1、OpenCV 例程200篇01. 图像的读取（cv2.imread）02. 图像的保存（cv2.imwrite）03. 图像的显示（cv2.imshow）04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）05. 图像的属性（np.shape）06. 像素的编辑（img.itemset）07.&nbs
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2024-01-05 22:03:59
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目录一、相机模型1、相机与图像2、坐标系3、世界坐标系到摄像机坐标系4、摄像机坐标系到图像物理坐标系5、图像物理坐标系到图像像素坐标系6、摄像机坐标系到图像像素坐标系7、世界坐标系到图像像素坐标系二、 镜头畸变1、相机成像原理2、镜头畸变径向畸变：沿半径方向的畸变切向畸变：沿切线方向形成的畸变3、畸变矫正三、透视变换1、定义及算法流程2、示例代码 一、相机模型1、相机与图像 下图中如何从P到P
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2023-11-06 15:45:17
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书名：《OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）》第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面（原书第二版目录）2.1 基本I/O脚本2.1.1 读/写图像文件 2.1.2 图像与原始字节之间的转换2.1.3 使用numpy
简介在图像处理中，平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值，只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象[u，v][u，v]中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的（u，v）（u，v）值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。算法介绍最邻近算法最近邻
2.1 针孔模型 计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界的学科。人要看到世界需要眼睛，计算机要看到世界同样也需要“眼睛”，计算机的“眼睛”主要就是相机。实际应用中，相机的种类纷繁复杂，包括手机和平板电脑的相机，传统的胶
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2023-10-19 11:17:25
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<p>神经网络有时可以与乐高积木进行比较，在那里你可以构建几乎任何简单到复杂的结构，你的想象力可以帮助你构建。</p>计算机视觉任务类型目标识别：物体识别是得到一个原始的图像，任务是给出目标位置和识别物体属于哪个类，另外还有人脸识别，行为识别等三维重建：摄像机标定，立体匹配图像描述：根据给定图像，给出描述文字等深度相机：RGB-D相机，例如手势识别、骨骼跟踪、增强现实等视觉
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2024-01-30 21:42:40
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首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜色模型和HSV颜色模型，这两种模型之间是可以通过数学公式进行相互转换的。RGB颜色模型(也叫红、绿、蓝三原色模型或者加色混色模型)：将红、绿、蓝3种不同颜色，根据亮度配比的不同进行混合（3种颜
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2024-01-15 09:08:43
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文章目录立体图像一、计算视差图二、双目立体匹配三、NCC算法实验3.1实验要求3.2实验准备3.3实验代码3.4实验结果及分析四、实验总结 立体图像一个多视图成像的特殊例子是立体视觉（或者立体成像），即使用两台只有水平（向 一侧）偏移的照相机观测同一场景。当照相机的位置如上设置，两幅图像具有相同 的图像平面，图像的行是垂直对齐的，那么称图像对是经过矫正的。该设置在机器 人学中很常见，常被称为立体
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2023-08-09 05:45:52
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文章目录一、模型可视化分析1. 结构可视化1.1 Netron工具1.2 Graphviz工具2. 权重可视化3. 反卷积篇3.1 反卷积可视化原理3.2 反卷积可视化使用4. 激活热图4.1 CAM模型4.2 GradCAM模型二、模型复杂度分析1. 理论复杂度分析1.1 FLOPs计算1.2 MAC计算2. 复杂度分析工具2.1 trochsummary工具2.2 torchstat工具三、
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2023-11-17 15:32:09
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摘要单张影像恢复深度需要大量每个像素都具有深度值的数据集，这极大提高了数据集的制作难度（尤其是在室外环境），限制了单目深度估计的应用范围。 这篇论文脑洞突破天际，作者认为像素的深度值准确值意义并不大，反而像素间的相对深度关系更加重要。 如下图所示，作者展示了几张图片，每张图片上标注两个点。显然大多数情况下，人脑都能第一时间判断那个点更近，那个点更远，却难以具体量化两个点之间的距离。当然也存在一些情
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2023-11-27 11:53:42
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背景建模帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。 帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应
