译者 | linstancy作者| I. Zeki Yanlniz, Herve Jegou, Kan Chen, Manohar Paluri, Dhruv Mahajan编辑 | 蓝色琥珀鱼，Rachel出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】本文提出了一种十亿级数据规模的半监督图像分类模型，通过使用教师-学生架构以及一个小规模的带标签数据集，作者提出了一个基于卷积神经网络
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2024-10-18 08:54:51
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文章目录前言物体检测基础YOLO —— 对图像碎片进行物体检测检测单个物体同时检测多个物体多边界框的处理 —— IOU方法参考链接 前言YOLO是目前比较流行的物体检测算法，有着体积小，检测准确度高的强大优点。这里对YOLO的核心思想知识点，使用可视化的方法做一总结。物体检测基础YOLO是用于识别图像中的物体的网络。这类网络解决的问题通常是找到图片中是否存在某种物体（如是否有狗或人），以及找到物
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2024-04-25 11:06:16
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创建训练人脸库的特征脸空间——主成分分析（PCA）方法（1）创建所有训练样本组成的M×N矩阵trainFaceMat。其中，M为样本个数，N为一个训练样本图像所有像素按列相连的像素值（M = 人数[我们提供的数据包含了30个人的人脸数据] * count [5-7] ，也就是说我们有30个人的数据，每个人选出5-7张图片作为训练的数据。现在确定一下数据，假设我们每个人选取7张照片，那么M就等于30
一、引言
多媒体识别是信息检索中难度较高且需求日益旺盛的一个问题。以图像为例，按照图像检索中使用的信息区分，图像可以分为两类：基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索（CBIR：Content Based Image Retrieval）。基于文本的图像检索完全不分析和利用图像本身的内容，其检索质量完全依赖于与图像关联的文字信息与图像内容的相关性，因此有必要引入基于内容的图像检
二、数据准备 1）下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测，把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中，并解压 2）选择图片 在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数图片像素点少，不清晰。像素点少
图像物体分类与检测算法综述转自《计算机学报》目录 图像物体分类与检测算法综述目录图像物体分类与检测概述物体分类与检测的难点与挑战物体分类与检测数据库物体分类与检测发展历程 图像物体分类与检测是计算机视觉研究中的两个重要的基本问题，也是图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。 本文从物体分类与检测问题的基本定义出发，首先从实例、类别、语义三个层次对物体分类与检测研究中存在的困难与挑战
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2024-02-25 12:13:02
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# Android OpenCV 图像识别物体
本文将介绍如何在Android平台上使用OpenCV库进行图像识别物体。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频等视觉任务。我们将使用OpenCV的特征检测算法和机器学习模型来实现物体识别功能。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要进行一些准备工作：
### 1.1 安装OpenCV库
首先，我们需要在Androi
原创
2024-01-28 04:03:48
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为何数字摄影测量中需要提取点/线 “在数字摄影测量的研究和生产实践中经常需要提取数字影像中的点、 线特征 ”
“
点和线是做图像分析时两个最重要的特征，而
线条往往反映了物体的轮廓，对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础。常用的边缘检测算法：Sobel边缘检测和Canny边缘检测。。”
【索贝尔算子（Sobel operator）主要用作边缘检测，它是
初识OpenCV简单操作之图像处理，获取人脸特征，给图像简单的打码，绘制图形、运算、几何变换、平滑处理、边缘检测 文章目录一、获取图像的感兴趣区域(1)通过像素矩阵直接得到ROI区域(2)对图像ROI域进行赋值获取脸部信息获取其他特征图像域赋值二、绘制图形画直线cv2.line()画圆 cv2.circle(）画矩形 cv2 rectal.gle()画椭圆 cv2.ellipse()添加文字 c
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2023-10-08 21:44:16
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2020年原创解读的085篇ISPE文件中提到的图像识别主要有三种应用方式：通过Barcode条码，扫描批次信息或者物料的识别码；外包装过程中的OCR检查，确保打印的批号信息等准确；识别出需要Rejected的医疗器械；还是来看一看这个过程中的数据流：想要达到设备可以准确识别的目的，需要对摄像头进行相关的配置，同时配置摄像头与设备之间的通信，根据识别的结果，还要在系统中配置一些处理的逻
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2024-04-25 18:40:44
