你曾经好奇过图形软件是如何追踪一个图像轮廓的吗？没有嘛？我实际上就没有好奇过，但是当我做一个复杂项目时候，我发现用边界矩形算法来追踪图形轮廓是多么的有魔力。处理的方法是很简单的： 1）找到一个图像边界上的像素（这跟边界矩形没关系，只是假设你找到了这个像素）。这个像素就是需要分析的。
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2024-07-08 15:24:09
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查找轮廓轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了.函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindConto
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2024-05-16 06:26:21
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【目标】提取图像中的目标轮廓 【寻找轮廓】 findContours(InputOutputArray二值图, 点类型的contours, int mode, int method, Point offset=Point())； 或 findContours(InputOutputArray二值图,
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2016-11-07 20:58:00
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前言图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线，它可以用于形状分析以及对象检测和识别。 一、轮廓的矩轮廓的矩包含了轮廓的各种几何特征，如面积、位置、角度、形状等。cv2.moments()函数用于返回轮廓的矩，其基本格式如下：ret = cv2.moments(array[, binaryImage])
ret为返回的轮廓的矩,是一个字典对象, 大多数矩的含义比较
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2023-07-14 14:51:20
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6.6 MHT: Basic Methods for Data Association（五）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（1） 文章目录6.6 MHT: Basic Methods for Data Association（五）Multiple Hypothesis Tracking 多假设追踪（1） 多假设跟踪 (MHT) 是一种延迟决策逻辑，其中，只要存
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2024-02-28 10:06:34
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开发环境为：win10+QT5.8+opencv3.2 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基再赘述。 ...
原创
精选
2023-12-22 07:39:13
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沿着多目标跟踪（MOT）中 tracking-by-detection 的范式，我们提出了一种简单高效的数据关联方法 BYTE。利用检测框和跟踪轨迹之间的相似性，在保留高分检测结果的同时，从低分检测结果中去除背景，挖掘出真正的物体（遮挡、模糊等困难样本），从而降低漏检并提高轨迹的连贯性。BYTE 能轻松应用到 9 种 state-of-the-art 的 MOT 方法中，并取得 1-10 个点不等
AliMe MKG: A Multi-modal Knowledge Graph for Live-streaming E-commerce 这是阿里淘宝电商的一个多模态知识图谱，他没有上一篇文章Richpedia那样复杂，只是在原来的图谱基础上增加了图片，只有Richpedia中的第一种三元组（文本，hasimag
导言最近开始研究reid问题，打算从后往前，把cvpr的论文读一读，现在开始第一篇：状态注意的重识别特征（多目标、多摄像头跟踪） 这个功能是我现在最需要的！（由于是第一篇读这方面的论文，把前面的也好好看了一下，以后就会抓重点了）摘要多目标多摄像头跟踪是为了从一系列的摄像头中提取轨迹。 虽然由于reid模型的发展应用，这种跟踪的表现有了很大提升，但是表观特征通常由于遮挡或者目标的变化而变得不可靠。直
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2023-08-30 08:20:45
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导语｜Lichee 是一个多模态内容理解算法框架项目，其中包含数据增强、预训练引擎、常见模型以及推理加速等模块。由腾讯看点内容算法研发中心研发。并于 2021 年在腾讯看点、腾讯视频、内容管线、QQ 等业务场景均有落地，并平均减少标注样本量 40%+。经过多次实践迭代，可以大幅缩短信息流内容理解需求的研发周期提升人效。此外，为 QQ 浏览器 2021AI 算法大赛-多模态视频相似度赛道提供 bas
作者 | 派派星 编辑 | CVHub Title: ByteTrackV2: 2D and 3D Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box导读 图1. ByteTrack 与其他跟踪器性能对比
