所有情况，只是尽量用通俗的语言介绍其中经典的算法版本。希望对某算法本身不了解的人看完能迅速get到该算法在干什么；二刷该算法的人能够迅速回忆起算法核心思想和做法，做到能随口讲给别人听。一句话Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Dec
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2024-04-25 10:48:07
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【代码】视觉自回归网络设计。
原创
2023-05-06 00:15:16
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最近一段时间把研究生课题算是确定下来了，虽然破费周折。我的科研题目暂定为基于视频的车辆综合信息提取及其硬件实现。需要做的主要是提取车辆的长宽高的三维信息。我决定使用双目视觉的方法来实现。虽然微软的kinect可以很方便的求取图像的深度图，但是我仍觉得机器视觉是一个不错的方法。最近一段时间在看相关信息，所以进行一个总结。1 立体视觉：立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，目的在于重构场景的三维几何
第13讲和第14讲我们来关注一下回归模型的两个变种模型。本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，下一节介绍基于L2正则化的Ridge模型。在正式介绍这两种模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。正则化与L1范数 正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过
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2024-02-08 07:33:22
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本文内容框架Seaborn简介Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化，但在展现多类数据关系时，需要较多数据处理过程，语句就变得繁琐，因此seaborn针对这类需求，基于matplotlib提供了更高层的接口，擅长统计数据的可视化。seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。其代码框架如下：import seaborn as sns #导入seabron库ti
一些视觉误差图片~~大家来看看吧= =非常神奇~
今天先发一些~~
1.不停旋转的源泉
2.不可能的楼梯
3.柱子是圆的还是方的
4.不可思议的盒子
今天继续补充~~
5.盯住中间的小黑点，然后对着屏幕前后移动你的头试试
6.波涛荡漾
7.动与静的结合(特别提醒= =不要老盯着看= =会吐的)
8.这真是一个螺旋吗
9.
原创
2010-11-02 22:03:47
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深度学习入门实战（三）-图片分类中的逻辑回归 作者 |董超 0x00 概念 什么是逻辑回归 线性回归通常用于对于连续值预测，比如根据房价走势，给个房子的面积预测该房子以后的房价等。 然而，有时我们需要对事物分类（classify）而不是去预测一个具体的数值，例如给定一张含有数字（0-9 十个数字中的一个）的图片，我们需要将其分类为 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 十类；或者，我
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2024-09-03 09:18:00
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目录 一 机器学习，深度学习能做什么二 机器学习的定义三 机器学习算法分类分类，回归的区别：分类，回归问题的共同点： 线性回归线性回归的损失（损失函数/cost/成本函数）四 深度学习中超参数的介绍：1什么是超参数，参数和超参数的区别：2神经网络中包含哪些超参数：3为什么要进行超参数调优：4超参数上的重要顺序：1）学习率，损失函数上的可调参数：在网络参数、优化参数、正
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2024-03-22 14:00:26
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计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”的学科。简单来说，就是指利用摄影机和电脑等机器，来代替人眼对目标进行识别、跟踪以及测量等，并进一步对图形进行处理，使之成为更适合人眼观察或传送、检测的图像。目前，非常火的VR、AR，3D处理等方向，都是计算机视觉的一部分。图像处理是计算机视觉的关键，因此要研究1和学习计算机视觉，必须掌握图像知识，下面小编整理了一些图像的基础知识，希望对各位小伙伴学习和研究计算
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2023-09-27 10:57:27
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文章目录一、 立体匹配的研究背景及意义二、 立体匹配算法的基本实现思想1、误差能量函数2、基于最小平均误差能量的视差图3、计算可靠度，生成具有可靠视差的视差图4、由视差图生成深度图三、 实现步骤与结果展示1、计算误差能量，生成具有最小平均误差能量的视差图2、计算可靠度，生成可靠视差的视差图3、计算深度图4、3D显示深度图 一、 立体匹配的研究背景及意义立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的
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2024-04-11 16:33:25
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1.一元回归分析的步骤1.绘制散点图，确定回归模型类型 2.估计模型参数，建立回归模型类型 3.模型校核2. Sklearn包pip install sklearn 说明：使用sklearn库中的LinearRegression的输入必须是二维[[1,2,5…]]#1.导包
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model=Line
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2023-06-26 10:59:16
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以点击下方链接自行获取 什么是模板匹配简单来说模板匹配就是通过现有的模板去与图片进行比较找出图中所匹配的图像。首先来看一下效果图： 左图是模板图片，中图是带测试的图片，右图是匹配的结果程序将在“中图”中匹配“左图”的模板图片，如果中图中含有模板图片的
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2021-03-11 10:08:05
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文章目录0 简介1 项目背景2 项目目的3 系统设计3.1 目标对象3.2 系统架构3.3 软件设计方案4 图像预处理4.1 灰度二值化4.2 形态学处理4.3 算式提取4.4 倾斜校正4.5 字符分割5 字符识别5.1 支持向量机原理5.2 基于SVM的字符识别5.3 SVM算法实现6 算法测试7 系统实现8 最后 0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于机器视觉的试卷系统 - open
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2024-10-30 15:12:45
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前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以点击下方链接自行获取 Python免费学习资料、代码以及交流解答点击即可加入 什么是模板匹配 简单来说模板匹配就是通过现有的模板去与图片进行比较找 ...
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2021-04-28 21:57:27
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文章目录1.1 Python图像处理PIL库1.1.1 转换图像格式1.1.2 缩略图1.1.3 复制、粘贴和旋转、调整尺寸1.2 Matoplotlib库基础学习1.2.1 绘制实际图像中的点和线1.2.2 图像轮廓与直方图1.3 Numpy库基本学习1.3.1 直方图均衡化1.3.2 图像缩放1.3.3 图像的主成分分析（PCA）1.4 Scipy1.4.1 图像模糊1.4.2 图像导数1.
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2024-01-12 11:30:42
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本次实验主要分为以下三类： 1.K邻近分类法（KNN） 2.用稠密SIFT作为图像特征 3.手势识别一、K邻近分类法（KNN）原理： 在分类方法中，最简单且用得最多的一种方法之一就是KNN算法，这种算法把要分类的对象与训练集中一直类标记的所有对象进行对比，并由K邻近对指派到哪个类进行投票。 他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看
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2024-02-02 07:20:37
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深度学习是机器学习的一个分支，在许多研究领域和实际中都得到了广泛应用。这种持续的发展主要可以追溯到潜在处理设施的可用性和可负担性，例如，仅在十年前，这些设施还没有普及。尽管它在计算机视觉领域，特别是在目标识别和检测领域显示出了广泛的前沿性能，但是深度学习还没有进入其他研究领域。此外，深度学习模型的性能强烈依赖于如何根据当前问题设计/定制这些模型。因此，这不仅引起了对精度的关注，而且还增加了处理开销
