帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题。混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以
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2024-08-14 09:43:33
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# 计算机视觉40例实践指南
## 引言
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的一个重要分支，致力于让计算机“看”并理解图像和视频。作为开发者，实践项目是学习和掌握计算机视觉的最佳方式。本文将指导你完成“计算机视觉40例”的项目，旨在帮助初学者快速入门。
## 项目实施流程
在开始之前，我们需要制定一个实施流程。下表总结了完成“计算机视觉40例”的主要步骤：
| 步骤
?项目前言之前我们介绍过基于OpenCv的特征匹配操作，我们通过特征匹配可以精确的找到目标。本节我们继续探索基于特征匹配还可以做哪些事情。我们都在拍一个集体的过程中使用过苹果手机的全图效果进行拍照留念。那么苹果手机这个效果它是基于什么技术来做的呢？没错其实就是特征匹配。他是实时拍取多个照片，然后使用特征匹配操作继续两个图像之间特征点的匹配，然后生成转换矩阵，最后转换成效果图，我们本次博客就是要介绍
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2024-05-22 22:36:39
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计算机视觉40例图书勘误
原创
2022-08-15 10:45:59
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# 计算机视觉40例pdf实现教程
## 前言
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域中的一个重要方向，它研究如何让机器“看”和“理解”图像。在本教程中，我们将介绍如何实现一个名为“计算机视觉40例”的pdf文档，旨在帮助初学者快速入门计算机视觉领域。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤，并提供相应的代码和解释。首先，我们来看一下整个实现过程的流程图。
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原创
2023-09-18 10:22:38
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此文档主要是学习优酷里面的浙大机器视觉（谭平老师自录）的课程学习笔记，主要是重新熟悉一些基础理论知识。一、camera小孔成像原理1.光圈，光圈就是与那个小孔的参数，大光圈即孔大些，则前景光聚焦好，后景光聚光就发散，形成虚化效果，这样就使得景深小，小光圈则相反，需要曝光时间久些，在camera中 光圈是F表示，光圈大小去F的倒数，即数值越小，光圈越大。日F1.4,F5.6等2.视角 Filed o
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2023-12-20 09:39:14
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计算机视觉40例源码
在这篇博文中，我们将通过分析“计算机视觉40例”这个项目的源码，来揭示如何利用计算机视觉技术处理不同的视觉任务。这个项目展示了40种不同的计算机视觉应用，涉及领域庞杂，从图像分类、目标检测到图像分割等。在分析这个源码的过程中，我们不仅会提供关键的技术原理，还将详细梳理架构与调用流程，以期为读者提供一个全面的视角。
## 背景描述
计算机视觉的广泛应用使得许多行业的效率和
计算机视觉 专业导论 课程论文1计算机视觉概述人类对外界世界信息的感知80%以上是通过视觉得到的。随着信号处理理论与计算机的出现，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科—计算机视觉。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，具体的说，就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，用电
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2024-02-23 09:17:43
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# 学习计算机视觉的目标检测：从新手到实践者
计算机视觉是人工智能的一个重要领域，其中目标检测是一项关键技术，它可以识别和定位图像中的特定对象。这篇文章将会带领你从零开始实现在计算机视觉中的目标检测，总结了整个过程的步骤并详细讲解每个步骤所需的代码实现。
## 工作流程概述
下面是目标检测项目的基本步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-13 05:25:39
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计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，其目标是让计算机能够感知并理解图像或视频中的信息。计算机视觉技术已经在许多领域得到了广泛应用，比如人脸识别、图像搜索、自动驾驶等。本文将介绍计算机视觉中的40个例子，并提供相应的代码示例。
1. 图像分类
图像分类是计算机视觉中最常见的任务之一，即将图像分为不同的类别。常用的图像分类算法包括卷积神经网络（CNN）等。以下是一个简单的图像分类的代码示例：