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1.什么是距离变换 图像匹配之距离变换匹配法 （重点） 基于距离变换的靶图像匹配
距离变换是一种常见的二值图像处理算法，用来计算图像中任意位置到最近边缘点的距离，常见的距离测度函数有切削距离，街区距离和欧式距。切削距离和街区距离是欧式距离的一种近似。基于距离变换的匹配的原理是计算模板图覆盖下的那块子图与模板图之间的距离，也就是计算子图中的边缘点到模板图中最近的边缘点
颜色特征的提取由于该算法会将很多图片，尤其是人脸识别为海边风景，我们首先添加了一个限制条件。取典型的海颜色亮蓝色，其RGB值分别为0≤R≤100，100≤G≤255，150≤B≤255，当亮蓝色颜色区域超过图像区域3%的时候才进行下一步提取图像颜色直方图。否则就不是海边风景类型。先提取输入图像的颜色特征，即统计图像中每种颜色的像素的数目。在本软件中，使用GetPixel（）对图像按像素提取颜色信
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2024-07-25 11:10:34
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探索先进的图像识别技术：Mask R-CNN该项目，，是一个开源实现，用于对象检测和像素级别的分割任务。它基于Facebook AI Research（FAIR）的工作，由Kaiming He,Mask R-CNN的作者之一，在2017年首次提出。这个库在Python中使用了深度学习框架TensorFlow和Keras，使得开发者可以方便地利用这项先进科技。技术解析Mask R-CNN是Faste
AI算法识别物体的过程涉及多个关键步骤。首先，AI图像识别技术是一种基于人工智能算法的图像处理技术，旨在自动识别和分类图像中的对象。这种技术在计算机视觉、深度学习和机器学习等多个领域都有着重要的研究地位。在实际应用中，物体识别主要依赖于深度学习和神经网络。具体流程如下：数据准备：收集大量带有标签的图像数据，涵盖不同角度、光照条件和背景下的物体照片。这些数据将用于训练模型。数据预处理：对收集到的数据
写在前面：opencv很多东西更新换代还是很快的，我一开始写这个项目的时候是参考书上写的，结果编译怎么都编不过，后来去了github上看才发现实现方式早已迭代。大家看opencv方面的代码还是以官网为主吧~一些概念opencv库本身是由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成的，我们在android项目中引入opencv就离不开NDK和JNI。NDKNative Development Kit 在a
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2024-05-31 11:27:29
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近日，中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心研究员张兆翔及其团队借鉴脑神经机制与视觉认知机理，在视觉物体检测模型与方法上取得一系列进展，共有5篇文章被ICCV2019录用，1篇文章被NeurIPS2019录用，1篇文章被JMLR 期刊收录。本次着重介绍基于三叉戟网络(Trident Networks)的物体检测。物体检测是计算机视觉与模式识别领域的核心问题，一直以来受到学术界与工业界的广泛关
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2024-08-09 16:43:01
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有时候我们会使用树莓派和摄像头去做图像识别，在树莓派和LINUX系统中最常用opencv去做图像识别，这次来介绍下树莓派安装opencv和用树莓派做图像识别。一、树莓派的系统安装就不介绍了。直接开机打开树莓派的命令窗口，安装openCV的依赖包，步骤有点多。1.1 更新系统$ sudo apt-get update$ sudo apt-get upgrade1.2 安装编译openCV源码的工具$
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2024-03-15 22:16:58
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在使用Jean-Yves Bouget的Camera Calibration Toolbox和在纸板上印刷的棋盘格图案来校准摄像机之后，我获得了外部和固有参数，我可以使用这些信息来查找摄像机坐标：Pc = R * Pw + T之后，如何使用Pc和校准参数获取图像的世界坐标？提前致谢。编辑目标是使用已校准的摄像机参数来通过已校准的摄像机测量平面对象。 要执行此任务，我不知道使用相机参数。 换句话说，
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2024-04-27 10:15:24
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作者：yangyaqin图像识别全流程代码实战实验介绍图像分类在我们的日常生活中广泛使用，比如拍照识物，还有手机的AI拍照，在学术界，每年也有很多图像分类的比赛，本实验将会利用一个开源数据集来帮助大家学习如何构建自己的图像识别模型。本实验会使用MindSpore来构建图像识别模型，然后将模型部署到ModelArts上提供在线预测服务。主要介绍部署上线，读者可以根据【实验课程】花卉图像分类实验（&n
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2024-05-10 07:47:00
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2024-03-28 09:11:40
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