计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的学科，旨在实现从图像或视频中获取信息的技术和方法。它涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是人工智能领域的重要分支之一。以下是计算机视觉的一般概要介绍：概要介绍：图像获取与预处理：涉及到图像的采集、传感器技术、图像的去噪、增强、几何校正等预处理操作。 图像获取与预处理涉及从不同的数据源获取图像数据，并对其进行预处理，以准备好用于后续的特征提取、目标检测
AR（增强现实）是一种在现实世界中叠加计算机生成的虚拟元素，从而增强用户体验的技术。与VR（虚拟现实）不同，AR并不是将用户带入完全虚拟的世界，而是将虚拟元素与现实世界相结合。AR技术最早可以追溯到20世纪60年代，但直到近年来，随着移动设备和智能眼镜的普及，AR技术才得到了广泛的应用。现在，AR技术已经被用于游戏、教育、医疗、广告等各个领域。AR技术的实现需要硬件和软件两个方面的支持。最常用的A
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2023-09-27 19:54:25
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前段时间， 获得谷歌5亿美元融资的技术公司Magic Leap在WSJD展会中放出了一段实录视频，引起不小骚动。如今，也有媒体称他们为MR公司，那么VR、AR、MR之间到底有什么区别呢。VR、AR、MR定义：什么是虚拟现实？虚拟现实(Virtual Reality，简称VR，又译作灵境、幻真)是近年来出现的高新技术，也称灵境技术或人工环境。虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供使用
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2023-07-04 13:25:55
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AR增强现实，是用户对现实世界感知的新技术。一般认为，AR技术的出现源于虚拟现实技术（Virtual Reality，简称VR）的发展，但二者存在明显的差别。传统VR技术给予用户一种在虚拟世界中完全沉浸的效果，是另外创造一个世界；而AR技术则把计算机带入到用户的真实世界中，通过听、看、摸、闻虚拟信息，来增强对现实世界的感知，实现了从“人去适应机器”到技术“以人为本”的转变。 AR技术原理
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2024-05-18 09:58:38
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首先，当前CV领域主要包括两个大的方向，”低层次的感知” 和 “高层次的认知”。主要的应用领域：视频监控、人脸识别、医学图像分析、自动驾驶、 机器人、AR、VR。主要的技术：分类、目标检测（识别)、分割、目标追踪、边缘检测、姿势评估、理解CNN、超分辨率重建、序列学习、特征检测与匹配、图像标定，视频标定、问答系统、图片生成（文本生成图像）、视觉关注性和显著性（质量评价）、人脸识别、3D重建、推荐系
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2023-12-14 20:18:12
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文章目录1.1 什么是机器视觉1.2 机器视觉与计算机视觉的区别1.3 机器视觉的工作原理1.4 机器视觉的应用领域 1.1 什么是机器视觉机器视觉是一种使用计算机来模拟人类视觉，并使用软件算法对相机采集到的图像进行分析和理解，以进行自动识别和判断的过程。1.2 机器视觉与计算机视觉的区别计算机视觉关键是计算机，机器视觉关键是机器，两者侧重领域不同。计算机视觉比较侧重于对图像的分析，回答“是什么
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2024-01-12 18:53:50
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计算机视觉和图像处理框架一、概述图像处理即传感器将图像信号转换为数字信号，再利用计算机对其进行加工处理的过程。其涉及到的方法主要有图像变换、图像编码、图像去噪、图像增强、图像恢复、图像分割、特征提取、图像识别等。 计算机视觉是一门研究如何让机器(计算机)像人一样看并理解周围世界的学科，其基本理论和研究方法，旨在从图像或者其他数据中获得相关信息。 从直观的角度看，我们可以说计算机视觉处理视频，图
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2023-08-31 16:53:26
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本期主要浅谈学习机器视觉中的一些基本概念，适合新手学习，同时也把学习过程中的一些心得体会分享出来，愿君共勉。计算机视觉：人类如何能够通过眼睛识别自然界中的一些物体，并在大脑中形成一幅画面，是人类视觉神经中枢经过长久以来地进化所形成的可以判断物体远近视觉器官，计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。脑海中怎么形成三维信息：主要是由阴影、纹理、运动、
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2024-01-17 00:41:19
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重磅干货，第一时间送达近年来，SLAM技术取得了惊人的发展，领先一步的激光SLAM已成熟的应用于各大场景中，视觉SLAM虽在落地应用上不及激光SLAM，但也是目前研究的一大热点，今天我们就来详细聊聊视觉SLAM的那些事儿。视觉SLAM是什么？视觉SLAM主要是基于相机来完成环境的感知工作，相对而言，相机成本较低，容易放到商品硬件上，且图像信息丰富，因此视觉SLAM也备受关注。目前，视觉SLAM可分
