用于自动驾驶车辆视觉的地图存储：ORB-SLAM2的一种拓展Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles : An ORB-SLAM 2 Extension摘要： 电动汽车和自动驾驶汽车是目前汽车领域的热门研究方向。这两个课题在实现车辆更安全和更环保的方向上是相互促进的。自动驾驶汽车的一个基本组成要
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2024-06-04 16:17:52
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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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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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（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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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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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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目录一、立体视觉二、双目系统1、单目系统2、双目系统三、视差Disparity四、点云模型1、三维图像2、点云3、点云处理的三个层次五、Spin image1、spin image（三维 ->二维）生成spin image的步骤Oriented point及圆柱坐标系spin image的三个关键参数三维坐标投影到二维计算强度I六、拓展-三维重建1、定义2、sfm与三维重建3、增量式Sfm
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2024-01-30 00:05:39
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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.
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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Python计算机视觉编程pdf txt mobi读书笔记应该是这一学期图像分析比较有用的工具书了，numpy和matplotlib常用的方法基本都有，并且例子也不错。非常好的计算机视觉入门书，亮点在于没有直接使用 OpenCV ，而是先简单介绍算法原理，再利用 NumPy、matplotlib 等基本工具进行算法实现，对于已经学习了计算机视觉理论，但是不知道怎么把公式变成代码的人来
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2024-01-16 22:38:13
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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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图像处理基础测试1：PIL：Python图像处理类库PIL(Python Imaging Library，图像处理库)提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作。PIL库已经集成在Anaconda库中，推荐使用Anaconda，简单方便，常用库都已经集成。也可以安装python(x,y)，但是我一直安装失败，所以就没有装，没有安装也可以自己导入，比如我就是用的pycharm自己导入。如果
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2023-12-31 21:48:38
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引言学习的过程总是磕磕绊绊的，最近准备去学一下目标检测，还没开始去学，一个问题就在我的脑海中产生了，那就是图像识别和目标检测有什么区别，我怎么总感觉他们好像是一个东西？带着这个疑问，我去百度了一波，现在总算把这个问题搞定了CV四大任务图像识别和目标检测都是计算机视觉（CV）领域的一个分支，当然CV不只有图像识别和目标检测这两个任务，它还包括其他两个方面的任务。下面我就以一张图片为例，简单解释一下C
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2024-01-10 14:55:13
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本人打算借助暑假的时间学习下Opencv计算机视觉的一些知识，于是想通过博客记录下自己的学习笔记，同时与大家分享~~图像的基本操作 观察lena的图像，我们取其中一块进行细致的解读，如图我们取出一个区域，在这个区域中存在许多方格块，自左上我们可以依次标记为1，2，3……，其中每个小格叫做一个像素点，计算机中就是由这样一个个像素点来构成一张张图像的
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2023-07-04 14:24:53
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【新智元导读】自 GAN 诞生以来，在计算机视觉领域中表现可谓是惊艳连连：文本 - 图像转换、域迁移、图像修复 / 拓展、人脸合成甚至是细微表情的改变，无所不能。本文对此进行了盘点，并且作者表示：GAN 很快就可能替代现有的摄影技术了！ AI 生成的图像可能会取代现有的摄影技术。许多人当听到 “人工智能”、“机器学习” 或者 “bot” 的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经
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2023-11-17 16:42:23
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1. 计算机视觉（Computer Vision）一般的CV问题包括以下三类： 1. 图像分类（Image Classification） 2. 目标识别（Object detection） 3. 神经风格转换（Neural Style Transfer）使用传统神经网络处理机器视觉的一
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2023-08-20 16:34:20
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------------------------>不断更新中<------------------------定义、原理、应用、优缺点 1.霍夫变换求直线，圆；2.边缘检测：Canny边缘检测，sobel算子；3.Ransac直线拟合，fitLine直线拟合；4.间距扫描线算法，相当于图像算法中的暴力算法。将连续的图像数据(原图数据过大，相当于数据连续)转换为离散的数字信息，
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2024-02-23 10:47:29
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0. 车辆检测与追踪现在的交通系统已经高度依赖视频监控设备获得的实时交通信息，基于视频监控，实现自动检测车辆运动目标，提取车辆目标速度，运动轨迹，车辆特征，车流密度，车牌号码等信息。长话短说，马路上人来车往，有行人，有骑自行车的，有骑电瓶车的，再者就是我们的汽车，所以对车辆实时测速的第一步肯定是先对马路上跑的分类，分成行人、自行车、电瓶车、汽车，当然这里我们只需要找出汽车，对汽车测速。我们知道，有
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2023-12-12 20:25:45
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GAN从提出到现在不过三年时间，但是与之相关的论文已经是浩如星海。从很多计算机视觉领域的论文里我们可以发现，往往在旧的方法基础上加个判别器，套上对抗机制，也能取得比原先要好的效果。而对GAN为什么能取得更好的效果，学术界仍没有统一的意见和完备的解释。以图像生成为例，一个比较普遍的解释是，之前我们在图像生成式模型中使用的基于L1范数和L2范数的损失函数，过于注重生成样本与真实样本“像素级”的对应，而
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2023-10-15 21:15:01
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