2021年10月 ByteTrack 腾空出世，以一种简单
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2024-03-26 20:58:11
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我们已经生活在一个被摄像头和视频包围的世界里，从手机、汽车、无人机到各类监控设备，随处可见摄像头的“身影”。据前瞻产业研究院2020年的报告分析，预计到2025年全球摄像头镜头的出货量将超过120亿颗。 面对海量的摄像头及其产生的视频素材，如何利用具有深度学习功能的 AI 技术，高效、智能地处理、挖掘信息，已成为一项非常有价值的课题。一、目标跟踪简介视频目标跟踪技术（也称为：目标跟踪、视
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2024-02-29 09:21:00
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论文标题：CAT-Det: Contrastively Augmented Transformer for Multi-modal 3D Object Detection 作者单位：北航论文：https://arxiv.org/abs/2204.00325代码：暂未开源IntroductionKitti上多模态方法没有纯点云方法好的原因主要有一下三个方面：（1）在多模态 3D 对象检测中，Poin
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2024-07-11 07:46:56
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# 多摄像头跟踪技术在Java中的实现
随着计算机视觉技术的发展，多摄像头跟踪技术在安全监控、交通管理等领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Java实现多摄像头跟踪技术，并提供相应的代码示例。
## 多摄像头跟踪技术概述
多摄像头跟踪技术是指通过多个摄像头对目标进行跟踪，实现对目标的连续跟踪和识别。与传统的单摄像头跟踪相比，多摄像头跟踪具有以下优点：
1. **覆盖范围广**：多个摄像
原创
2024-07-29 10:09:01
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一、论文总体介绍 1.1 论文来源 本论文是由中国人民大学高瓴人工智能学院发表，被CVPR2022年收录的论文之一，作者主要研究的方向是多模态学习。 1.2 论文简介 论文开头简述了多模态数据的好处，接着提出目前仍有多模态数据利用不平衡的问题，作者认为可能是因为主导模态过于强，从而抑制另一个模态的优化，导致模型仍然是未优化的单模态表示。根据此问题提出了一种基于动态梯度调整的自适应控制策略，即通过监
文章目录一、多模态多目标优化简介1、基本概念2、多模态多目标优化的两个研究路线二、文献分享1、摘要2、算法流程三、多模态多目标优化存在的关键问题1、研究方向的问题2、怎么判断一个问题是不是多模态优化问题3、测试问题不够多元4、测试问题过于简单 好久没有更新了，最近看到博客观看数据还不错，刚好忙的事情告一段落，随手更新一篇~~ 一、多模态多目标优化简介1、基本概念多模态的意思是，解的形态是多样的
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2024-03-16 22:27:18
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一 业务：多个微服务 对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题。二 需求：监控微服务如何串联整个调用链路，快速定位问题？定位问题，不再使用查看日志的方式。如何理清各个微服务之间的依赖关系？如何进行各个微服务接口的性能分折？执行时间。如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序？
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2024-07-29 10:18:02
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RationalDMIS 轮廓度公差(线轮廓 面轮廓 点轮廓)
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2021-08-13 10:37:00
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应用背景概述：
雷达天线的曲面轮廓度，是影响其信号传输质量及效率的核心因素。哪怕极其细微的轮廓度偏差，都可能引发信号失真，大幅降低雷达的工作性能。因此，在雷达天线的生产环节，实施高精度的曲面测量，确保产品严格契合设计标准，是行业内保障产品质量的关键举措。
客户需求描述：
客户需要一种能够快速、高效获取大型曲面三维数据的测量方案，不仅要精准计算曲面轮廓度偏差，还要生成直观清晰的偏差图，助力生产过
红外热成像跟踪技术是一种被动式目标检测、跟踪技术，用于对红外视频信号进行目标检测、提取和跟踪。对比度特征鉴别是比较常用的目标提取方法。它无法记忆、识别目标形态特征，在复杂背景下提取效果、跟踪稳定性较差。而模板匹配算法以目标特征数据为模板，在搜索区域里寻找匹配点，即以目标形态特征为判据实现目标检索和跟踪。即便在复杂背景状态下，跟踪灵敏度和稳定度都极高，非常适用于复杂背景下的目标跟踪。模板匹配算法由于
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2024-08-09 11:49:29
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