模块简介****None^i.MX RT1060可编程视觉模块^基于i.MX RT的可编程视觉模块有以下特点：（1）主控芯片使用NXP i.MX RT1062，600MHz Cortex-M7，1MB RAM，4MB Flash （通过QSPI扩展）；（2）感光芯片使用OmniVision OV7725，这是一款快速 CMOS感光芯片，最高分辨率 VGA (640x480)；（3）在尺寸、扩展引脚
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2024-01-16 22:33:28
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很多python程序员在入门机器视觉时想必都需要dlib模块或者想先尝试face_recogntion模块来自己稍微玩玩最最简单的人脸识别（虽然此种方法识别可能成功率不高且耗硬件。
可是不知道为什么python3.7版本安装dlib不能直接用pip，真的超级麻烦。然后看了其他好多博客感觉都挺复杂的（真滴麻烦，什么这要环境变量那又要什么什么,然后boost居然也要设置环境变量，而且问题很多。）
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2023-12-19 16:47:28
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OPENGL、VRML、DIRECT3D、JAVA3D的比较 Java3D建立在JAVA基础之上，JAVA语言的简单性使JAVA3D的推广有了可能。它实现了以下三维显示能够用到的功能：生成简单或复杂的形体（也可以调用现有的三维形体）；使形体具有颜色、透明效果、贴图；在三维环境中生成灯光、移动灯光； 具有行为的处理判断能力（键盘、鼠标、定时等）；生成雾、背景、声音
开了智力，应当从开发视觉做起 0～6个月：黑白期 新后宝宝的最佳焦距是20至38cm之间，也就是吃奶时刚好可看到妈妈的脸，宝宝在这个阶段看到的世界是黑白的，最好在他眼前放些具有黑白对比色玩具，刺激宝宝的眼睛移动。 6～12个月：色彩期 这是宝宝视敏度发展的关键期，11个月的婴儿能分别红、绿、蓝、黄四色，经常把这四种颜色图片拿给他识别通过丰富多样，颜色鲜艳的图案刺激，可以加速脑部视觉在成长。 1～3
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2023-04-20 09:59:24
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## Python 机器视觉模块安装
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何安装 Python 机器视觉模块。在开始之前，我们需要确保你已经安装了 Python 解释器和 pip 工具。如果你还没有安装，请先安装它们。
### 准备工作
在进行 Python 机器视觉模块的安装之前，我们还需要安装一些必要的依赖项。以下是安装所需依赖的步骤：
1. 打开命令行终端，运行以下命令更新 pip
原创
2023-07-15 03:53:39
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计算机视觉库包括FastCV、OpenCV、JavaCV等。一些关于机器视觉的概念(转)- > javaCV+javaCPP+FFmpeg的使用？？ javacv的项目最早是为java平台封装了机器视觉领域的开源库，后提供Android支持。其中的库包含OpenCV, FFmpeg, libdc1394, PGR FlyCapture, OpenKinect, videoInpu
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2024-05-22 22:35:33
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机器视觉应用工程开发思路 机器视觉应用工程主要可划分为两大部分，硬件部分和软件部分。 1.硬件部分，硬件的选型至关重要，决定了后续工作是否可以正常开展，其中关键硬件部分包括：光源，相机以及镜头。 2.软件部分，目前业内商业库主要有
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2024-01-08 15:24:48
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一个典型的机器视觉系统主要包括五大模块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。光源光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处
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2024-03-13 17:26:04
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1、下载openmv IDE2、刷固件；3、测试板子。先连接，再点击下面的三角箭头运行；没有key的开机会三次对话框，但是没有影响，关闭对话框就可以了。4、因为是用python编程，花上半天到一天时间，去图书馆借1本python的基础编程的书本，看下变量，定义，函数，循环，条件等，在python的IDE上面编程一下，熟悉之后，不太懂的话，再百度。https://www.runoob.com/python/python-while-loop.html这个网址不错，基本内容都有。5、测试程
原创
2021-09-01 10:17:57
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在现代移动应用开发中，Android机器视觉技术已经成为智能手机和各种物联网设备中不可或缺的一部分。该技术通过摄像头及视觉算法，实现对环境的感知与理解。在本篇博文中，将详细探讨Android机器视觉开发的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等关键方面。
