稀疏的视觉SLAMMonoSLAM第一个实时、单目SLAM系统，基于EKF优化。PTAM单目，首次将tracking和mapping并行化，首次采用了BA优化，之后加入了重定位部分。ORB-SALM/2v1只支持单目，三个独立的线程进行tracking，mapping，loop closing，基于BA进行局部优化，基于图优化进行全局优化。v2支持单目，双目，RGB-D。VI ORB-SLAM，给
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2023-11-24 22:56:48
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# 学习计算机视觉领域的开源代码实现指南
## 引言
计算机视觉是一个快速发展的领域，许多开源项目为新手提供了极好的资源。本文将引导你如何从零开始实现一个计算机视觉的开源代码项目。下面是一个简单的流程图，帮助你理解整个过程。
## 流程步骤
以下表格展示了实现计算机视觉开源代码的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
原创
2024-10-22 03:25:08
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前面的话 VSLAM 是利用多视图几何理论，根据相机拍摄的图像信息对相机进行定位并同时构建周围环境地图。VSLAM 前端为视觉里程计和回环检测，相当于是对图像数据进行关联；后端是对前端输出的结果进行优化，利用滤波或非线性优化理论，得到最优的位姿估计和全局一致性地图。 前面已经介绍了系列一：VSLAM的前端：视觉里程计和回环检测，和系列二：VSLAM中的后端
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2024-05-27 16:36:58
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# 计算机视觉开源集锦——从小白到高手的指南
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，涵盖了图像处理、物体识别、视频分析等方面。作为一名初学者，理解如何实现计算机视觉项目是一个良好的开始。本文将带你通过一个简单的项目步骤，帮助你掌握这一领域的基础。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 03:22:52
60阅读
BA稀疏性边缘化 BABA是指视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数。意思就是从特征点发射的光束，通过调整相机位姿或者特征点的空间位置使光线汇聚到相机的光心，这个过程叫做BA。 对于这个用到相机外参(R，t),以及如何投至归一化平面以及考虑畸变的详细情况笔者在这里就不再做赘述。上面的这个流程图描述了路标从世界坐标系转换为相机坐标系的过程只不过把之前的相机畸变的
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2024-01-15 23:21:24
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# 计算机视觉开源项目浅析
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉（Computer Vision）作为其中的重要分支，使得机器能够“看”和“理解”图像及视频内容。计算机视觉应用于众多领域，例如自动驾驶、医疗影像分析和安全监控等。本文将通过介绍一些开源项目及其代码示例，帮助读者更好地理解计算机视觉的基本原理和应用。
## 常见的计算机视觉开源项目
在众多开源项目中，以下几个因其广泛应用和活跃
计算机视觉识别概述 计算机视觉识别（computer vision）：用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。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，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。这里给出了几个比较严谨的定义：1.“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）2.“从一个或多个数字图像
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2023-09-15 21:51:46
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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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深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调前言计算机视觉——微调课件标注一个数据集很贵网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结教材1 步骤2 热狗识别2.1 获取数据集2.2 定义和初始化模型2.3 微调模型3 小结 前言 本文记录用，防止遗忘计算机视觉——微调课件标注一个数据集很贵样本数1.2M50K60K类别数100010010网络架构一个神经网络一般可以分成两
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2023-08-27 12:02:20
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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
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2024-01-30 06:15:42
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计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能领域的重要分支，其技术发展与应用落地离不开高质量的数据支撑。公开、免费且大规模的计算机视觉开源数据集扮演着至关重要的角色，它们为科研人员提供了标准化的训练平台，加速了模型开发与验证进程，并推动了整个领域的知识共享与技术创新。本文将深入剖析计算机视觉开源数据集的重要性、主要类别以及未来发展趋势。一、计算机视觉开源数据集的价值模型训练与性
原创
2024-04-21 09:50:19
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# 计算机视觉数据开源集
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它致力于让计算机系统具备“看”的能力，以更好地理解和处理图像、视频等视觉信息。而计算机视觉数据开源集则是为了让研究者和开发者能够更方便地获取和使用大量的视觉数据，从而推动计算机视觉技术的发展。
## 什么是计算机视觉数据开源集
计算机视觉数据开源集是一种为研究者和开发者提供图像、视频等视觉数据的资源库，其中包含大量真实世界中的图像
原创
2024-04-08 03:52:05
76阅读
计算机视觉领域有很多开源的数据集，这些数据集通常用于图像识别、目标检测、图像分割、姿态估计等任务。以下是一些常用的计算机视觉开源数据集：ImageNet：这是一个大型的视觉数据库，用于视觉对象识别软件研究，包含数百万个图像和超过两万个类别。COCO (Common Objects in Context)：这个数据集包含超过30万张图片，标注有150万个对象实例，90个对象类别，以及25万个关键点。
原创
2024-04-16 09:19:29
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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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（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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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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计算机视觉是机器准确识别、理解和表示信息，从而感知并与世界交互的媒介，在人脸识别、智能驾驶、手势游戏、图像搜索、自动定位等各领域都发挥着极为重要的作用。OpenCV作为开源程序库，提供了500多个用于图像和视频分析的优化算法，是相关领域研发人员的主要开发工具。
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2023-09-11 22:19:35
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OpenCV是Intel?开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。OpenCV对非商业...faceservice.cgi是一个用来进行人脸识别的CGI程序，你可以通过上传图像，然后该程序即告诉你人脸的大概坐标位置。faces
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2024-01-08 14:00:33
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1.背景介绍计算机视觉是一种通过计算机程序来模拟和解释人类视觉系统所做的工作的技术。图像处理是计算机视觉的一个重要部分，它涉及到对图像进行处理、分析和理解。本文将涵盖计算机视觉与图像处理的基本概念、算法原理、实例应用以及未来发展趋势。1. 背景介绍计算机视觉技术在近年来发展迅速，已经应用在许多领域，如自动驾驶、人脸识别、医疗诊断等。图像处理是计算机视觉系统的核心部分，它涉及到图像的获取、处理、分析
一、特征提取Feature Extraction：SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]PCA-SIFT [Oxf
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2022-12-16 15:51:46
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