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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1. 基本概念1.1 视觉识别 视觉识别包含以下内容： 1）Image Classification ）Object Detection 3）Object Localization 4）Instance Segmentation
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2023-08-14 20:30:32
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# Docker 无法识别 vi：问题解析与解决方案
Docker 是一个开源的容器化平台，允许开发者将应用及其依赖打包成一个可移植的容器。随着容器化技术的普及，许多用户在使用 Docker 时会遇到各种问题。本文将聚焦于一个特定问题：“Docker 无法识别 vi”，并探讨其原因以及解决方案。
## 什么是 vi？
`vi` 是一种在 Unix 和类 Unix 系统中流行的文本编辑器。它的
Facebook 的图像识别功能一直为人所赞叹，也是一些专业人士介绍相关技术的范例。今日，Facebook 官方发布博客称开源 DeepMask 分割构架、SharpMask 分割精炼模块、MultiPathNet 的代码。
计算机能够像人眼一样轻松分辨图片中的许多物体吗？
当人看一张图片的时候，他们能将物体识别到最后一个像素。在 Facebook 人工智
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2024-01-04 14:12:17
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人脸识别到底是什么？人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还
# Java视觉识别
## 引言
随着人工智能的发展，视觉识别技术在各行各业得到了广泛应用。而Java作为一门广泛使用的编程语言，也提供了丰富的工具和库来支持视觉识别。本文将介绍如何使用Java进行视觉识别，并通过代码示例演示其基本用法。
## 视觉识别概述
视觉识别是指通过计算机对图像或视频进行分析和处理，以实现对图像中物体、场景、特征等的自动识别和理解。视觉识别技术可以应用于图像分类、目标
原创
2023-09-14 17:36:58
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视觉，就是计算机的眼睛，主要功能就是要看到东西，然后像人脑一样判别事物它包括几个大项：定位引导及自动装配，即告诉执行者如机械手去何处拿什么东西并放到何处；不良检测，即检测产品的各种不良，如大小，位置，有无、损伤等；测量，即目标物体的几何形状测量；识别，即认识物体的内容，如一维码二维码，字符文字等；这些技术广泛应用于工业（产品质量）、军工（导弹制导）、医疗（生理再现）等领域！ 所谓机器视觉技术，主要
RoboMaster 视觉教程（3）视觉识别程序框架概览多线程除了多线程，还可使用多进程接下来以东南大学的开源程序为例讲一下他们的整体架构下面进入正题项目配置文件概览ImgProdCons 类主函数用类来包装算法 概览RoboMaster 视觉识别是一个比较大的项目了，综合性太强。这里从程序框架的角度来粗略讲一下需要怎么做。比较好的框架有官方开源的视觉程序，东南大学开源的视觉程序，其中东南大学开
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2023-09-06 00:56:21
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机器视觉检查已经进入中国好几年，不过与发达国家相比，我国的机器视觉检测远远落后于发达国家。然而，目前我国在机器视觉领域取得了不错的成绩。将机器视觉引入检测领域，可以在许多场合完成在线高精度、高速的测量，机器视觉检测理论也逐渐发展起来。其中，机器视觉检测理论经历了几个过程。接下来，思普泰克技术有限公司将详细介绍机器视觉检测理论的发展过程。机器视觉检测理论的发展可以概括为七个阶段。即初级视觉理论——自
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2023-10-02 21:13:28
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本文解读边缘检测相关算法的步骤。 1、滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。 2、增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般
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2024-01-16 14:52:54
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上期我们一起学习了常用的图像处理库相关的知识机器视觉算法(第5期)----常用图像处理库都有哪些？今后我们逐步深入，以开源库OpenCV图像处理库为工具，来逐步学习视觉方面的算法。工欲善其事，必先利其器，所以近几期，我们将一起系统的学习下OpenCV这个常用的开源图像处理库。首先这期我们主要介绍下OpenCV中常见的8大基础数据类型及其支持的操作。1. Point类作为OpenCV的基本类型，Po
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2024-08-12 15:28:19
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中文车牌识别系统 EasyPREasyPR 是一个开源的中文车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够...更多EasyPR信息最近更新： EasyPR 1.3 Beta 发布，中文车牌
作者：PRATEEK JOSHI翻译：张若楠本文为一个从图像预处理角度入手的无人驾驶车道识别实战项目。作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车
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2024-05-22 22:49:31
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相关资料广州大学计算机视觉实验一：图像处理入门广州大学计算机视觉实验二：摄像机几何广州大学计算机视觉实验三：图像滤波广州大学计算机视觉实验四：图像分割广州大学计算机视觉实验五：简易数字识别广州大学计算机视觉实验六：车牌识别 六份实验报告下载链接Click me 实验六 车牌识别相关资料一、实验目的二、基本要求三、实验软件四、实验内容五、实验过程1、寻找一个合适的数据集。2、处理数据3、选择检测模型
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2023-12-22 19:55:03
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## 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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继续学习目标检测！ 详情参看原论文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection总结放在最前面！YOLO创新性地将目标检测看作Bbox坐标和类别概率的回归问题，并用单独一个端到端的网络，直接将整张图片作为输入，预测目标在整张图像上的相对位置和类别，在检测速度和泛化能力上显著优于当时的state-of-the-art方法，让实时(Re
需求：采用java去
识别图片中的是否含有人物头像。实现：基于jviolajones实现，具体的jar信息如下：<dependency>
<groupId>org.eclipse</groupId>
<artifactId>jviolajones</artifactId>
<version>2.0</version&
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2023-06-05 22:10:46
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基于LabVIEW机器视觉的微小位移动态测量 摘 要：本文采用LabVIEW机器视觉平台开发设计基于USB摄像头的微小位移测量系统。使用LabVIEW软件平台编程控制USB摄像头，采集显微镜中放大物体前后移动的图像，通过计算物体图像移动像素点数来测量物体移动的微小位移。本测量系统摄像帧速为30帧/秒，可以实现微小位移的动态测量。
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2024-01-31 13:13:46
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今天撇去不同目标追踪算法的框架，比如KCF、TLD、Mean Shift等，忽略它们繁琐的公式，看了对目标检测的基本理解。这里做一个简单的总结，目标检测的框架一般是下图这样的： 目标检测分为以下几个步骤：1、 训练分类器所需样本的创建训练样本一般包括正样本和负样本，正样本是指第一帧图中框定的待检测的目标，负样本是指其它不包含目标的任意图片（比如背景），所有的样本图片都被归一化同样的尺寸大
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2023-09-04 15:49:08
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边缘检测和图像轮廓查找一、理论分析二、代码分析2.1 边缘检测2.1.1 Sobel算子2.1.2 Scharr算子2.1.3 Laplacian算子2.1.4 Canny算子去噪梯度非极大值抑制滞后阈值2.2 特征检测三、代码文件 一、理论分析图像的边缘信息通俗来讲变化较大。基于此特征和数字图像的离散信号，我们可以计算图片的差分或梯度。 图像处理中有多种边缘检测的算电子，包括普通一阶差分，So
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2024-02-29 08:44:15
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