计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学，即用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量等任务。其与机器视觉的区别在于：计算机视觉侧重对质的分析，如分类识别，这是猫还是狗；或进行身份确认，如车牌识别、人脸识别；或进行行为分析，如人群聚集等；而机器视觉侧重对量的分析，如通过视觉去测量零件的直径。计算机视觉的基本任务包括：图像分类、目标定位、目标检测、图像分割等。
转载
2023-10-23 16:03:52
124阅读
# 学习计算机视觉任务的流程
计算机视觉是一个非常重要的领域，涉及到如何让计算机“看”和理解图像或视频。对于初学者来说，理解基本的工作流程是学习计算机视觉任务的第一步。下面我们将介绍一个典型的计算机视觉任务实现的流程，并提供详细的指导和代码示例。
## 计算机视觉任务实现流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 选择任务 | 确定你想要解决的问题，例如目标检
做工程第一步，确定任务，标注数据； 下图很好的展示了图像识别的四种任务:1. 图像分类(Image classification) 如图(a), 给定一张输入图像，图像分类的任务是判断该图像属于哪类, 如果是多任务分类, 可以用于分类该图像包含哪个类别。 所以该类任务的标注非常简单, 只需要标注图片的种类即可. 如果是多任务的, 只需要多标注几种图片是否包含某类物品即可;2. 目标检测(Ob
转载
2024-01-11 13:50:52
45阅读
计算机视觉在产业中的应用实践和前沿思考 - 吴永坚 - 阅读摘要
原文阅读于 AI 科技大本营计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的学问，涉及的重要一点是图像理解的技术。计算机视觉能够将线上线下的东西关联，关联人、关联物，这是它能发展起来的一个重要原因。人脸检测的权威数据库 WIDERFACE 和 FDDB。2017 年，腾讯优图推出了面向治安管理场景的优图天眼智能安防平台，以及
转载
2024-02-02 14:15:23
38阅读
1.计算机视觉：计算机视觉是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。让计算机具有感知环境的能力，用各种成像设备代替视觉器官作为输入手段，用计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，并且具有自主适应环境的能力。2.常见视觉任务：图像分类、目标检测、语义分割、全景分割（自动驾驶方面）、关键点检测等等3.机器学习：机器学习就是让计算机自己在数
转载
2023-11-14 08:45:03
69阅读
计算机视觉任务是一个相对复杂的过程，通常需要进行以下几个步骤：数据收集和准备：首先，需要收集相关的图像或视频数据，并对数据进行预处理和清理，以确保数据的质量和可用性。这个过程可以包括图像去噪、裁剪、旋转、缩放等处理方式。特征提取：特征提取是计算机视觉任务的重要一步，通常需要通过图像处理算法，将图像转换为数字向量。可以使用各种特征提取技术，例如HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。模型选择：选择
转载
2023-09-06 21:07:36
247阅读
文章目录前言1 计算机基础2 编程语言3 数学基础4 图像处理与OpenCV5 机器学习与Scikit-learn6 深度学习与框架7 CV子方向未完待续 前言计算机视觉 (CV) 作为人工智能 (AI) 的子方向，近年来十分火热，广泛应用于各大领域，如人脸识别、无人驾驶、智慧交通、智慧医疗和机器人等。其网络模型和算法也是层出不穷，涉及的理论基础也十分广泛。本文将列举计算机视觉工程师的知识结构，
转载
2023-09-15 19:32:59
266阅读
目录计算机视觉分类计算机视觉应用相机标定四种坐标系的转换求解内参求解畸变参量实验结果 计算机视觉分类这算是本周博主要做的报告的一次腹稿。咱们先从计算机视觉讲起。 计算机视觉的定义就是用计算机模拟人的眼睛，让计算机可以通过拍照或视频的方式看到物体，然后通过特征点检测以及匹配等方式识别物体，进而进行追踪，重建等操作，主要就是图像处理。 我们从计算机使用的视觉传感器的数量可以将计算机视觉分为单目视觉，
转载
2024-03-31 08:56:36
138阅读
??以下为正文?? 图像分割（image segmentation）是指把图像分割成各个具有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。 现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值（threshold）的分割方法、
计算机视觉多任务学习是一种通过共享学习特征来解决多个视觉任务的方法，可以有效提高模型的性能和推理效率。以下是解决计算机视觉多任务学习中遇到的一些问题的过程记录。
## 环境预检
在开始计算机视觉多任务学习项目之前，需要对环境进行预检，确保各类系统和工具符合要求。
| 系统要求 | 版本 |
| -------- | ---- |
| Python | 3.8+ |
| TensorFlo
一、经典任务
计算机视觉领域中和目标有关的经典任务有三种：分类、检测和分割。其中分类是为了告诉你「是什么」，后面两个任务的目标是为了告诉你「在哪里」，而分割任务将在像素级别上回答这个问题。
二、几种专业名词的含义
目标检测，搜索系统感兴趣的目标区域；
目标跟踪，捕获感兴趣区域的运动轨迹；
目标分类，將被跟踪目标分为人，汽车或其他移动物体；
目标行为识别，对跟踪目标进行行为识别。
立体视觉匹配，是
转载
2019-07-19 16:54:53
632阅读
计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是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，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。 深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括：任务名称输入输出评估方法图像
转载
2024-01-11 09:16:42
616阅读
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
转载
2024-07-08 20:36:31
152阅读
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
转载
2024-02-23 11:00:19
169阅读
（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
563阅读
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
转载
2023-07-14 19:29:22
950阅读
计算机视觉（Computer Vision），也叫机器视觉（Machine Vision） 机器视觉的目的是通过编写计算机程序能够理解图片，和图像处理的区别是图像处理的输入是图像，输出也是图像。计算机视觉的应用领域 目标识别（Target recognition） 人机界面（Human Interfaces） 增强限时（Augmented reality） 机器人学（Robotics）
转载
2024-06-03 16:33:31
89阅读
机器视觉：智能制造的“眼睛”。根据美国自动成像协会(AIA)的定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。广义的机器视觉按照应用领域，可分为工业视觉(用于检测、智能制造等领域)和计算机视觉(用于消费、服务等智能生活领域)，本文所述的机器视觉特指应用在工业领域的工业视觉。机器视觉的组成可分为硬件和软件两部分。硬件负责成像，相当于人的
转载
2023-11-14 11:56:17
88阅读
论文综述： 文章主旨：在本文中，我们回顾了这些视觉Transformer模型，将它们分为不同的任务，并分析了它们的优缺点。我们探讨的主要类别包括主干网络、高/中级视觉、低级视觉和视频处理。我们还包括有效的Transformer方法，用于将Transformer推进基于设备的实际应用。此外，我们还简要介绍了计算机视觉中的自我注意机制，因为它是Transformer的基本组成部分。在本文的最后，我们讨
转载
2024-01-30 05:47:35
163阅读
有用信息进行自动提取、分析和理解”。What is where?“.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。 本文针对每项任务给出了基本概念及相应的典型方法（相关的深度学习模型和应用程序），以对各项任务进行简单介绍。 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，简介如下：主要任务图像分类（Image Clas
转载
2023-09-28 22:44:27
130阅读
