《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
转载
2014-07-08 10:37:00
262阅读
2评论
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
转载
2024-01-08 14:00:33
43阅读
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
转载
2023-08-10 21:28:39
94阅读
学习python计算机视觉编程，首先就要了解一下图像处理的一些基础知识，本文结合实例介绍一些图像处理的基础知识，如：读取图像、灰度变换、图像转换和缩放、PCA等，包含PIL、Matplotlib、NumPy库和SciPy模块。下面让我们一起来学习一下吧！注：博主所用的是win10+python2.7第1章 基本的图像操作和处理1.1 PIL：Python图像处理类库1.1.1 转换图像格式——sa
1.计算机视觉计算机视觉的应用领域 计算机视觉分类(a) lmage Classification:图像分类，用于识别图像中物体的类别(如: bottle、cup、cube)(b) Object Localization:目标检测，用于检测图像中每个物体的类别，并准确标出它们的位置(c) Semantic Segmentation:图像语义分割，用于标出图像中每个
转载
2023-11-02 20:40:35
116阅读
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
转载
2024-01-30 00:29:15
142阅读
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
转载
2024-06-18 12:25:41
68阅读
第三章 图像到图像的映射单应性变换 是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换也就是一个1×3的列向量（作为x）与一个3行3列的矩阵（单应性矩阵）点乘得到另一个1×3的列向量（作为x'）需要注意的是对于x，使用的是齐次坐标形式，所谓齐次坐标也就是在原有数据维度的基础上加一，所增加的维度可以看做是尺度定义单应性矩阵的自由度为8，原因为h9可以被设定为1，因为在齐次坐标形式下，ax与bx是相同
转载
2024-06-04 07:07:43
77阅读
# 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
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pounch_contents 。一个__st
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。
转载
2023-09-11 22:19:35
140阅读
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
转载
2023-11-29 21:40:45
171阅读
深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调前言计算机视觉——微调课件标注一个数据集很贵网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结教材1 步骤2 热狗识别2.1 获取数据集2.2 定义和初始化模型2.3 微调模型3 小结 前言 本文记录用，防止遗忘计算机视觉——微调课件标注一个数据集很贵样本数1.2M50K60K类别数100010010网络架构一个神经网络一般可以分成两
转载
2023-08-27 12:02:20
118阅读
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
转载
2024-05-30 09:49:23
55阅读
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
转载
2024-08-26 16:51:40
60阅读
《计算机视觉与算法应用》这本书其实我已经读到第四章了，之前一直都用笔记在笔记本上了，现在直接继续在这里记啦，之前的也不再补充了~Chapter 4 特征检测与匹配“关键点特征”或“兴趣点”或“角点”“边缘” 4.1 点和块获取特征点及其之间的对应关系主要有两种方法：1）在第一幅图像中寻找那些可以使用局部搜索方法来精确跟踪的特征，比如相关或者最小二乘 2）在所有考察的图像中独立地检测特征点
转载
2024-04-04 12:43:58
69阅读
文章目录什么是深度估计？什么是视差深度估计与三维重建单目深度估计研究历程单目深度估计方法传统方法基于线索线性透视聚焦/散焦度天气散射阴影纹理遮挡高度运动线索基于物体自身运动基于摄像机的运动基于机器学习参数学习方法开创性工作改进加入语义信息条件随机场 (Conditional Random Field,CRF)非参数学习方法第一个里程的工作进一步完善基于多帧其他非参数学习方法深度学习方法基于有监督
转载
2023-10-20 11:34:02
131阅读
摘要：作为一个多学科交叉的领域,计算机视觉的理论研究和实际应用都取得了飞速发展.深度图像作为视觉信息系统输入的研究已成为计算机视觉研究的一个热点,如何有效地从二维图像中进行深度信息估计更成为研究的重点问题.利用单视点图像或多视点图像进行深度信息估计,所提取的深度图不仅可以生成立体图像,还可以实现基于图像的渲染和三维模型的重建,成为利用计算机模拟人类视觉的基础.而随着相关技术的广泛应用,对深度信息估
转载
2023-11-06 22:19:19
89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
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
