目录1.1 PIL：Python图像处理类库1.1.1 转换图像格式1.1.2 创建缩略图1.1.3 复制和粘贴图像区域1.1.4 调整尺寸和旋转1.2 Matplotlib1.2.1 绘制图像、点和线1.2.2 图像轮廓和直方图1.2.3 交互式标注1.3 Unmpy1.3.1 图像数组表示1.3.2 灰度变换1.3.3 图像缩放1.3.4 直方图均衡化1.3.5 图像平均1.3.6 图像的主成
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2024-08-19 21:23:56
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import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置兼容中文
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']D:\Anaconda\AZWZ\lib\site-packages
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2024-05-16 09:28:40
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在本教程中，我们将学习如何使用Python和计算机视觉构建一个人工智能个人教练。该个人教练将能够分析人的运动动作，并实时提供反馈和指导。这个项目可以帮助那些喜欢在家里健身或需要正确执行运动的人。人工智能个人教练在健康和健身行业有广阔的机会，因为它可以提供个性化的锻炼计划，并帮助教练同时监控多个客户。教程内容如下：安装所需的库收集训练数据构建姿势估计模型构建个人教练测试个人教练步骤1：安装所需的库我
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2024-01-26 09:38:59
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这个该死的家伙。我就知道他偷了我最后一罐啤酒！对于一个男人来讲，这些话永远都不该说。但是当我关上冰箱门的时候，我愤怒地叹息，感到厌恶，自言自语地说了这些。你看，我花了12个小时写了这篇将要发表的文章《PyImageSearch Gurus course》。我的脑子都糊掉了，像个半熟的摊鸡蛋一样，几乎要从耳朵里流出来了。当我深夜决定结束工作的时候，我只想放松一下，看看我最爱的电影——《侏罗纪公园》。
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2024-09-03 20:36:47
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# 计算机视觉运动姿态识别与分析原理
计算机视觉中的运动姿态识别是一个复杂但激动人心的领域。它不仅可以帮助我们理解人类动作，还能用于安全监控、体育分析和虚拟现实等多个领域。本文将为一位刚入行的小白介绍实现姿态识别的基本流程和代码实现。
## 流程概述
以下是实现计算机视觉运动姿态识别的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 04:25:37
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文章目录时间与运动1 轨迹1.1 平滑一维轨迹1.2 多维的情况1.3 多段轨迹1.4 三维空间姿态插值1.5 笛卡尔运动2 时变坐标系2.1 旋转坐标系2.2 增量运动时间与运动1 轨迹一条路径只是一个空间结构——空间中从初始位姿过渡到最终位姿的一个图形。轨迹是具有特定时间属性的一条路径。例如，从A到B是路径，但如果规定了10秒的时间或2ms−12 ms^{-1}2ms−1的速度，则变成从A到B的轨迹。轨迹的一个重要特征是要平滑——位置和姿态随时间流畅地变化。我们将从如何在一维空间产生平滑的轨迹开
原创
2021-06-21 15:32:48
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# 计算机视觉运动捕捉入门指导
在计算机视觉中，运动捕捉是一项前沿技术，广泛应用于动画制作、游戏开发及运动分析等领域。本文将带你逐步理解如何实现运动捕捉。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个运动捕捉的流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述 | 工具/库 |
|------|-------------------|-
原创
2024-09-30 06:10:49
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【LabVIEW懒人系列教程-视觉入门】2.2LabVIEW视觉与运动之仿真采集
原创
2021-11-26 15:40:46
265阅读
【LabVIEW懒人系列教程-视觉入门】2.1LabVIEW视觉与运动之队列框架
原创
2021-11-26 15:41:21
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上期2.0讲到Labview视觉篇的摄像头基本功能编辑，利用简单
原创
2021-11-29 09:30:55
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仿真采集的功能用途 基于采集图像功能，还有一种经常会用于进行算法测试的仿真采集功能，通过加载电脑存图的方式进行仿真图像采集并显示至image中，这种方式可以便于进行软件测试，即使在缺少摄像头光源等硬件条件下也能根据样品图片执行模拟测试。 主要函数简介 思路：利用递归文件列表函数罗列出文件夹中的所有图片路径，并进行单个索引，每执
