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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计算机视觉在上一个世纪60年代脱胎于人工智能与认知神经科学，旨在通过设计算法来让计算机自动理解图像的内容。为了“解决”机器视觉的问题，1966年，在麻省理工学院，这个问题作为一个夏季项目被提出，但是人们很快发现要解决这个问题可能还需要更长时间。在50年后的今天，一般的图像理解任务仍旧是不能得到完美解决。但是也已取得显著进展，并且随着机器视觉算法商业化的成功，机器视觉产品已经开始拥有广泛的用户，包括
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2023-12-11 21:41:06
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面试题目深度学习 计算机视觉 面试题合集1.什么是反卷积？ 反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播时左乘W，与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算。 一般的卷积运算可以看成是一个其中非零元素为权重的稀疏矩阵C与输入的图像进行矩阵相乘，反向传播时的运算实质为C的转置与loss对输出y的导数矩阵的
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2023-08-07 11:33:11
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# 计算机视觉与其应用
计算机视觉是人工智能的一个重要领域，旨在让计算机能够“看”和理解图像或视频中的信息。它具有广泛的应用，包括自动驾驶、面部识别、医疗影像分析等。在这篇文章中，我们将简单介绍计算机视觉的基本概念，并演示一些相关的代码，以帮助大家更好地理解这个领域。
## 计算机视觉的基本概念
计算机视觉的核心任务是将数字图像或视频转换为有意义的信息。这通常涉及几个关键步骤：
1. **
原创
2024-09-12 04:10:25
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1、计算机视觉与机器视觉的区别计算机视觉是利用计算机实现人的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工、解释，侧重于场景分析和图像解释的理论和方法，而机器视觉更关注通过视觉传感器获取环境的图像，构建具有视觉感知功能的系统，以及实现检测和辨识物体的算法。2、欧氏距离、城区距离、棋盘距离区别欧氏距离给出的结果最准确,但计算时需平方和开方运算,计算量较大。城区距离和棋盘距离为非欧氏距离,不需平方和开方
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2023-08-11 13:20:22
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第一章1、计算机视觉：研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术。2、视觉表示框架的三个阶段（也就是提取三阶段）：1）第一阶段是将输入的原始图像进行处理，抽取基本特征形成基元图。 2）第二阶段(中期阶段)是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，形成二维半图。 3）第三阶段(后期阶段)是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、二维
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2023-08-13 19:23:22
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计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了
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2023-11-06 22:54:05
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计算机视觉面试（二）1. ROI pooling 作用一、提出的原因对于Two-stage目标检测大概分为两步： 1.给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为 region proposals或者 regions of interest（ROI）。 2.根据上一阶段的region propo
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2023-08-04 22:05:13
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机器学习1.1 请简要描述监督学习和无监督学习的概念监督的含义是有样本对应的标签参与训练。通过惩罚模型针对某样本的输出和该样本的标签之间的距离达到训练目的。无监督学习没有样本对应的标签，通过挖掘样本特征之间的差异性达到训练目的。1.2 略 1.3 分类问题有哪些常用的误差函数。最常用的交叉熵（多类），BCE（binary cross entropy，二类任务），Focal loss, Dice l
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2023-08-11 16:18:02
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计算机视觉算法岗网易的笔试貌似是有好多题随机给四道做，看评论大家的题并不完全一样，我找到的四道题如下：题目一 牛牛的等差数列长度为n的数组a，找到一个最大的正整数d，使得对于所有i，a[i+1]-a[i]是d的倍数，即a[i+1]-a[i]=d×k(k≥1)。 输入： 第一行一个正整数n，2<=n<=2*10^5 第二行n个正整数a[i]，1<=a[i]<=10^18 输出
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2024-07-25 08:56:45
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文章目录计算机视觉的发展历程卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（Receptive Field）多输入通道、多输出通道和批量操作飞桨卷积API介绍卷积算子应用举例池化（Pooling）ReLU激活函数批归一化（Batch Normalization）丢弃法（Dropout）小结作业1 计算卷积中一共有多少次乘法和加法操作2 计算网络层
目录（一）计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍一、计算机视觉基础1.Computer Vision Tasks2.计算机视觉发展 3.开源成为人工智能领域发展引擎二、OpenMMLab算法体系 1.算法框架介绍2.OpenMMLab 2.0简介三、机器学习1.机器学习基础2.机器学习中的分类问题3.机器学习的基本流程四、卷积神经网络基础1.神经网络的结构 2.神
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2024-06-06 14:47:59
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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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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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计算机视觉精品合集进入正题～ 本期精品项目推荐合集来了！炎炎夏日，小编在AI Studio平台给大家挖掘出了一些目标检测、识别的精品项目，赶紧追随作者们做一个令人眼前一亮的作品吧~（项目均是极品，不分先后哦！）项目一：从图像分类开始带你快速了解计算机视觉的目标检测任务Mural_Gan简介：对目标检测进行理论说明，小白入门必看指南，初学者的福音，一文带领你学会基础的检测知识。项目创作者：Mr.郑先
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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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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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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