以下是全文：还是做一些背景介绍。已经是很热的深度学习，大家都看到不少精彩的故事，我就不一一重复。简单的回顾的话，2006年Geoffrey Hinton的论文点燃了“这把火”，现在已经有不少人开始泼“冷水”了，主要是AI泡沫太大，而且深度学习不是包治百病的药方。计算机视觉不是深度学习最早看到突破的领域，真正让大家大吃一惊的颠覆传统方法的应用领域是语音识别，做出来的公司是微软，而不是当时如日中天的谷
Opencv:open computer vision：开源的计算机视觉 文章目录前言opencv是什么？OpenCV-python的初始利用1.安装OpenCV2.读取图像，展示图像，存储图像。3.图像的属性4.视频文件的读取总结 前言opencv是什么？opencv是什么？计算机视觉初学者(例如我)，在接触opencv之前就已经接触过了，cv这个东西，我们都知道他是计算机视觉的简写，而加上op
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2024-04-10 10:25:41
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一、导论OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。同时我们也需要认识到 OpenCV 只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用 OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。在实践中学习才是最高效的学习方式。二、openCV是什么？Open
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2024-01-10 16:10:59
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slam是simultaneous localization and mapping 的缩写，中文译为“同时定位与构图”。由其名就可以知道，主要有2个功能，一个是自我定位，一个是构图。其中就要使用到特定的传感器，在未知的环境下，对自己定位。在运动中建立起环境的模型，途中更要估计自己的运动，如果这里的传感器主要是相机，这里则称为“视觉SLAM”  
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2023-11-23 16:01:33
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Attention算法调研(四) —— 视觉应用中的Soft Attention从我的博客文章Attention算法调研（视觉应用概况）开始，我们一起分享一下Attention在机器视觉中的应用情况。在文章Attention算法调研（三）—— 视觉应用中的Hard Attention中，总结了视觉中Hard Attention的应用方法。看过我前几章Attention介绍的博友可以发现，计算机At
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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摘要： 学习计算机视觉必须要看的几篇论文！image从ILSVRC中可以看出，近几年图像分类神经网络架构的错误率以惊人的幅度下降深度学习已经存在了几十年，Yann Lecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络（CNN）的论文。但是直到十年前，深度学习才开始真正的发展并慢慢成为人工智能研究的主要焦点领域。这些转变主要是因为处理能力（即 GPU）的增强、大量可用性的数据（即Imagenet数据集
深度学习进行人体姿态估计简介内容什么是姿态估计？自下而上与自上而下的方法姿态估计的重要性什么是人体姿态估计？什么是2D人体姿态估计？什么是3D人体姿态估计？三维人体建模人体建模有三种模型:第一种模型：第二种模型：第三种模型：姿态检测的主要挑战头部姿态估计动物姿态估计视频人物姿态跟踪姿势估计是如何工作的？基于深度学习的姿态估计最流行的姿态估计方法基于深度学习的姿态检测方法姿态估计的用例及应用最流行
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
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2024-05-04 16:26:26
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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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（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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初识机器视觉和计算机视觉这两个名词，感觉是差不多的，都是视觉，而且计算机也是机器，研究计算机视觉不就是研究机器视觉吗？也许很多人都跟我同感，但通过涉入这一领域，在通过系统的学习之后，我发觉它们两者既有许多相同点，但若把两者等同起来，就会束缚你的视野，它们属于不同的学科。我们研究计算机视觉的目的就是根据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”，让它更好的来替代人来工作或者完成人类不能完成的
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2023-12-08 11:14:55
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首先是定义：SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动 。如果这里的传感器主要为相机，那就称为 “视觉 SLAM”。这里的相机有很多种：分为单目（Monocular）、双目（Stereo）和深度相机（RGB-D
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2024-06-07 14:14:33
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作为人工智能的两个分支，计算机视觉与机器视觉在近年都取得了长足的进步。前者自2010年以来，随着深度学习再度流行并用于目标识别，在人脸识别等方面已经超过了人类；而后者在工业应用方面，也有不少突破性的应用。 但是，在消费级市场方面，计算机视觉与机器视觉的进展并不大。不少人对于计算机视觉与机器视觉在消费级市场能有多大实质性地应用，存在深深地担忧。计算机视觉与机器视觉 首先，我们有必要理清楚机器视觉与
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2024-03-13 17:11:36
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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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OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将印刷或手写的文字、数字、条码等信息转换成计算机可以处理的数据的技术。OCR技术在许多领域都有广泛的应用，例如文档处理、图书馆管理、银行票据处理、邮政编码识别等。在这些领域，OCR技术可以提高工作效率、降低劳动成本、提高数据处理的准确性和可靠性，因此受到了广泛的关注和应用。冀永楠，中国科学院计算技术研究所研究员
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2023-12-31 08:11:30
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你了解计算机视觉目标分类、识别、检测、分割任务吗，一文读懂这些CV问题 提示：据说这是科大讯飞的算法面试题 计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使机器“看”的科学。在CV领域，主要的任务分别为图像分类/定位、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。此外还有很多其他更加具体的任务。本文将针对这些主要任务的概念做介绍。基础知识： 【1】深度学习面试题——深度学习的技术发展史文章目录
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2024-01-14 14:38:31
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计算机视觉（Computer Vision）研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。 图像处理和计算机视觉 图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像
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2023-07-12 15:40:27
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自从上了研究生才让我对人工智能领域有了些许了解，然而也让我对其下一个热门领域——计算机视觉产生了浓厚的兴趣。然而目前已经快接触有一年的时间了，但还是有许多要提升的地方。现在就自己的学习路径作个总结。 计算机视觉可以分三步走我个人觉得比较适合自己，这是一些浅见。第一个阶段——图像处理(数字图像处理)，第二阶段——图像识别(机器学习)，第三阶段——图像语义的理解(深度学习)。这期间自己接触过一些书籍
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2023-10-12 12:11:30
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