Image/Video Captioning1. 起源计算机视觉已经发展了五十多年。在此期间，视觉理解（visual understanding）这一领域取得了长足的进展。为了让机器像人类一样能够“看”懂周围的世界，计算机视觉研究人员设计了大量的人工特征去描述一件物体，并且提出了各种模型去识别这些人为设计的特征。几年前，当我们谈论图像或视频理解时，我们能做的只是给一幅图像或一段视频自动打上一些彼此
目前在图像处理中有两种最重要的语言：c/c++和matlab。它们各有优点：c/c++比较适合大型的工程，效率较高，而且容易转成硬件语言，是工业界的默认语言之一。而matlab实现起来比较方便，适用于算法的快速验证，而且matlab有成熟的工具箱可以使用，比如图像处理工具箱，信号处理工具箱。它们有一个共同的特点：开源的资源非常多。在学术界matlab使用的非常多，很多作者给出的源代码都是matla
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2023-11-13 16:29:11
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机器视觉是人工智能应用领域中的关键之一，并且得到了广泛的使用。为了能够更加深入了解人工智能，需要了解清楚AI机器视觉技术在生活中的应用。AI机器视觉技术在生活中的应用AI机器视觉技术在生活中的应用包括以下这些：人脸识别。人脸识别技术早已广泛应用于医疗、金融、教育、工业、电力、航天、政府、边检、公安、军队、司法等行业。而且我国的人脸识别产业的需求旺盛，目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年
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2023-09-05 21:15:51
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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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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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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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计算机视觉需要掌握的数据结构和算法包括：计算机视觉需要掌握哪些数据结构和算法？数组和矩阵：由于图像本质上是一个二维或三维的数字矩阵，因此需要熟练掌握数组和矩阵的操作，包括遍历、切片、拼接等。图像处理算法：如滤波、边缘检测、图像增强、二值化、形态学处理等。这些算法可以对图像进行预处理，以便更好地提取特征。特征提取算法：如SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP等。这些算法可以从图像中提取有用的特征
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2023-07-21 23:27:11
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简介： 注意力机制（attention）最早应用应该是在机器翻译上，近年来又在计算机视觉（CV）任务中火了起来。CV中的注意力机制的主要是想让神经网络着重学习感兴趣的地方。前言：注意力有两种，一种是软注意力(soft attention)，另一种则是强注意力(hard attention)。 1、软注意力更关注区域或者通道，而且软注意力是确定性的注意力，学习完成后直接可以通过网络生成，最关键的地方
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2024-03-31 06:40:17
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前言目前提供AI开发相关API接口的公司有很多，国外如微软、谷歌，国内的百度、腾讯等都有开放API接口。开发者只需要调用相关接口，几步就能开发出一个“智能APP”。通常情况AI接口有以下几类：计算机视觉 图像分类、图像目标检测以及视频检测跟踪等等。这类API主要用于处理图像和视频，能够给图像打tag，并分析视频图片中的物体及其对应坐标轨迹等。语言&
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2023-10-06 19:18:04
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1 前言很高兴能够在和大家分享一些计算机视觉技术（computer vision）在交通领域的应用知识。鉴于之前在计算机视觉领域的一些探索，在目标（车辆）检测、目标(车辆)追踪、车辆重识别、3D视觉、少样本学习、元学习、基于视觉的交通流参数提取以及事故快速检测等领域存在一些学习经验。本文将做一个有关交通CV的简单介绍。具体包括：（1）简单聊聊交通CV。即对CV和交通CV做个简单的介绍；（2）一些简
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2024-05-02 11:25:26
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计算机视觉（Computer Vision）研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。 图像处理和计算机视觉 图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像
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2023-07-12 15:40:27
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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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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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视觉计算理论(Computational Theory of Vision)(作者：胡占义，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 )视觉计算理论一般是指马尔(D. Marr )在其《Vision》[1]一书中提出的视觉计算理论和方法。马尔计算视觉理论的提出，标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。马尔计算视觉理论包含二个主要观点：首先，马尔认为人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面，
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2024-01-12 16:24:17
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本文概述：一、计算机视觉（以下简称CV）概述二、图像预处理 o 图像显示与存储原理（略） o 图像增强的目标 o 图像处理方法 o 点运算：基于直方图的对比度增强 o 形态学处理（略） o 空间域处理：卷积 o 卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等） o 频率域处理：傅里叶变换、小波变换（略） o 应用案例： 平滑、边缘检测、CLAHE等 一、CV研究内
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2024-06-26 04:58:42
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计算机视觉算法在图像识别方面的一些难点：1）视角变化：同一物体，摄像头可以从多个角度来展现； 2）大小变化：物体可视的大小通常是会变化的（不仅是在图片中，在真实世界中大小也是由变化的）； 3）形变：很多东西的形状并非一成不变，会有很大变化； 4）遮挡：目标物体可能被遮挡。有时候只有物体的一部分（可以小到几个像素）是可见的； 5）光照条件：在像素层面上，光照的影响非常大； 6）背景干扰：物体可能混入
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2023-07-07 15:35:12
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论文名称：Generative Adversarial Networks in Computer Vision: A Survey and Taxonomy 论文下载：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3439723 论文年份：ACM Computing Surveys 2021 论文被引：173（2022/04/12） 论文代码：https://github.
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2023-08-08 15:29:42
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最近在学习计算机视觉，顺便把笔记记录在这里，方便复习。1.基本概念计算机视觉：是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像1。简而言之有两点： 1.让计算机具有人类视觉的所有功能 2.让计算机从图像数据中,提取有用的信息1.1.特点模拟人类视觉的优越能力: •识别人、物体、场景 •估计立体空间、距
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2023-08-10 13:02:38
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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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