• 计算机视觉（Computer Vision，简称CV）在广义上是和图像相关的技术总称。包括图像的采集获取，图像的压缩编码，图像的存储和传输，图像的合成，三维图像重建，图像增强，图像修复，图像的分类和识别，目标的检测、跟踪、表达和描述，特征提取，图像的显示和输出等等。
• 随着计算机视觉在各种场景的应用和发展，已有的图像技术也在不断的更新和扩展。
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2023-07-14 14:13:40
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计算机视觉概述可以说，计算机视觉技术是人工智能技术的核心方向，特别是深度学习技术在计算机视觉中的应用，在最近五六年的人工智能浪潮中担当了先锋者的角色。甚至可以说，如果没有深度学习技术在过去几年对计算机视觉一些核心领域的推动和促进，就很可能没有这一波的人工智能技术浪潮。我们可以这么来看待人工智能技术，它可以说是利用计算机技术来对人的感官，例如视觉、听觉、触觉以及思维进行模拟，从而建立起逻辑推断等智能
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2023-06-30 20:58:40
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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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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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计算机视觉的发展历程–诞生1966年MIT人工智能实验室一名教授给自己的研究生布置了一个课题：想办法写一个程序，让计算机告诉我们摄像头看到了什么这次事件标志着计算机视觉的诞生，1966年也称为计算机视觉元年。计算机视觉的发展历程–探索1970s：大卫·马尔（David Marr）,英国的神经系统学家与心理学家，计算神经学的创始人。他把视觉描述为处理二维的矩阵而输出对周围世界的三维描述。 ·他所认为
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2024-01-03 23:33:13
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引言学习的过程总是磕磕绊绊的，最近准备去学一下目标检测，还没开始去学，一个问题就在我的脑海中产生了，那就是图像识别和目标检测有什么区别，我怎么总感觉他们好像是一个东西？带着这个疑问，我去百度了一波，现在总算把这个问题搞定了CV四大任务图像识别和目标检测都是计算机视觉（CV）领域的一个分支，当然CV不只有图像识别和目标检测这两个任务，它还包括其他两个方面的任务。下面我就以一张图片为例，简单解释一下C
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2024-01-10 14:55:13
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文章目录一、检测相关(10篇)1.1 Table Detection for Visually Rich Document Images1.2 DENTEX: An Abnormal Tooth Detection with Dental Enumeration and Diagnosis Benchmark for Panoramic X-rays1.3 TrueDeep: A systema
自学了一段时间计算机视觉(Computer Vision)，下文简称：CV。内容以基本概念为主，形式以看书为主，跟着敲代码为辅。起因：因工作中会涉及到交通物流风险管理、出险理赔材料审查等内容，会涉及到大量人工介入审阅照片、视频的环节。而随着素材量的增加将来需要大量的人力来处理，导致成本高，效率低、易出错。思考：能否通过某种技术进行照片、视频内容的审查，从而消化一定的工作量，同时提升效率？带着这样的
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2024-01-16 05:47:35
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《ROS理论与实践》学习笔记（六）机器视觉处理课程内容1.ROS摄像头驱动及数据接口2.摄像头参数标定3.ROS+OpenCV图像处理方法及案例4.ROS+Tensorflow物体识别方法及案例本讲作业1.通过人脸识别方式，发布速度控制指令，控制仿真机器人运动2.使用杯子识别发布速度控制指令，控制仿真机器人的运动ps.无法正常import自定义msg消息结语 在学习《ROS理论与实践》课程时，记
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2023-12-15 23:34:17
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文章目录前言1 计算机基础2 编程语言3 数学基础4 图像处理与OpenCV5 机器学习与Scikit-learn6 深度学习与框架7 CV子方向未完待续 前言计算机视觉 (CV) 作为人工智能 (AI) 的子方向，近年来十分火热，广泛应用于各大领域，如人脸识别、无人驾驶、智慧交通、智慧医疗和机器人等。其网络模型和算法也是层出不穷，涉及的理论基础也十分广泛。本文将列举计算机视觉工程师的知识结构，
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2023-09-15 19:32:59
