Eta Compute 推出了一款集成人工智能 (AI) 嵌入式视觉,该公司声称该可以实现视觉应用程序,在单个电池上可以使用数年。 其 ECM3532 AI 视觉的小尺寸 (1.5”x1.5”)、嵌入式电池和低功耗物联网 (IoT) 以及蓝牙低功耗连接使其适用于 AI 嵌入式视觉的原型设计、现场测试和部署应用程序。该包括三个传感器(环境光、麦克风、加速度计/陀螺仪)、一个低功耗 Himax
STM32F103RCT6Mini开发板搭建1.44寸TFT显示屏背景1、本文章是自己兴趣之余,购买了一块1.44寸TFT显示屏,然后使用STM32F103RCT6Mini开发板搭建了一个显示屏函数,亲测可使用,移植方便!准备工具1、STM32F103RCT6Mini开发板(可以是其他系列的STM32开发板,工程芯片选择对应即可) 2、1.44寸TFT显示屏(我调试使用的是这个尺寸,其他尺寸需要你
# 使用计算机视觉开发板解决图像分类问题 ## 引言 计算机视觉开发板(如 Raspberry Pi、Jetson Nano 等)为我们提供了强大的计算能力和丰富的开发环境,能够方便地进行图像处理和分析。本文将以使用开发板识别猫狗图片为例,讲解如何实现一个简易的图像分类系统。 ## 项目目标 本项目的目的是利用计算机视觉开发板,创建一个简单的图像分类应用,能够区分猫和狗的图片。我们将使用卷
文章目录1. 案例目标2. 案例分析3. 基础准备4. 案例实施4.1 上传资源包4.2 基本配置4.3 安装基础服务4.4 启动服务4.5 部署前端4.6 部署后端5. 网站访问持续更新ing!!!要是有用别忘了点个==关注==哦!!! 1. 案例目标了解应用系统的部署架构单节点部署应用系统2. 案例分析2.1 规划节点IP 地址主机名节点192.168.214.10mall单节点服务器3.
计算机视觉开发环境搭建一、系统环境与工具软件操作系统v Window10 64 bitQt软件v qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.1OpenCV软件v opencv-3.0.0CMake软件v cmake-3.4.0-rc3-win32-x86 二、配置过程1、安装Qtv 双击Qt安装文件&n
转载 2023-10-24 12:42:07
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颜色检测从检测颜色到绿幕应用(用自定义视频或背景替换绿色背景),再到简单的照片编辑软件,构建颜色识别器是计算机视觉入门的一个很棒的项目项目地址:https://github.com/mpatacchiola/deepgaze目标跟踪一句话概括目标跟踪就是,根据先前的信息估计场景中存在目标的状态,可以使用一个对象(例如汽车)或多个对象(例如行人、动物等)的视频来构建简单的跟踪模型实际上,该模型执行两
# 计算机视觉开发:入门与实践 计算机视觉(Computer Vision)是人工智能(AI)和机器学习(Machine Learning)领域中的一个重要分支,旨在让计算机能够“看”、“理解”和“分析”图像或视频内容。随着深度学习的发展,计算机视觉的应用越来越广泛,涵盖了自动驾驶、智能安防、医疗诊断等多个领域。本文将介绍计算机视觉的基本概念,并提供一个简单的代码示例,最后以饼状图和旅行图展示相
作者:Andrew_____  文章目录1 Baidu 计算机视觉算法研发工程师 2 海康威视 2.1 图像算法工程师(图像处理\视频编解码\3D视觉)研究院 2.2 AI算法工程师(计算机视觉\机器学习\模式识别\人脸识别\自然语言处理\语音识别\音频处理)研究院 2.3 图像算法工程师-产品研发中心 2.4 图像算法工程师-微影传感 3 华为 3.1 计算机视觉算法工程师 4 商汤
1、深度学习基础1、为什么需要做特征归一化、标准化1.使不同量纲的特征处于同一数值量级,减少方差大的特征的影响,使得模型更准确率 2、加快算法的收敛速度2、常用的归一化和标准化方法有哪些?1、线性归一化(min-max标准化) x’ = (x-min(x)) / (max(x)-min(x)),其中max是样本数据的最大值,min是样本数据的最小值 适用于数值比较集中的情况,可使用经验值常量来来代
转载 2024-07-29 20:39:40
