计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1、请详细说说支持向量机（support vector machine，SVM）的原理支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。2、哪些机器学习算法不需要做归一化处理
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2024-06-15 11:20:18
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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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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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（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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你了解计算机视觉目标分类、识别、检测、分割任务吗，一文读懂这些CV问题 提示：据说这是科大讯飞的算法面试题 计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使机器“看”的科学。在CV领域，主要的任务分别为图像分类/定位、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。此外还有很多其他更加具体的任务。本文将针对这些主要任务的概念做介绍。基础知识： 【1】深度学习面试题——深度学习的技术发展史文章目录
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2024-01-14 14:38:31
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计算机视觉（Computer Vision）研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。 图像处理和计算机视觉 图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像
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2023-07-12 15:40:27
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自从上了研究生才让我对人工智能领域有了些许了解，然而也让我对其下一个热门领域——计算机视觉产生了浓厚的兴趣。然而目前已经快接触有一年的时间了，但还是有许多要提升的地方。现在就自己的学习路径作个总结。 计算机视觉可以分三步走我个人觉得比较适合自己，这是一些浅见。第一个阶段——图像处理(数字图像处理)，第二阶段——图像识别(机器学习)，第三阶段——图像语义的理解(深度学习)。这期间自己接触过一些书籍
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2023-10-12 12:11:30
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前言目前提供AI开发相关API接口的公司有很多，国外如微软、谷歌，国内的百度、腾讯等都有开放API接口。开发者只需要调用相关接口，几步就能开发出一个“智能APP”。通常情况AI接口有以下几类：计算机视觉 图像分类、图像目标检测以及视频检测跟踪等等。这类API主要用于处理图像和视频，能够给图像打tag，并分析视频图片中的物体及其对应坐标轨迹等。语言&
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2023-10-06 19:18:04
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1 前言很高兴能够在和大家分享一些计算机视觉技术（computer vision）在交通领域的应用知识。鉴于之前在计算机视觉领域的一些探索，在目标（车辆）检测、目标(车辆)追踪、车辆重识别、3D视觉、少样本学习、元学习、基于视觉的交通流参数提取以及事故快速检测等领域存在一些学习经验。本文将做一个有关交通CV的简单介绍。具体包括：（1）简单聊聊交通CV。即对CV和交通CV做个简单的介绍；（2）一些简
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2024-05-02 11:25:26
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目录一，导论二，图像采样和频域处理1.计算机图像2.常用的亮度等级（灰度值）3.多通道图像4.图像插值算法（记住哪些算法）5.像素空间关系1像素邻域2.像素连接3.像素连通4.像素距离（三个公式记住）6.傅里叶级数7.傅里叶变换8.离散余弦变换三，基本图像处理运算1.灰度直方图2.点算子 3.直方图正规化（计算题） 4.直方图均衡化（步骤，计算） 5.阈值处理6.最优
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2023-09-06 11:27:30
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1 用经典的caffe网络训练，得到一个100KB的模型，里面共存储了____个权重值2 反卷积层参数配置为：pad 2, kernel size 4, stride 3。输入feature map长宽为32，输出feature map的长宽为______反卷积计算公式：output=s(i-1) + k-2p (s:步长，i:输入尺寸，k:卷积核尺寸，p:padding,某一边填充的尺寸，一般为
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2023-05-26 23:48:45
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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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本文概述：一、计算机视觉（以下简称CV）概述二、图像预处理 o 图像显示与存储原理（略） o 图像增强的目标 o 图像处理方法 o 点运算：基于直方图的对比度增强 o 形态学处理（略） o 空间域处理：卷积 o 卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等） o 频率域处理：傅里叶变换、小波变换（略） o 应用案例： 平滑、边缘检测、CLAHE等 一、CV研究内
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2024-06-26 04:58:42
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今天在改模型的时候刚好用到了IOU，因此将IOU说说，记录一下代码，方便以后复用。1、什么是IOUIoU 的全称为交并比（Intersection over Union），它的计算也比较简单，就是两个目标proposal框重叠的区域比总体的区域。如下图所表示的，着就是所谓的IOU。2、为什么需要Iou？在做目标检测的过程中有一个指标来评价这个模型的好坏，也就mAP。这个指标我下次再说，用检测出来的
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2023-09-02 22:11:52
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视觉计算理论(Computational Theory of Vision)(作者：胡占义，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 )视觉计算理论一般是指马尔(D. Marr )在其《Vision》[1]一书中提出的视觉计算理论和方法。马尔计算视觉理论的提出，标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。马尔计算视觉理论包含二个主要观点：首先，马尔认为人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面，
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2024-01-12 16:24:17
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论文名称：Generative Adversarial Networks in Computer Vision: A Survey and Taxonomy 论文下载：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3439723 论文年份：ACM Computing Surveys 2021 论文被引：173（2022/04/12） 论文代码：https://github.
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2023-08-08 15:29:42
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计算机视觉电子科大答案(a)ⅰ假设像平面的宽度是d，高度为h，相机的焦距为f，则横向和纵向的视场为：,ⅱ,ⅲ视场越大分辨率越低，视场越小分辨率越高。(b)ⅰ假设一点在相机坐标系中的坐标为(X,Y,Z),那么平面投影为(x,y),在像素坐标系中的坐标为(u,v)。则：,而投影点变换到像素坐标系中：最终：ⅱ坐标点为(12m,7m,103m)，。(a)证明：设一条直线为，那么在透视投影条件下在像素坐标系
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2023-06-13 23:48:12
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计算机视觉，图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。如果你翻开带有上面这些名字的教材，你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。这表明这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。然而，各研究机构，学术期刊，会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。下面将给出一种区分方法，尽管并不
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2024-01-10 12:14:08
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关于计算机视觉（随谈） 之前看了这么一本说自然图像统计学的书，本来是想着要好好看，然后每天翻译几页的。但实习的时候太忙了，没有什么时间，所以只把目录给翻译了，哈哈。这本书叫：Natural Image Statistics: A Probabilistic Approach to Early Computational Vision大家可以瞧瞧。不过，看到里面视觉概述的时候，自己也想扯扯点东西，按
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2024-05-22 22:28:08
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