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2023-10-16 13:45:28
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计算机视觉模型的研究与发展第 26 卷第 2 期 信 息 与 控 制 V o l. 26,N o. 21997 年 4 月 In fo rm at ion an d Con t ro l A p r. , 1997计算机视觉模型的研究与发展龙甫荟 郑南宁( 西安交通大学人工智能与机器人研究所 西安 7 10049)摘 要 按照什么模型发展计算机视觉是当前急待明确又极富争议的问题. 本文介绍了
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2023-10-25 23:04:47
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专注Python、AI、大数据 @七步编程
前言 DPM(Deformable Part Model)模型，又称为可变型部件模型，是Felzenszwalb于2008年提出的一个模型。这可以说是传统目标识别算法中最为经典的算法之一，我认为对计算机视觉有一些深入了解的同学应该对DPM模型都有所耳闻。首先说一下D
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2023-12-08 22:18:11
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文章目录一、 IOU概述二、IOU计算三、IOU代码实现 一、 IOU概述IOU的全称为交并比（Intersection over Union），是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率-，即它们的交集和并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。二、IOU计算IoU等于“预测的边框”和“真实的边框”之间交集和并集的比值。IoU计算如下图，B1为真实边框
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2024-07-19 09:13:06
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[31] Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers 标题 |堆叠式变压器的多模态运动预测 链接 | https://arxiv.org/abs/2103.11624[32] Progressive and Aligned Pose Attention Transfer for Person Image Generation 标题
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2024-01-09 14:12:34
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# 计算机视觉常用的深度学习模型实现流程
## 1. 概述
在计算机视觉领域，深度学习模型在图像识别、目标检测、图像分割等任务中取得了很大的成功。本文将介绍如何实现计算机视觉常用的深度学习模型，包括步骤、代码和注释说明。
## 2. 实现流程
### 2.1 数据准备
在实现计算机视觉深度学习模型之前，首先需要准备训练数据和测试数据。数据可以从公开数据集中获取，也可以通过自己收集和标注。通常
原创
2023-10-11 09:47:25
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《高级计算机视觉》期末样题汇总《高级计算机视觉》期末样题汇总1. 游程编码2. Shannon-Fano coding3. 计算4. “checkerboard” image5. Huffman Coding6. Adaptive Huffman Coding7. LZW8. LZW9. Huffman coding and Arithmetic coding10. Huffman coding
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2024-01-27 11:14:53
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AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 20 Apr 2022Totally 80 papers ?上期速览✈更多精彩请移步主页Interesting:?*****TokenFusion, 多模态融合的transformer(from 清华大学)?ELEVATER,基于语言增强的视觉方法评测工具 (from 微软)?Dress Code, 高分辨率虚拟试装(from Univers
深度学习计算机视觉发展简述 1995年诞生的LeNet5网络是最早的卷积神经网络之一，也是现在很多深度神经网络架构的起点。LeNet5利用卷积、参数共享、池化等操作提取图像特征，再利用全连接神经网络进行分类。受限于当时计算机算力不足的问题，卷积神经网络无法发挥出其强大的威力。 2012年Alex等人提出AlexNet网络在ImageNet大赛上以15.3%的错误率绝对优势夺得当年的冠军。利用
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2023-12-28 05:11:22
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计算机视觉是最强大和引人注目的AI之一，你几乎肯定会以各种方式体验过它，当时却不知道。今天我们来好好研究一下它，包括它的工作原理以及它如此出色的原因（而且只会变得越来越好）。计算机视觉属于计算机科学领域，其重点是复制一部分人类视觉系统的复杂性，并使计算机能够以与人类相同的方式识别和处理图像和视频中的对象。 直到目前，计算机视觉仍然以有限的能力发挥着作用。得益于人工智能的进步以及深度学习和
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2023-10-13 10:52:56
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