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
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2024-01-09 15:56:22
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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
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2024-05-04 16:26:26
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机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。计算机视觉（computer vision）是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。具体来说，计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。 机器视觉是自动化领域一项新型技术，简单来说，
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2023-09-10 22:19:25
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OpenCV有很多的内置函数用来图像处理以及是大多数计算机视觉操作的基础。图像的基本操作对图像来说至关重要。图像的读取、图像的显示、图像大小的改变、色彩空间的转换，图片的保存都至关重。1、图像的读取、显示和保存import cv2 as cv
# 读取图片
img = cv.imread('reba.jpg')
# 显示图片
cv.imshow('reba', img)
# 设置显示时长,参
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2023-10-23 21:52:13
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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
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2024-01-13 13:04:13
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# 视觉感知和计算机视觉：理解与应用
## 引言
视觉感知是人类和动物通过视觉系统获取周围环境信息的一种能力，而计算机视觉则是借助计算机模拟这一过程，以让机器能够“看”并理解图像和视频。随着科技的不断发展，计算机视觉的应用越来越广泛，包括自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等。
本文将深入探讨视觉感知和计算机视觉的基本概念，并提供代码示例，帮助读者更好地理解这个领域。
## 视觉感知的基本概念
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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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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计算机视觉和图像识别是经常使用的术语，但前者不仅仅包括分析图片。这是因为，即使对人类来说，“看见”也包括许多其他方面的感知，以及许多分析。人类使用大约三分之二的大脑进行视觉处理，因此计算机需要使用的不仅仅是图像识别来获得正确的视觉效果并不奇怪。当然，图像识别本身 – 计算机承担的图像的像素和模式分析 – 是机器视觉过程的一个组成部分，涉及从物体和字符识别到文本和情感分析的所有内容。但正如康奈尔科技
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2023-10-08 06:50:11
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《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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2024-04-04 12:43:58
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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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## 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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计算机视觉，图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。如果你翻开带有上面这些名字的教材，你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。这表明这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。然而，各研究机构，学术期刊，会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。下面将给出一种区分方法，尽管并不
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2024-01-10 12:14:08
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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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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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今天在改模型的时候刚好用到了IOU，因此将IOU说说，记录一下代码，方便以后复用。1、什么是IOUIoU 的全称为交并比（Intersection over Union），它的计算也比较简单，就是两个目标proposal框重叠的区域比总体的区域。如下图所表示的，着就是所谓的IOU。2、为什么需要Iou？在做目标检测的过程中有一个指标来评价这个模型的好坏，也就mAP。这个指标我下次再说，用检测出来的
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2023-09-02 22:11:52
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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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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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