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2023-08-18 17:47:17
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【实例简介】【实例截图】【核心代码】目 录前言第1章 计算机视觉简介1.1 计算机视觉的发展历程1.2 计算机视觉研究现状1.3 计算机视觉在智能车中的应用第2章 视觉预处理技术2.1 灰度化处理2.2 颜色空间变换2.2.1 RGB颜色空间2.2.2 HSV颜色空间2.2.3 RGB与HSV相互转换2.3 阈值处理2.3.1 全局阈值处理方法2.3.2 局部阈值处理方法2.3.3 自适应阈值处理
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2023-08-24 17:07:56
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一、计算机视觉Divid Marr将计算机视觉系统的开发问题归纳为3个要素：（1）数学理论考虑数学计算层面的目标及可以引入的合理约束条件。（2）描述和算法重点解决计算机视觉中的输入输出的数据格式问题，并设计合理的算法实现其系统功能。（3）硬件的合理使用使用符合算法要求的硬件并考虑该硬件对所需要的算法和描述的反作用。计算机视觉系统框架1.1 图像数据处理层对图像像素或者频域进行相应处理，比如图像获取
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2023-09-10 11:22:29
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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
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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
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2024-02-23 11:00:19
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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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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
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2024-07-08 20:36:31
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计算机视觉在各个方面的应用摘要计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是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，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决
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2024-01-02 12:54:20
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一、操作1、平台介绍 本文中提到的相关技术来自于 百度AI-飞桨BML。 研究之初，本人也调研了 阿里云-机器学习PAI。相比之下，百度AI更容易上手，而且还提供了免费时长，所以果断选择了百度进行相关的学习。 以下则是本次学习中所使用到的
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2024-08-05 19:45:26
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计算机视觉在产业中的应用实践和前沿思考 - 吴永坚 - 阅读摘要
原文阅读于 AI 科技大本营计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的学问，涉及的重要一点是图像理解的技术。计算机视觉能够将线上线下的东西关联，关联人、关联物，这是它能发展起来的一个重要原因。人脸检测的权威数据库 WIDERFACE 和 FDDB。2017 年，腾讯优图推出了面向治安管理场景的优图天眼智能安防平台，以及
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2024-02-02 14:15:23
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导语内容提要王文峰、阮俊虎、CV-MATH主编的《MATLAB计算机视觉与机器认知》是一本用MATLAB演示计算机视觉原理的基础理论著作，从初等的视频图像转换入手，层层递进，理论与实战并重但侧重于实战，借助混合编程及图形用户界面(GUI)设计，以简洁的方式展现了有一定挑战性的视频识别、目标跟踪、行为分析等关键视觉技术；同时扩展到机器认知层面，介绍仪器字符识别、机器故障诊断等有趣的应用，使读者可以在
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2024-01-10 16:27:25
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# 遥感与计算机视觉的基础实现指南
遥感与计算机视觉的结合可以为环境监测、城市规划、农业监测等领域提供强大的支持。对于刚入行的小白来说，理解如何将这两个领域结合起来并实现功能是非常重要的。本文将为你提供一个简单的实现步骤，并展示如何用代码来实现这一目标。
## 整体流程图
以下是我们将要执行的步骤概览：
| 步骤 | 任务描述