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这段时间在做表格还原的工作，属于版面分析的一个模块。目前已经能做到截图/扫描/拍照表格图像检测，表格信息提取和html写入。可以多平台使用，不需要微软的接口。但在结合ocr的文本检测和文本识别确定表格内容的过程中，只通过单元格坐标和文本检测的坐标设定规则去判定文本是否属于该单元格具有较大的风险。一是极大依赖文本检测和表格坐标提取的准确度，二是，表格框和文本检测框的重叠方式有多种，规则难以自适应。所
集智书童SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression论文：https://arxiv.org/abs/2205.12740目标检测是计算机视觉任务的核心问题之一，其有效性在很大程度上取决于损失函数的定义。传统的目标检测损失函数依赖于边界框回归指标的聚合，例如预测框和真实框（即 GIoU、CIoU、ICIoU 等）的距离、
CV：计算机视觉技术之图像基础知识—以python的cv2库来了解计算机视觉图像基础目录一、图像中的傅里叶变换1、时域和频域2、傅里叶变换3、图像中的傅里叶变换1、频域变换2、时域变换—HPF和LPF二、图像去噪经典算法—各种滤波器0、线性滤波器和非线性滤波器高斯噪声和椒盐噪声区别1、均值滤波—像素值取平均值2、中值滤波—像素值递增排序取中间：常用来去椒盐噪声、斑点噪声3、高斯滤波—对整幅图像像素值进行加权平均4、双边滤波—折中图像的空间邻近
原创
2021-06-15 20:53:50
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什么是计算机视觉？计算机视觉的边界CV与其他方面知识的联系。计算机视觉的特点输入是图像或视频，输出不仅限于图像或视频，还可以是语义标签、三维场景的结构信息等，更强调的是图像或者视频内容的输出。计算机视觉的目标跨越“语义鸿沟”建立 像素 到 语义 的映射。因为机器识别的图像信息全是像素点，而人所看到的图像信息则是几个短句可以描述的，图像中的信息又包括结构信息和语义信息，让计算机具有跨越“语义鸿沟”的
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2023-06-30 22:28:43
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文章目录一、代码二、代码解读2.1 大体理解2.2 详细理解 一、代码import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrange
from self_attention_cv import TransformerEncoder
class ViT(nn.Module):
def __init__(self, *,
今天看到了HALCON的一个资料，记录下来，作为学习记录，同时感谢网上各种大佬 总结 1、HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，它节约了产品成本，缩短了软件开发周期。 Halcon：底层功能算法多，运算性能快，开发需要一定软件功底和图像处理理论。 快速学习做法：研究实例、做实战项目。halcon不能提供相应的界面编程需求，需要和vs来构造MFC
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2024-07-17 13:48:47
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文章目录CV2实践所用到的图片1、简单读写2、图片翻转3、色彩变换4、给图片加文本5、绘图6、图像的表示CV2实践所用到的图片bug.png1、简单读写import cv2# 读入图像img = cv2.imread("source/bug.png")# 显示图像cv2.imshow("bug", img)cv2.waitKey(0) # 单位毫秒cv2.destroy...
原创
2022-03-01 16:05:17
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文章目录CV2实践所用到的图片1、简单读写2、图片翻转3、色彩变换4、给图片加文本5、绘图6、图像的表示CV2实践所用到的图片bug.png1、简单读写import cv2# 读入图像img = cv2.imread("source/bug.png")# 显示图像cv2.imshow("bug", img)cv2.waitKey(0) # 单位毫秒cv2.destroy...
原创
2021-06-10 17:17:25
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计算机视觉研究院计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。1 前言计算机视觉（Computer Vision），通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并“看懂”图像的研究领域，例如使计算机理解照片或视频的内容。这篇文章将对计算机视
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2023-08-18 15:34:34
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1.1 学习深度学习可以刷斯坦福大学视频cs231n：计算机视觉概述cs131：深度学习与自然语言cs231a:较为全面，3D建模1.2 计算机发展历程与cs231n课程整体概况眼睛进化->机器加入视觉->机器学习->深度学习1.3 课程背景从图像分类出发，Image比赛尤为值得关注。AlexNet(7层)->VGG(19层)->残差(152层)，网络结构层次越来越多
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2023-09-12 11:11:04
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