《Python计算机视觉编程》基本信息作者： (美)Jan Erik Solem 译者： 朱文涛 袁勇丛书名： 图灵程序设计丛书出版社：人民邮电出版社ISBN：9787115352323上架时间：2014-6-10出版日期：2014 年7月开本：16开页码：1版次：1-1所属分类：计算机 > 软件与程序设计 > Python编辑推荐 Amazon.com计算机视觉类图书
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2014-07-08 10:37:00
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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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115 | 什么是计算机视觉？在之前的一系列分享中，我们详细讲解了人工智能核心技术中的搜索、推荐系统、计算广告以及自然语言处理和文本处理技术。从今天开始，我们来分享专栏里人工智能核心技术模块的最后一部分内容：计算机视觉技术。可以说，计算机视觉技术是人工智能技术的核心方向，特别是深度学习技术在计算机视觉中的应用，在最近五六年的人工智能浪潮中担当了先锋者的角色。甚至可以说，如果没有深度学习技术在过去几
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2023-08-10 21:28:39
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目录一、python计算机视觉中常用的库（一）PIL（Python Image Library）图像处理库（二）Matplotlib（三）Numpy（四）Pytorch（五）torchvision（六）SKimage（七）OpenCV二、基本操作（一）利用PIL读取图像数据（二）使用Matplotlib显示图像（三）PIL类型与Numpy类型转换（四) Numpy类型与torch类型互换（五）保
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2024-01-30 00:29:15
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一.think python——由类与方法引起的参数思考问题前瞻在think python书中类的最后一章有一个很有趣的例题17-2，让我们先看看这道题的内容：编写一个Kangaroo 的类，包含以下方法： 一个 __init__方法，初始化一个叫 pounch_contents的属性为空列表。 一个叫 put_in_pounch的方法，将一个任意类型的对象加入
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2024-06-18 12:25:41
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# Arduino计算机视觉编程入门
计算机视觉是指使计算机能够“看”并理解图像或视频内容的技术，它涵盖了图像识别、物体检测、图像分割等多个方面。随着技术的进步，Arduino 作为一个开源电子原型平台，越来越受到开发者和爱好者的青睐。在这篇文章中，我们将介绍如何利用 Arduino 进行计算机视觉编程，并提供相关代码示例和状态图以帮助理解。
## Arduino 及其硬件环境
Arduin
下载地址：网盘下载 内容简介 · · · · · ·
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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文章目录一、认识opencv二、下载opencv1、安装前准备2、在ubuntu里根据链接下载opencv3、选择自己需要的版本c++/c版本3.x（3.4.15）4、解压缩5、配置环境三、使用示例--图片1、pkg-config工作原理2、 makefile中加入pkg-config四、视频示例1）虚拟机获取摄像头权限2）播放视频3）录制视频总结参考 一、认识opencv开源计算机视觉(Ope
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2023-11-29 21:40:45
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计算机视觉涉及使用计算机软件和硬件建模和复制人类视觉。在本章中，您将详细了解这一点。计算机视觉计算机视觉是一门学科，根据场景中存在的结构的属性，研究如何从其2d图像重建，中断和理解3d场景。计算机视觉层次结构计算机视觉分为以下三个基本类别 -低级视觉 - 它包括用于特征提取的过程图像。中级视觉 - 包括物体识别和3D场景解释高级视觉 - 包括活动，意图和行为等场景的概念性描述。计算机视觉与图像处理
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2024-05-30 09:49:23
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这篇文章主要讲解如何处理多个视图，以及如何利用多个视图的几何关系来恢复照相机位置信息和三维结构。通过在不同视点拍摄的图像，我们可以利用特征匹配来计算出三维场景点以及照相机位置。这篇文章会介绍一些基本的方法，展示一个三维重建的完整例子。5.1 外极几何多视图几何是利用在不同视点所拍摄图像间的关系，来研究照相机之间或者特征之间关系的一门科学。图像的特征通常是兴趣点，这篇文章使用的也是兴趣
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2024-08-26 16:51:40
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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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计算机视觉是一个基于数学理论和算法的交叉学科，需要掌握多种数学知识来解决各种计算机视觉问题。以下是计算机视觉需要的主要数学知识：计算机视觉需要哪些数学知识？线性代数：涉及矩阵和向量的理论，是计算机视觉中很多算法的基础，例如矩阵运算、特征值分解、奇异值分解等。概率论和统计学：涉及随机变量、概率分布、假设检验、回归分析等理论，是计算机视觉中很多算法的理论基础，例如贝叶斯推理、最大似然估计、高斯混合模型
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2023-09-20 10:27:15
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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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OpenCV2计算机视觉应用编程手册（自学版）初级三// 时间：2014年11月30日00:22:56// 例子：降低图像的颜色数目 256*256*256--->64*64*64 /*************************************************************************
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2023-11-08 07:43:37
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第二部分、图像操作第一节、图像读取与显示1.图像理解2.图像读取与显示3.代码练习与测试第二节、图像色彩空间转换1.图像色彩空间2.函数说明与解释3.代码练习与测试第三节、图像对象的创建与赋值1.图像对象属性2.图像对象创建与赋值3.代码练习与测试第四节、图像像素的读写操作1.图像像素（1）**像素与分辨率**（2）OpenCV中的像素2.像素遍历（1）像素遍历（2）像素读写3.代码练习与测试第
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2024-02-23 07:31:11
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头文件： 定义了图像数据结构的核心头文件和包含了所有图形接口函数的 highgui 头文件：#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>cv::Mat image; // 创建一个空图像
//这个定义创建了一个尺寸为 0×0 的图像，
//可以通过访问 cv::Mat 的 size 属性来验证这一点：
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2024-01-09 15:45:30
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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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深度学习笔记其七：计算机视觉和PYTORCH1. 图像增广1.1 常用的图像增广方法1.1.1 翻转和裁剪1.1.2 改变颜色1.1.3 结合多种图像增广方法1.2 使用图像增广进行训练1.2.1 多GPU训练1.3 小结2. 微调2.1. 步骤2.2 热狗识别2.2.1 获取数据集2.2.2 定义和初始化模型2.2.3 微调模型2.3 小结3. 目标检测和边界框3.1 边界框3.2 小结4.
计算机视觉40例源码
在这篇博文中，我们将通过分析“计算机视觉40例”这个项目的源码，来揭示如何利用计算机视觉技术处理不同的视觉任务。这个项目展示了40种不同的计算机视觉应用，涉及领域庞杂，从图像分类、目标检测到图像分割等。在分析这个源码的过程中，我们不仅会提供关键的技术原理，还将详细梳理架构与调用流程，以期为读者提供一个全面的视角。
## 背景描述
计算机视觉的广泛应用使得许多行业的效率和
