计算机视觉基础概念基本概念基本任务发展技术图像分类目标检测目标跟踪语义跟踪实例分割 以前对于计算机视觉的理解主要是图像的分类识别，随着了解的深入才发现除了简单的图像分类，还有图像分割、检测和跟踪等任务，借此机会简单梳理下计算机视觉的一些基础，弥补知识空白。 概念基本概念什么是计算机视觉？计算机视觉是以图像（视频）为输入，以对环境的表达（representation）和理解为目标，研究图像信息组
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2023-07-31 14:46:26
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计算机体系结构及内存分层计算机体系结构结构图操作系统完成的事情地址给空间的定义 计算机体系结构结构图内存结构如上图： cpu为调度器，所以速度最快，增加L1、L2缓存加快cpu的处理速度，由L2缓存和主存进行数据传递，最后主存和磁盘进行数据交换。所以内存结构是从上到下处理速度由快到慢，容量由小到大，只有磁盘进行数据永久存储。操作系统完成的事情抽象 应用程序可以不需要管理程序数据在内存中的存储（逻
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2024-09-13 11:59:24
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# 计算机A4架构及其应用
计算机A4架构是现代计算机体系结构的一个重要分支。它不仅在硬件层面上提供了高效的处理能力，还在软件抽象上为开发者提供了便利。通过本文，我们将探讨A4架构的基本概念，以及如何通过简单的代码示例理解其操作。
## A4架构的基本概念
A4架构由四个主要的部分组成：输入、处理、存储和输出。这个模式反映了计算机的基本运作逻辑。通过A4架构，我们可以清晰地理解计算机是如何接
原创
2024-10-01 04:25:05
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计算机体系结构及内存分层计算机体系结构结构图操作系统完成的事情地址给空间的定义 计算机体系结构结构图内存结构如上图： cpu为调度器，所以速度最快，增加L1、L2缓存加快cpu的处理速度，由L2缓存和主存进行数据传递，最后主存和磁盘进行数据交换。所以内存结构是从上到下处理速度由快到慢，容量由小到大，只有磁盘进行数据永久存储。操作系统完成的事情抽象 应用程序可以不需要管理程序数据在内存中的存储（逻
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2024-09-13 11:59:27
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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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头文件： 定义了图像数据结构的核心头文件和包含了所有图形接口函数的 highgui 头文件：#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>cv::Mat image; // 创建一个空图像
//这个定义创建了一个尺寸为 0×0 的图像，
//可以通过访问 cv::Mat 的 size 属性来验证这一点：
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2024-01-09 15:45:30
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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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计算机视觉任务是一个相对复杂的过程，通常需要进行以下几个步骤：数据收集和准备：首先，需要收集相关的图像或视频数据，并对数据进行预处理和清理，以确保数据的质量和可用性。这个过程可以包括图像去噪、裁剪、旋转、缩放等处理方式。特征提取：特征提取是计算机视觉任务的重要一步，通常需要通过图像处理算法，将图像转换为数字向量。可以使用各种特征提取技术，例如HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。模型选择：选择
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2023-09-06 21:07:36
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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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计算机视觉是一门研究如何使计算机“看到”并理解图像或视频的技术。它是人工智能和机器学习领域的重要分支之一，具有广泛的应用前景。OpenCV是一种流行的开源计算机视觉库，提供了许多强大的工具和函数，方便我们进行图像处理和计算机视觉任务的实现。
本文将以《OpenCV 4 计算机视觉》为参考，介绍OpenCV的基本概念和常用功能，并给出相应的代码示例。
## OpenCV简介
OpenCV是一个
原创
2024-01-23 10:19:26
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卷积总结在以一个像素为中心的邻域中计算线性算子。可以被认为是在图像上滑动一个固定系数的核，同时在重叠部分进行一个加权和。 注意： 满：在核和图像之间计算任何重叠部分的值（产生的图像比原图像大） 相同：仅在核的中心像素与图像中的像素对齐时才计算值 卷积：在图像上滑动之前，核旋转180度 互相关：核不会首先被旋转 边界处理方法：定义图像以外的值
问题：导数与噪声
问题：导数与噪声噪声影响一阶导数 数
