CS231n简介CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程。需要注意的是，目前大家说CS231n，大都指的是2016年冬季学期（一月到三月）的最新版本。课程描述：请允许我们引用课程主页上的官方描述如下。计算机视觉在社会中已经逐
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2023-10-16 22:29:27
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一. 图像基础：像素像素是图像最基础的构成要素，每一张图像都是由像素集合组成。 如果我们将图像当作一个网格，则每一小块是由单个像素组成，如下图： 上图的分辨率为1000 * 750，意味着有1000像素宽，750像素高。可以将一张图像看作一个多维矩阵，此时矩阵为1000列（宽）* 750行（高），在图像中一共有1000 * 750 = 750，000个像素组成。大多数像素在两种情况作为表示：
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2024-01-11 20:33:32
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计算机视觉学习 文章目录计算机视觉学习前言【计算机视觉学习一】计算机视觉简述计算机视觉的发展计算机视觉任务常用技术计算机视觉任务的应用计算机视觉面临的挑战 前言在学习机器视觉的过程中，将所学知识记录下来，方便自己以后查看。【计算机视觉学习一】计算机视觉简述计算机视觉是从图像或者视频中提出符号或者数值信息，分析计算该信息以进行目标的识别、检测和跟踪等。更形象的说，计算机视觉就是让计算机像人类一样能看
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2023-09-21 09:45:14
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计算机视觉课程设计实验报告1．题 目: 图 像 变 形2．组 员：曹英( 叶超( 李淑珍(3．实验目的：掌握图像几何运算中变形算法4．实验原理：对两幅图分别进行卷绕、插值，每幅图得到一序列图片，然后对这些序列图片进行加权求和，得到一序列帧，再将其显示出来，就得到了由一幅图到另一幅图的变形。5．实验步骤：对一幅图分别选4行4列的16个控制点，在每条边上进行五等分，每条边形成六个点，加上原来的16个就
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2023-11-25 06:45:42
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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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2023-12-13 06:32:20
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计算机视觉教案 Computer Vision* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Sept.17, 2010 计算机视觉 Computer Vision 艾海舟 2011年3月 Sept.17, 2010 Outline 课程目标，资料来源，授课方式… 教材与参考书、作业、课程设计、考核方式 Web sites FTP sources Tools (
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2023-09-01 23:45:16
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计算机认证考试，通常被大家熟知为软考，是我国计算机专业技能的测试标准之一。它涵盖了从基础理论到专业应用的多个层面，对于希望进入或已在计算机行业工作的人来说，这一认证不仅是专业能力的象征，更是对个人知识水平的一种公认。那么，计算机认证考试课程具体讲什么呢？
一、基础理论知识
无论是哪个级别的软考，基础理论知识都是不可或缺的一部分。这包括计算机体系结构、操作系统原理、计算机网络基础、数据库原理等内
原创
2024-01-26 16:17:27
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斯坦福大学的CS231n课程的主要内容是计算机视觉（computer vision），或者说是图像识别（ visual recognition），算法主要关注CNN（convolutional neural network）或者说泛指的深度学习。计算机视觉是一门很强的交叉学科，生物学、心理学、物理学、工程和数学等等。第一节课的主要内容有两个，一是研究计算机视觉的重要性，二是计算机视觉的发展简史。
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2024-01-02 12:45:55
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# 计算机视觉前置课程学习指南
计算机视觉是一个快速发展的领域，涉及计算机如何从图像或多维数据中进行理解和分析。作为一名刚入行的小白，学习计算机视觉需要一个系统的步骤。本文将为您提供一个清晰的学习流程，同时提供每一步所需的代码示例，以帮助您快速掌握计算机视觉的基础知识。
## 学习流程
以下是学习计算机视觉的基本步骤：
| 步骤 | 内容 | 说明
为什么学习计算机视觉为了更好的收入和自己兴趣所在。如何学习我报了csdn官方的人工智能学习课程，刚好那段时间搞活动有优惠，销售老师也挺热心的，对我提出的问题都是孜孜不倦的解答，就选择了csdn培训课。目前的学习状况通过自学和寻求助教跟老师的帮助答疑，基本上都跟上了学习进度，虽然还有很多疑问，但我觉得这不长不短的几个月要学习很多知识跟内容，肯定是来不及的，一些问题都没深究。受到疫情影响，课程和工作估
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2024-02-04 09:39:29