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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
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
(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
转载 2017-05-16 21:28:00
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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
文章目录迁移学习什么是迁移学习为何用迁移学习迁移学习的优点迁移学习的方法迁移方法的选择学习目标下载数据导入模块数据增强制作数据集数据加载器相关信息的打印训练数据可视化训练模型参数微调的方法特征提取的方法两种方法的对比验证结果可视化保存模型加载模型测试模型完整代码线上部署温馨提示引用参考 迁移学习什么是迁移学习举个栗子:你训练了一个猫的分类器模型,输入一张猫的图片,该分类器能作出正确的判断,是猫则
前言:本节继续讨论Matlab的机器视觉工具集举例,这次为分类的综合实现:该例子,用到了图像处理,统计,并行计算等方法。1 分类的难度:【计算机视觉里面,分类的精髓在选取适当的数据集和算法,这一点在用计算机去选择处理的时候,往往具备难度】图像分类的步骤如下:本例,演示对纹理图像进行分类:KTH-TIPS数据集,包括了10中不同的纹理数据集,(铝箔,砂纸,橘子皮)在不同尺度和光照条件下拍摄的图片,每
# Qt计算机视觉开发指南 ## 介绍 Qt是一个功能强大的跨平台应用程序开发框架,可以用于开发各种类型的应用程序,包括计算机视觉应用。计算机视觉开发涉及到图像处理、机器学习和人工智能等领域,通过使用Qt,你可以方便地实现各种计算机视觉功能,如图像处理、目标检测和图像识别等。 本文将向你介绍如何利用Qt进行计算机视觉开发,包括整个开发流程和每个步骤所需的代码。 ## 开发流程 下面是Qt计
原创 2023-12-27 06:13:27
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2019年国家对人工智能加大了支持力度,媒体对人工智能的资讯报道也越来越多,刚刚结束的人工智能大会也展示了国内现在的人工智能的发展状况,“双马”对话中也处处透露出对人工智能的美好展望。人工智能一个很大的应用方向是CV(计算机视觉)。CV在如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能系统中不可分割。具体的像无人驾驶、人脸识别、VR/AR等,未来在医疗领域等还将有更大的发展。那么成为一名计
自从谷歌眼镜被推出以来,围绕人脸识别,出现了很多争议。我们相信,不管是不是通过智能眼镜,人脸识别将在人与人交往甚至人与物交互中开辟无数种可能性。 为了帮助研究过程中探索人脸识别,我们列出以下人脸检测和识别API。希望有所帮助! ​​Face Recognition ​​- 拉姆达实验室斯蒂
计算机视觉几个应用Nvidia炼丹神器深度学习的训练比较玄学,大家经常调侃就像"炼丹"一样。如果有个好工具,科学"炼丹"的效率就会显著提升!   Amusi 这里给大家介绍的是 NVIDIA 官方推出的 TAO 工具套件,即一个基于 Python 的工具包,通过优化预训练模型和应用迁移学习来加速模型训练以实现更高性能的 AI 系统,目前支持 TensorFl
图像处理与计算机视觉计算机科学的一个分支,而机器视觉是系统工程的一个特殊领域,属于多学科交叉应用。它们在理论上存在一定的交叉重叠,但各自关注的侧重点不同。【图像处理】(数字图像一般指数字图像处理,分为三个层次:低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理,即狭义图像处理、图像分析和图像理解。)我们常说的也就是通常理解的图像处理为低级图像处理,侧重在“处理”图像,即使用相应的算法和数学函数对图像进行如
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