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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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
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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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
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
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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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
自动驾驶视觉感知算法（一）环境感知 是自动驾驶的第一环，是车辆和环境交互的纽带。一个自动驾驶系统整体表现的好坏，很大程度上都取决于感知系统的好坏。目前，环境感知技术有两大主流技术路线：①以视觉为主导的多传感器融合方案，典型代表是特斯拉；②以激光雷达为主导，其他传感器为辅助的技术方案，典型代表如谷歌、百度等。我们将围绕着环境感知中关键的视觉感知算法进行介绍，其任务涵盖范围及其所属技术领域如下图所示。
什么是SLAM？ 同时定位与地图构建 （simultaneous localization and mapping， SLAM）是机器人进入未知环境遇到的第一个问题。它是指机器人搭载特定传感器，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中对周围环境建模并同时估计自身的位姿。如果传感器主要为相机，那么就称为视觉 SLAM（VSLAM）。SLAM 技术已经研究和发展了三十多年，研究人
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2023-07-30 18:57:31
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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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定义计算机视觉是一门跨越数学、物理、计算机科学等多个学科的领域，它的目标是使计算机能够理解和解析从摄像头或者其他图像传感器采集到的图像或视频。这种理解和解析的过程通常包括检测和识别图像中的对象、场景和活动等。应用领域计算机视觉被广泛应用在各种领域，包括但不限于：自动驾驶：通过摄像头和其他传感器捕获的图像，计算机视觉可以帮助自动驾驶汽车识别道路、行人、车辆和交通标志等。医疗诊断：计算机视觉能够帮助医
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2023-08-10 21:28:53
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描述“计算机视觉”，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息
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2024-01-11 12:27:49
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我们每天用人脸识别技术解锁手机、结账付款，是那么的自然，但相信很少有同学深入思考这项技术背后是怎样一个流程。计算机视觉，通俗来说就是利用摄像头等设备代替人眼，来获取图像，利用计算机对图像信息进行处理，综合人类的认知模式来建立人类视觉的计算理论。这其中，最难的无疑是如何处理图像信息、如何模拟人类的认知模式。为了解决这些问题，计算机视觉还引入了图像处理、模式识别、图像理解、图像生成等学科的知识。图像处
今年考研内卷厉害，好多人不知道内卷是什么意思？内卷(involution)，本意是指人类社会在一个发展阶段达到某种确定的形式后，停滞不前或无法转化为另一种高级模式的现象。“内卷”最早的“出处”是几张名校学霸的图片。现在很多高校学生来指代非理性的内部竞争或“被自愿”竞争。该词在大学生中广为流传、屡次出圈，引起了一波又一波网络讨论。也就是说由于竞争过度激烈，使得选拔逐渐有些偏离原本的初衷，因为可选的人
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2023-11-06 16:03:44
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[计算机视觉论文计算机视觉的应用与发展综述摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采
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2023-08-31 13:13:24
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计算机视觉有传统计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉，传统方法需要很强的视觉方面的基础知识，感觉会特别难，而且在一点点被深度学习取代，或结合深度学习才能取得更好的结果。怎么自学计算机视觉？正好最近在备这门课，可以简单分享一下我的备课思路，各位有什么好的建议尽管评论，首先要表明，自学基本上是不可能的，除非你有一定的基础，否则不要考虑自学。首先我打算明确几个容易混淆的概念：人工智能(AI)、机器学习(
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2023-10-03 19:01:19
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关键词：视觉,机器人,概述,计算机摘要：1. 计算机视觉的概念计算机视觉就是用各种成像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。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。但在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈1. 计算机视觉的概念计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作
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2024-01-11 17:10:34
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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，就是是指用摄像头和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图像处理，使计算机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。图像和视频再当今的数字世界可谓无处不在，随着运算能力强劲而又实惠的计算设备的问世，创建复杂的图像
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2023-10-15 23:37:25
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1.knn算法# 1.数据准备
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
# x,y = datasets.load_iris(return_X_y=Ture)
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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