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2021-12-14 16:02:23
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近期好多同学都在纠结Anchor的设置，而且部分同学私信，可不可以把这个基础知识详细说一次，今天就单独开一次小课，一起来学习Faster R-CNN中的RPN及Anchor。说到RPN和Anchor，应该立马就能想到Faster R-CNN网络框架，这个我平台在之前就有详细的介绍过。往期回顾● 深度学习近期总结分析有兴趣的可以点击进入看看，当作复习一下。首先我先将几类经典的目标检测网络做
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2023-08-25 19:26:05
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计算机视觉精品合集进入正题～ 本期精品项目推荐合集来了！炎炎夏日，小编在AI Studio平台给大家挖掘出了一些目标检测、识别的精品项目，赶紧追随作者们做一个令人眼前一亮的作品吧~（项目均是极品，不分先后哦！）项目一：从图像分类开始带你快速了解计算机视觉的目标检测任务Mural_Gan简介：对目标检测进行理论说明，小白入门必看指南，初学者的福音，一文带领你学会基础的检测知识。项目创作者：Mr.郑先
计算机视觉电子科大答案(a)ⅰ假设像平面的宽度是d，高度为h，相机的焦距为f，则横向和纵向的视场为：,ⅱ,ⅲ视场越大分辨率越低，视场越小分辨率越高。(b)ⅰ假设一点在相机坐标系中的坐标为(X,Y,Z),那么平面投影为(x,y),在像素坐标系中的坐标为(u,v)。则：,而投影点变换到像素坐标系中：最终：ⅱ坐标点为(12m,7m,103m)，。(a)证明：设一条直线为，那么在透视投影条件下在像素坐标系
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2023-06-13 23:48:12
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1 前言很高兴能够在和大家分享一些计算机视觉技术（computer vision）在交通领域的应用知识。鉴于之前在计算机视觉领域的一些探索，在目标（车辆）检测、目标(车辆)追踪、车辆重识别、3D视觉、少样本学习、元学习、基于视觉的交通流参数提取以及事故快速检测等领域存在一些学习经验。本文将做一个有关交通CV的简单介绍。具体包括：（1）简单聊聊交通CV。即对CV和交通CV做个简单的介绍；（2）一些简
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2024-05-02 11:25:26
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关于计算机视觉（随谈） 之前看了这么一本说自然图像统计学的书，本来是想着要好好看，然后每天翻译几页的。但实习的时候太忙了，没有什么时间，所以只把目录给翻译了，哈哈。这本书叫：Natural Image Statistics: A Probabilistic Approach to Early Computational Vision大家可以瞧瞧。不过，看到里面视觉概述的时候，自己也想扯扯点东西，按
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2024-05-22 22:28:08
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参考高翔《视觉SLAM十四讲》PnP是通过一组匹配好的3D点和2D点来求解两帧图像之间运动的一种算法。PNP的求解有DLT(直接线性变换)、P3P、EPNP和BA优化等方式。ICP的求解有两种方式：线性代数的求解(SVD),非线性优化方式(BA).本文主要讲解BA（Bundle Adjustment）。基于图的SLAM算法里面使用图优化替代了原来的滤波器，这里图优化就是指BA。 BA的定义： 从视
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2023-08-26 12:02:09
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## mAPmAP定义及相关概念mAP：mean Average Precision，即各类别AP的平均值AP：PR曲线下面积PR曲线：Precision-Recall曲线Precision：TP/(TP+FP)Recall:TP/(TP+FN)TP:IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）FP：IoU <=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框
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2023-11-03 13:05:34
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视觉计算理论(Computational Theory of Vision)(作者：胡占义，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 )视觉计算理论一般是指马尔(D. Marr )在其《Vision》[1]一书中提出的视觉计算理论和方法。马尔计算视觉理论的提出，标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。马尔计算视觉理论包含二个主要观点：首先，马尔认为人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面，
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2024-01-12 16:24:17
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