## 环境准备
在开始Android机器视觉开发之前，首先需要准备好开发环境和所需依赖。确保您的开发环境兼容以
## Python开发视觉识别
在当今社会，人工智能技术的发展日新月异，在其中视觉识别技术具有重要的地位。Python作为一种功能强大的编程语言，广泛应用于视觉识别领域。本文将介绍如何使用Python开发视觉识别应用，并通过代码示例来展示其实现过程。
### 视觉识别流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始) --> B(数据采集)
B --> C(
原创
2024-05-19 05:42:17
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boosting方法的核心理念在于博采众长，正所谓"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，这也使得boosting方法要好于大多数单模型算法。一般来说，boosting方法都要解答两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者是概率分布，二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。针对这两个问题，Adaboost是做法非常朴素，第一个就是提
从指导老师哪里拿回来一套套件后–快
原创
2022-08-18 17:48:33
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# Java开发视觉检测指南
视觉检测在现代计算机视觉和机器学习领域具有重要的应用，在许多行业中，例如安防、医疗和自动驾驶等。本文将为刚入行的小白开发者提供一个简明的Java开发视觉检测的实现步骤。以下是整个流程和每个步骤的详细介绍。
## 流程概述
下面是视觉检测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-08-11 05:40:27
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计算机视觉开发环境搭建一、系统环境与工具软件操作系统v Window10 64 bitQt软件v qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.1OpenCV软件v opencv-3.0.0CMake软件v cmake-3.4.0-rc3-win32-x86 二、配置过程1、安装Qtv 双击Qt安装文件&n
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2023-10-24 12:42:07
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一、概述交并比（Intersection over Union，简称IoU），是目标检测中的一个非常重要的概念，也是进行目标检测的一个重要方法。首先我们来简单了解一下交并比的概念。 黄色的是训练样本的真实边框，而另一个是神经网络的预测框，两个框的交集的面积与两个框的并集面积的比值称之为交并比。如果两个框的交并比越大大则说明目标定位约准确。在以往的目标检测算法中一般都是将两个框的坐标的范数，也就是图
写在最前面： SLAM特指：特指搭载传感器的主体，在没有环境先验的信息情况下，在运动过程中建立环境模型，通过估计自己的运动。 SLAM的目的是解决两个问题：1、定位 2、地图构建 也就是说，要一边估计出传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型 最终的目标：实时地，在没有先验知识的情况下进行定位和地图重建。 当相机作为传感器的时候，我们要做的就是根据一张张连续运动的图像，从中估计出相机的运
print("祝大家每天快乐，love and peace！")人工智能作为一门典型的交叉型学科，有着许多的门别派系，比如神经网络、演化计算等等。而我今天要谈谈，一个我比较感兴趣的领域——计算机视觉。众嗦粥之所周知，在如今计算机视觉（Computer Version short for CV）是人工智能与机器人技术发展的一个重大研究方向，其对于人们生活方面的影响体现在方方面面：在医疗领域
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2023-12-06 19:22:24
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局部模板匹配通过特征点匹配,可以将一幅图像的点集和另一幅图像(或一批图像)的点集关联起来。如果两个点集对应着现实世界中的同一个场景元素,它们就应该是匹配的。仅凭单个像素就判断两个关键点的相似度显然是不够的,因此要在匹配过程中考虑每个关键点周围的图像块。如果两幅图像块对应着同一个场景元素,那么它们的像素值应该会比较相似。最常见的图像块是边长为奇数的正方形,关键点的位置就是正方形的中心。可通过比较块内
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2024-06-26 07:39:58
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X-ray铸件缺陷检测(YOLOV3网络)在暑假阶段老师给布置给我的实验任务是铸件的缺陷检测（x-ray）。我选择的网络是yolov3别人已经使用发展成熟的网络进行目标检测。我将本次实验分为数据集的处理+数据在yolov3网络下进行训练和验证。 本次实验我参考的是GitHub中eriklindernoren的 https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-Y
