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。
序言 自动驾驶是目前非常有前景的行业，而视觉感知作为自动驾驶中的“眼睛”，有着非常重要的地位和作用。本着“不积跬步，无以致千里”的态度，记录下一个个相关知识点。一方面用于备忘知识点1：色彩空间 Ycbcr-> RGB知识点2：光照补偿知识点3：评分标准知识点4：特征匹配算法知识点：感知哈希算法正文知识点1：色彩空间&n
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2024-05-17 19:24:00
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# 视觉感知和计算机视觉：理解与应用
## 引言
视觉感知是人类和动物通过视觉系统获取周围环境信息的一种能力，而计算机视觉则是借助计算机模拟这一过程，以让机器能够“看”并理解图像和视频。随着科技的不断发展，计算机视觉的应用越来越广泛，包括自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等。
本文将深入探讨视觉感知和计算机视觉的基本概念，并提供代码示例，帮助读者更好地理解这个领域。
## 视觉感知的基本概念
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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一、计算机视觉和图像处理概述 二、计算机视觉基本处理流程
1、数据采集；（输入）2、预处理；3、特征提取；4、检测/跟踪/分割；5、高级操作（分类、识别等）（输出） 目标检测：首先我们已经知道目标是什么，然后去图像中定位它的位置。（人脸检测、行人检测、车辆检测等）  
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2023-10-23 09:57:30
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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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从人眼视觉到机器视觉
原创
2021-07-16 16:23:42
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基于MLDA-Net实现单目深度估计1. 项目背景在计算机视觉领域里，深度指的是图像中所表示像素的3D点，在三维空间中到相机镜头的距离。 而深度估计是场景感知中重要的一环，测量与物体间的距离是所有生物赖以生存的技能。在计算机视觉领域中，深度估计同样是许多高层任务的基石，其结果广泛用于视觉导航、障碍物检测、三维立体重建等方向视觉导航障碍物规避三维立体重建传统的方法是使用激光雷达或结构光在物体表面的反
计算机视觉算法在图像识别方面的一些难点：1）视角变化：同一物体，摄像头可以从多个角度来展现； 2）大小变化：物体可视的大小通常是会变化的（不仅是在图片中，在真实世界中大小也是由变化的）； 3）形变：很多东西的形状并非一成不变，会有很大变化； 4）遮挡：目标物体可能被遮挡。有时候只有物体的一部分（可以小到几个像素）是可见的； 5）光照条件：在像素层面上，光照的影响非常大； 6）背景干扰：物体可能混入
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2023-07-07 15:35:12
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------------------------>不断更新中<------------------------定义、原理、应用、优缺点 1.霍夫变换求直线，圆；2.边缘检测：Canny边缘检测，sobel算子；3.Ransac直线拟合，fitLine直线拟合；4.间距扫描线算法，相当于图像算法中的暴力算法。将连续的图像数据(原图数据过大，相当于数据连续)转换为离散的数字信息，
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2024-02-23 10:47:29
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一、机器能进行视觉感知的进化发展(就算机器能识别各种物体用处大吗)小猫有眼睛，认识吃的就吃，看到危险就躲，还能抓苍蝇。那具有运动能力的机器没有视觉怎么做出决策和会执行。机器拿到数字图像如何提取感知信息（像小猫认识吃，判别危险，感知苍蝇的位置） 人眼感知信息：空间、色彩、形状、运动1 机器人需要视觉感知机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器,具有感知、决策、执行等基本特征,可以辅
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2024-06-01 16:18:12
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不仅仅是体感，Intel重新定义了“感知计算”的定义当人们大谈特谈体感开发技术的时候，似乎对于这项前景广阔的技术已经下了定义，即通过探测设备（如3D摄像头等），追踪人体的肢体动作，从而产生新的人机交互体验。这的确是一个很酷的改变，人们发现利用微软Kinect在电视前手舞足蹈是件很有趣的事情，Xbox+Kinect黄金组合的大卖不仅证明了消费者在最短时间内接受了体感技术这个新鲜事物，另一方面也似乎让
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2024-01-22 05:38:12
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目录1.学习的第一步2.开始接触各种算法语言到计算机视觉1.学习的第一步也许很多读者在看到算法的时候感觉很难，不好理解，甚至是抽象的，最后的结果是还没有学习到一半就放弃了，下面主要讲述自己三年来学习算法的经历：从C/C++算法->...->计算机视觉。当我一开始拿到C/C++算法的时候，也是感觉很难理解，甚至是晦涩难懂的，很多的时候都有想放弃的感觉，那一段时间也是自己最痛苦的时候，但是
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2024-05-04 16:26:26
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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，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑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。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从
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2023-11-06 23:09:03
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AI学习笔记之三维计算机视觉与点云模型立体视觉立体视觉的概念立体视觉的原理单目系统双目系统和视差对极几何约束SIFTsift特征的特点sift算法总体介绍sift特征提取和匹配具体步骤1、生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建sift尺度空间sift图像金字塔高斯金字塔构建尺度空间DOG金字塔2、空间极值点检测（关键点的初步查探）尺度空间极值检测高斯金字塔的k值3、确定关键点的精确定位
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2023-08-31 20:21:10
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摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。
（1）基于区域的跟踪算法
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，该方法利用灰度图像的空间梯度信息寻找最佳匹配区域，确定目标位置。之后，更多的学者针对基于区域方法的缺点进行了不同的改进，如：Jeps
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2024-01-13 13:04:13
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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)
计算机视觉参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1GavvCY7wUetMvC61gxkLghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/190223015https://mp.weixin.qq.com/s/IdqcRI3dNcPJkbeCWhGpEA1 - 如何计算 mIoU？一些定义：在计算机视觉深度学习图像分割领域中，mIoU值是一个衡量图像分割精度的
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2023-07-24 18:49:51
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前言：本文简单总结了自己在计算机视觉算法开发过程中的几个设计方法。目录1.针对图像的线性操作2.逻辑复杂并不代表处理效率低3.好的算法一定有细节考量4. 异常检测算法设计必须要有异常数据5. 传统算法也要制作数据集1.针对图像的线性操作 在计算机视觉算法设计中，传统图像处理方法很多都是属于线性操作，这些线性操作的顺序可以改变，其结果是一样的，改变顺序对精度没
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2023-08-08 11:19:06
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ROI机器视觉------- SciSmart图像定位-ROI校正算法 感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理
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2024-01-08 08:51:48
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