原创
2021-11-29 09:34:39
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经典计算机视觉算法霍夫变换1.选定要识别的形状的种类2.将直角坐标系的参数空间投影到特殊的参 数空间3.寻找交点确定识别到的形状（通过在参数 空间中累加的的局部最大值(local maximum) 来决定。线检测一、关于对偶性参考：1）图像空间中的点与参数空间中的直线一一对应。在图像空间x-y中，一条直角坐标系下可以表示为：y = kx+b，其中k和b是参数，表示直线的斜率和截距。过某一点A(x0
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2023-10-10 14:06:27
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文章目录第 5 章 多视图几何引言5.1 外极几何加载带有图像点、三维点和照相机参数矩阵的数据集。用Matplotlib绘制三维数据计算F： 八点法外极点和外极线5.2 照相机和三维结构的计算由三维点计算照相机矩阵由基础矩阵计算照相机矩阵5.3 多视图重建三维重建示例:多视图的扩展示例5.4 立体图像5.5 小结 第 5 章 多视图几何引言本章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
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2024-06-04 14:26:43
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作者丨Cheng HeTransformer结构已经在许多自然语言处理任务中取得了最先进的成果。Transformer 模型的一个主要的突破可能是今年年中发布的GPT-3，被授予NeurIPS2020“最佳论文“。 在计算机视觉领域，CNN自2012年以来已经成为视觉任务的主导模型。随着出现了越来越高效的结构，计算机视觉和自然语言处理越来越收敛到一起，使用Transformer来完成视觉任务成为
计算机视觉（Computer Vision）又称为机器视觉（Machine Vision），顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）并列为机器学习方向的三大热点方向。 在如今互联网时代，人工智能发展迅速，计算机视觉领域应用非常
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2024-01-12 13:44:25
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计算机视觉的起点是图像的获取，这通常通过摄像头或其他成像设备完成。获取的原始图像数据为像素矩阵，每个像素点包含颜色或灰度信息。预处理阶段包括噪声去除、灰度化、增强、缩放等操作，旨在优化图像质量，提取有用特征，减少后续处理的复杂度。例如，高斯滤波可用于平滑图像，边缘检测如Canny算法能突出图像轮廓，为后续分析奠定基础。2. 特征提取与描述：视觉世界的结构化理解特征是图像识别与分类的关键
近日，苹果公司CEO蒂姆·库克在接受海外博客Outside的采访时表示，“我坚信，如果我们放眼于未来，回顾过去，思考‘Apple最大的贡献是什么？’我认为会是在身心健康领域。“其实，库克对运动与健康的理解一直相当到位，而且深深融入了苹果产品理念中。 苹果不仅在系统中加入健康APP，还致力于开发具备运动健康相关功能的Apple Watch等产品，推出各项服务功能，例如全新健身类订阅服务AppleF
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2023-07-13 13:13:30
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FROM： 最近对运动目标检测与跟踪这一块的知识进行了一个整体性的回顾，又看了几篇综述性的论文，所以这篇博客算是做一个简单的记录，对几个重要的概念进行了描述与分析。并没有去研究现在这一领域那些最近的研究成果。因为在我看来，算法的主体想法都是一致的，每种方法都有它适应的场景。抓住轴心就够了！ 前景检测这一块，我比较推荐参数方法，高斯混合模型与码本方法都是经过验证，在实际工程中表现极好的，但是你必须根
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2023-12-28 20:44:25
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# 土壤水运动与Python
土壤水运动是土壤科学与水文学研究的一个重要领域，它涉及水在土壤中的运动及其影响因素。理解土壤水运动不仅有助于农业灌溉管理，也为生态修复和水土保持提供了科学依据。随着Python等编程语言的发展，科研人员能够更为高效地模拟和分析土壤水运动。本篇文章将介绍土壤水运动的基本概念，如何运用Python进行建模及数据分析，并通过流程图和甘特图展示相关的科研过程和任务安排。
机器视觉的外观缺陷检测将是未来研究和发展的主要方向，目前，基于机器视觉的外观缺陷检测理论研究和实际应用等环节均有可喜的成果，但仍存在下面主要的问题和难点：一、 受环境、光照、生产工艺和噪声等多重因素影响，检测系统的信噪比一般较低，微弱信号难以检出或不能与噪声有效区分。如何构建稳定、可靠、鲁棒的检测系统，以适应光照变化、噪声以及其他外界不良环境的干扰，是要解决的问题之一。二、 由于检测对象多样、表面
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2023-12-22 20:47:27
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