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实验过程中遇到和解决的问题：（记录实验过程中遇到的问题，以及解决过程和实验结果。可以适当配以关键代码辅助说明，但不要大段贴代码。）实验3.1：对比度调整•设计一个Sigmoid函数，实现对图像的对比度调整；–使用opencv窗口系统的slider控件，交互改变Sigmoid函数的参数，实现不同程度的对比度调整； 问题1：设计怎样的sigmoid函数进行变换： 解决：首先对于sigmoid函数，我设
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2024-01-12 13:51:41
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AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是：看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。读几篇CV模型的文
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2024-07-25 16:27:45
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一、概况 计算机视觉是指计算机系统通过对图像或视频进行处理和解释，使其可以模拟和理解人类视觉的能力。它涉及图像和视频的获取、处理、分析和理解，以及从中提取有用信息和作出决策。计算机视觉是人工智能领域的一个重要研究方向。它利用图像处理、模式识别、机器学习和深度学习等技术，对图像或视频进行各种分析和处理，从而实现图像分类、目标检测、人脸识别、行为分析等应用。计算机视觉的应用非常广泛。在医疗领
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2024-07-10 11:47:26
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1.Bhattacharjee, Deblina, et al. "DUNIT: Detection-Based Unsupervised Image-to-Image Translation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020.主要内容：大多数
# 计算机视觉前置课程
计算机视觉是一门迅速发展的领域，它让计算机能够“看”和“理解”图像。随着技术的发展，计算机视觉的应用正渗透到各个行业，包括自动驾驶、医疗影像分析和虚拟现实等。在这篇文章中，我们将介绍计算机视觉的基础概念、主要流程，以及一个简单的代码示例。
## 计算机视觉的基本概念
计算机视觉使机器具备“视觉”的能力，可以从静态图像或者视频中提取有用的信息。计算机视觉的关键目标可以分
原创
2024-09-23 04:38:17
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在垂直领域找到与技术深度结合的应用场景是当前计算机视觉技术落地的一个重要命题。计算机视觉技术的落地也势必会直接影响我们衣食住行的方方面面。特别在出行领域，计算机视觉技术的应用将会极大提高交通运行效率和安全水平。滴滴 Computer Vision in Transportation 讲习班以实践应用为核心，多方面地讲解当前视觉技术在交通领域的应用与原理。第一部分覆盖交通领域视觉应用背后
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2024-07-26 16:42:23
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计算机视觉引论 什么是计算机视觉； 构建第一个视觉程序； 视觉系统构成； 让程序做点事情； 课程体系结构； 照明模型； 颜色模型； 图像的采集与传输； 图像/视频的压缩与显示；视觉处理与分析 图像滤波及去噪； 图像边缘检测； 直方图与图像分割； 图像特征描述； 再论图像分割； 综合示例； 直线检测； HARRIS角点检测； SIFT特征提取； ORB特征检测； 特征检测综合示例； 背景建模； 光流
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2023-09-22 15:39:02
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《数字图像处理》教学大纲课程英文译名：Digital Image Processing适用专业：空间信息工程、摄影测量与遥感全日制本科一、 一、课程性质、目的和任务：本课程是空间信息工程系、摄影测量与遥感系开设的必修的专业基础课之一。通过本课程的学习，要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生进一
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2024-04-12 13:05:28
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计算机视觉1 基础1.1 计算机视觉定义1.2 人眼图像的形成1.3 灰度级1.4 分辨率1.5 数字图像的表示1.6 像素关系1.7 图像中常用的距离有3个1.8 图像计算1.8.1 像素计算1.8.2 坐标计算1.9 色彩3要素2 图像预处理2.1 灰度变换2.1.1 对比度增强2.1.2 对比度压缩2.1.3 伽马矫正2.1.4 直方图变换2.2 空间滤波2.2.1 均值滤波2.2.2 高
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2023-08-07 14:22:59
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动手学计算机视觉---1一名计算机视觉从业人员第一章，一个简单视觉实例，本章分为两个篇幅，包括基础环境的搭建和源码分析； 目录（1）如何安装Anaconda（2）如何创建虚拟环境（3）如何使用国内镜像安装相关依赖包（4）简单的GitHub实例 本篇使用的操作系统Win10，CPU，使用的IDE为Pycharm（1）如何安装Anaconda（a）通过浏览器