原创
2024-01-15 05:06:04
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主要知识点：了解定制化视觉服务体验定制化视觉服务体验AI集成开发环境体验离线模型推理应用概述人工智能已经快要进入应用的高峰期了，但并不需要每个人都学习算法、建模。对于程序员来说，应该先从自己会的方向入手，学习如何应用AI来解决问题，开发应用。本文将带着大家动手，从头做一个看图识熊的应用，输入一张熊的照片，程序输出这是什么熊。这里不会讲到AI的算法、模型，但会对涉及到的应用有关的概念做些介绍。文中，
Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.2.1几何图元与变换2.2相机辐射成像2.3 数码相机 从一个或多个光源开始，在世界中一个或多个表面反射并通过相机镜头后，光最终到达成像传感器。到达传感器的光子是如何转换为我们在数字图像上看到的数字（R,G,B）值的呢？在这一节，我们构建了一
1. 计算机视觉定义计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务让计算机理解图片或者视频中的内容，就像人类和许多其他生物每天所做的那样。我们可以将其任务目标拆分为：让计算机理解图片中的场景（办公室，客厅，咖啡厅等）让计算机识别场景中包含的物体（宠物，交通工具，人等）让计算机定位物体在图像中的位置（物体的大小，边界等）让计算机理解物体之间的关系或行为（是在对话，比赛
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2023-07-27 22:30:03
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# 计算机视觉40例 物体计数实现指南
## 介绍
在计算机视觉领域中，物体计数是一个常见的任务。对于刚入行的开发者来说，实现物体计数可能是一个有挑战的任务。本文将帮助你了解物体计数的整个流程，并提供每一步需要的代码和解释。
## 整体流程
下面是实现计算机视觉物体计数的整体流程。你可以用以下表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据收集 |
原创
2023-08-16 16:11:09
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摘 要 文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。关键词 计算机；视觉技术；应用研究中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越
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2023-11-17 19:26:53
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一、简介计算机视觉（Computer Vision）又称为机器视觉（Machine Vision），顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）并列为机器学习方向的三大热点方向。而计算机视觉也由诸如梯度方向直方图（Histogra
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2023-06-19 17:27:32
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编者按：昨天PingWest网站上已经更新了Robert Li在听加州大学洛杉矶分校UCLA统计系教授Alan Yuille(艾伦.尤尔)讲授“计算机前沿课程”时的笔记，如果你觉得那个信息量还不够，现在Albert Jiao同学的第二篇来了。首先感谢Pingwest和依图科技公司提供的这次学习计算机前沿课程的机会，2014年12月20日-21日，我从香港飞往上海，在依图公司的会议室参加了由加州
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2023-11-17 19:26:51
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本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！视觉传播诉之于视觉的传播活动。但在一般情况下并不包含文字的传播，而仅指利用图像的传播活动。包括组合有文字的图像，以及以文字为素材构成的图像等的传播。传统的视觉传播以印刷品、摄影、电影与电视等为媒体实现的。随着计算机技术与通讯技术的发展，如邮件、电子读物与交互网络的出现，增添了新的媒体，改变了传播模式。自从有声电影诞生以来，视觉
# 创建“计算机视觉40例”电子书的指南
在这个数字化的时代，计算机视觉是一项越来越重要的技术，尤其在开发和研究领域。对于初学者而言，制作一本电子书来总结和分享这些技术是一项极具价值的学习任务。接下来，我将为你提供一个详细的步骤指南，帮助你完成“计算机视觉40例”电子书的制作。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 名称 | 描述
原创
2024-09-12 05:22:09
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图像分割的任务是寻找“相互匹配”的像素组，即统计学中的聚类分析。早期的方法倾向于采用区域分裂与归并，对应于聚类文献中的区分式和聚集式。更新的算法是优化某种全局准则，例如区域内部的一致性和区域间的边界长度或者不相似度。伯克利分割数据集与基准集(Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark)5.1 活动轮廓确定边界曲线的三种方法：“蛇行”：一个能量最小化的二维
