视觉的图像知识首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜色模型和HSV颜色模型，这两种模型之间是可以通过数学公式进行相互转换的。RGB颜色模型(也叫红、绿、蓝三原色模型或者加色混色模型)：将红、绿、蓝3种不同颜色，根据亮度配比的不同进
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2024-02-17 10:38:24
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D. Marr计算机视觉领域的开山鼻祖。 ”David Marr生于1945年1月19日，早年就读于剑桥大学，获得数学硕士、神经生理学博士学位，同时还受过神经解剖学、心理学、生物化学等方面的严格训练。他在英国曾从事新皮层、海马，特别是小脑方面的理论研究。1974年访问美国，并应M.Minsky教授之请，留在麻省理工学院开展知觉和记忆方面的研究工作。他从计算机科学的观点出发，熔数学、心理物理学、神经
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2024-09-12 13:38:30
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本篇是针对DataWhale组队学习项目——opencv框架而整理的学习笔记，主要是对自己不熟悉的内容进行记录。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。基本情况计算机视觉框架传统计算机视觉算法主要使用概率统计、传统图像处理、机器学习等方法来完成各种计算机视觉任务SimpleCVBoofCVDlibJavaCV深度学习算法通用训练框架CaffeTensorflowPytorchPadd
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2023-10-31 15:34:06
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文章目录3.5 特征提取3.5.1 区域特征3.5.2 灰度值特征3.5.3 轮廓特征 3.5 特征提取尽管区域和轮廓非常有用但它们有时还是不够用的，因为它们只包含对分割结果的原始描述。通常，我们必须从分割结果中选出某些区域或轮廓， 比如，为了去除分割结果中不想要的部分。而且， 我们通常感兴趣的是对物体进行测量。在其他的应用中，我们或许想对物体进行分类以确定物体的类型， 比如在OCR中就需要进行
通用视觉框架OpenMMLab--计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系计算机视觉计算机视觉是什么？OpenMMLab开源算法框架体系OpenMMLab总括算法框架介绍OpenMMLab2.0简介机器学习和神经网络简介机器学习神经网络- - - 一类拟合能力非常强的函数 本次学习，是通过张子豪（B站 同济子豪兄）讲解学习的，主要讲了计算机视觉的入门知识；OpenMMLab开源算法的基本框架
一. 击中击不中变换击中击不中变换是形状检测的一个基本工具，先看定义一般来说，设给定原图像X中包含A在内的多个不同物体，假设定位目标A，为此设置一个形状模板A，此时取一个比A稍大的B，且A不与B的边缘相交，令B1=A,B2=B-A;如下图所示：算法步骤一、开三个内存缓冲区，用来保存原图像数据，结构元素H对原图像的腐蚀结果，结构元素M对原图像补集的腐蚀结果二、保存原图像数据，用结构元素H对原图像腐蚀
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2024-07-15 08:44:36
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# 计算机视觉：遮挡人物眼部
计算机视觉是一种模拟人类视觉的技术，其应用广泛，包括人脸识别、物体检测和图像处理等。然而，对于一些应用，例如隐藏人物的眼部区域，计算机视觉的技术依然面临着挑战。在这篇文章中，我们将探讨如何利用计算机视觉技术遮挡人物眼部，包括相关原理、示例代码以及图示。
## 计算机视觉基本原理
计算机视觉的核心目标是使计算机能够理解和处理图像。为了实现这一目标，通常使用深度学习
【导读】又一位CV大牛回国任教！近日，曾任职阿德莱德大学计算机科学学院的沈春华教授现已加盟浙江大学，在计算机辅助设计与图形学国家重点实验室工作。2020年，他曾获得澳大利亚科研终身成就奖。又一位CV大牛回国任教！近日，沈春华教授个人主页显示，自己已于12月加入浙江大学。目前，他在浙江大学紫金港校区计算机辅助设计与图形学国家重点实验室工作。CV大牛沈春华，曾获澳大利亚科研终身成就奖沈春华教授本硕士毕
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2023-10-08 19:07:16
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机器视觉算法之物体方位特征提取在机器视觉处理中，我们经常要对检测到的物体的方位特征进行评估。比如说，我们要 OCR 识别一个字符串。那么这个字符串与x轴的夹角就很重要，我们需要这个信息把这个字符串转正，然后才方便识别。条形码识别也类似，尤其是当我们条形码不是很清晰时，首先将条形码转正，然后用各向异性的滤波器处理一下，可以让条形码变得更清晰易于读取。这里给出一种基于统计参数的特征提取方法。这个方法已
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2024-01-01 20:03:48
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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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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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本人打算借助暑假的时间学习下Opencv计算机视觉的一些知识，于是想通过博客记录下自己的学习笔记，同时与大家分享~~图像的基本操作 观察lena的图像，我们取其中一块进行细致的解读，如图我们取出一个区域，在这个区域中存在许多方格块，自左上我们可以依次标记为1，2，3……，其中每个小格叫做一个像素点，计算机中就是由这样一个个像素点来构成一张张图像的
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2023-07-04 14:24:53
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GAN从提出到现在不过三年时间，但是与之相关的论文已经是浩如星海。从很多计算机视觉领域的论文里我们可以发现，往往在旧的方法基础上加个判别器，套上对抗机制，也能取得比原先要好的效果。而对GAN为什么能取得更好的效果，学术界仍没有统一的意见和完备的解释。以图像生成为例，一个比较普遍的解释是，之前我们在图像生成式模型中使用的基于L1范数和L2范数的损失函数，过于注重生成样本与真实样本“像素级”的对应，而
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2023-10-15 21:15:01
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如今科技发展日新月异，随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展，视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。 视觉SLAM是什么？SLAM的英文全称是Simultaneous Localization and Mapping，中文称作「即时定位与地图创建」，而视觉SLAM就是用摄像头来完成环境的感知
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2023-12-19 19:05:43
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文章目录前言Faster-RCNN组成1.输入样本并数据预处理2.backone提取特征3.RPN生成候选框4.Fast-RCNN5.输出分类和回归pred总结补充：训练方式，分步训练 前言上一篇博客把Faster-RCNN的关键技术说了一下，但是流程梳理那部分我觉得写得不妥当，所以单独写一篇梳理整个网络的工作流程再挖一下网络细节。Faster-RCNN组成以训练阶段为例，我把整个网络结构模块化
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2024-01-12 21:35:16
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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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0. 车辆检测与追踪现在的交通系统已经高度依赖视频监控设备获得的实时交通信息，基于视频监控，实现自动检测车辆运动目标，提取车辆目标速度，运动轨迹，车辆特征，车流密度，车牌号码等信息。长话短说，马路上人来车往，有行人，有骑自行车的，有骑电瓶车的，再者就是我们的汽车，所以对车辆实时测速的第一步肯定是先对马路上跑的分类，分成行人、自行车、电瓶车、汽车，当然这里我们只需要找出汽车，对汽车测速。我们知道，有
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2023-12-12 20:25:45
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【新智元导读】自 GAN 诞生以来，在计算机视觉领域中表现可谓是惊艳连连：文本 - 图像转换、域迁移、图像修复 / 拓展、人脸合成甚至是细微表情的改变，无所不能。本文对此进行了盘点，并且作者表示：GAN 很快就可能替代现有的摄影技术了！ AI 生成的图像可能会取代现有的摄影技术。许多人当听到 “人工智能”、“机器学习” 或者 “bot” 的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经
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2023-11-17 16:42:23
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