目录1.1 计算机视觉1.1.1 计算机视觉概述1.1.2 计算机视觉应用场景1.1.3 计算机视觉任务的挑战1.3 常见的计算机视觉任务快速实践1.3.1 图像分类1.3.2 目标检测1.3.3 图像分割1.3.4 OCR学习感悟 1.1 计算机视觉1.1.1 计算机视觉概述计算机视觉（Computer Vision）又称机器视觉（Machine Vision），是一门让机器学会如何去“看”的
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2023-08-07 07:04:38
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# 行为分析与计算机视觉入门指南
计算机视觉结合行为分析的应用广泛，如监控系统、运动分析和人机交互等。本文将为您展示如何使用基本的计算机视觉技术进行行为分析。
## 整体流程
以下是实现行为分析过程的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集视频数据，作为分析的基础。 |
| 2. 数据预处理 | 对视频进行处理，获取每帧图像。 |
|
嵌入式视觉产品的市场需求量大，且呈不断发展壮大之势，其范围包括消费产品如手机、笔记本电脑、电视、可穿戴设备、汽车安全、安全与数据分析等。来自ABI、Gartner和TSR的最新数据表明，智能相机产品的总市场（TAM）量在2019年时将超过30亿台。 计算机视觉的用户案例包括计算摄影、扩增实境、挥手感控及场景感知。当下，很多手机能通过人脸检测自
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2024-05-16 22:24:41
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本文是对论文《A Survey on 3D Skeleton-Based Action Recognition Using Learning Method》学习时所做的记录和总结。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.05907.pdf发布时间：2020.2.14作者团队：北大&腾讯研究院分类：计算机视觉-行为识别-基于3D骨架的行为识别-综述本文目录：一、论文翻
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2024-02-01 10:57:50
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计算机视觉，图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。如果你翻开带有上面这些名字的教材，你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。这表明这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。然而，各研究机构，学术期刊，会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。下面将给出一种区分方法，尽管并不
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2024-01-10 12:14:08
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摘要：计算机视觉是近年来的研究热点,也是一门综合性的学科.通常指用摄像头和电脑代替人类的眼睛和大脑对目标物进行的定位,跟踪,识别等处理手段的技术学科.眼睛是人体关键的部位,眼睛的定位,检测,识别,分析处理能给人脸识别,虹膜识别,医学检验,表情分析等相关研究提供必要的技术支撑和丰富的参考信息. 随着图像处理,模式识别,数据挖掘等计算机信息处理技术的发展,越来越多基于计算机视觉技术研究眼睛状态的算法和
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2023-10-18 22:58:55
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因口蹄疫等疾病造成的奶牛跛行对畜牧业而言，已成为一个全球性话题。相关科普显示，它不仅会导致奶牛产奶量降低、繁殖效率下降，还会导致奶牛过早地被淘汰。国家动物健康监测服务奶业报告数据显示，奶牛有 16% 的淘汰率是由跛行引起的。跛行已成为奶牛业面临的主要危机之一，因此，早监测、早预防成为规模化养殖奶牛中解决奶牛跛行的有效手段。过往，奶牛业一般都采用人工识别的方法，但这一方法存在效率低、成本高、主观性强
计算机视觉应用(Computer vision)是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉可以分为以下几大方向：图像分类目标检测图像分割图像重构图像生成风格迁移超分辨率人脸图像分类/Image Classification/图像分类，也可以称为图像识别，顾名思义，就是辨别图像是什么，或者说图像中的物体属于什么类别。图像分类根据不同的分类标准可以划分许多子方向
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2023-09-08 19:00:51
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记者：刘霞计算机视觉（也被称为机器视觉）是人工智能技术最令人兴奋的应用之一。该技术旨在“教”会计算机如何“看”世界，它与自然语言处理及语音识别并列为机器学习领域的三大热点方向。计算机视觉技术囊括很多能够理解图像（包括图片和视频）的算法，它们是许多创新型关键技术——从自动驾驶汽车到智能工业机械甚至手机上的软件等的基础，也是我们正在努力构建的能像人类自身一样理解和学习周围世界的机器的基础。到2022年
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2023-08-11 12:20:33
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随着各行业对机器视觉技能的需求，机器视觉系统开始出现在越来越多的工业使用场景中。 具体而言，机器视觉职业发展的主要驱动因素包括：1 .机器视觉更有利。近年来，我国劳动力质量和资本逐渐增加，企业也在不断尝试转型，逐步淘汰落后的生产模式，企业的生产模式越来越智能化。 与人工视觉检测相关，机器视觉检测具有高输出、高精度、检测效果稳定可靠、信息集成方便等优点。 在企业资本管理和电力提升要求下，产业链智能生
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2024-01-13 07:28:08
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计算机视觉识别概述 计算机视觉识别（computer vision）：用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。这里给出了几个比较严谨的定义：1.“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）2.“从一个或多个数字图像
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2023-09-15 21:51:46
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计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉包括多个级别的分析。在低级视觉分析领域，计算机视觉可以进行像素处理，例如边检测，形态处理和光流。在中级和高级视觉分析领域，计算机视觉可以处理事物，例如物体识别，3D建模，运动分析以
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2023-12-07 00:38:54
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深度学习与计算机视觉入门系列（中）数据嗨客最近发布了一个深度学习系列，觉得还不错，主要对深度学习与计算机视觉相关内容做了系统的介绍，看了一遍，在这里做一下笔记。目录 深度学习与计算机视觉入门系列（中）目录深度学习第6期：循环神经网络RNN深度学习第7期：生成对抗网络GAN判别模型与生成模型自回归类的方法，例如Pixel CNN等。自编码类的方法，例如VAE等；对抗生成模型（GAN）GAN的变体总结
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2023-08-10 15:07:35
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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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视觉智能在人工智能领域占有重要地位，就像视觉对人类一样重要。纵观当今视觉智能发展，面部识别已达到很高水平，再介入等于白给，是否还有可再发展的呢？经过面壁三天，痛并思痛式的思考，还是有的，行为分析（所有一切都是由行为组成的，一切皆行为）等，比如人类的行为分析，从面部识别扩大到肢体识别，为什么要分析人类行为呢？面部识别让我们得到了很多好处，如果再扩大到肢体，同样也会得到很多
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2023-11-16 15:37:43
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做工程第一步，确定任务，标注数据； 下图很好的展示了图像识别的四种任务:1. 图像分类(Image classification) 如图(a), 给定一张输入图像，图像分类的任务是判断该图像属于哪类, 如果是多任务分类, 可以用于分类该图像包含哪个类别。 所以该类任务的标注非常简单, 只需要标注图片的种类即可. 如果是多任务的, 只需要多标注几种图片是否包含某类物品即可;2. 目标检测(Ob
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2024-01-11 13:50:52
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Detection andSegmentation through ConvNets——计算机视觉-目标检测与分割神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法。最常见的四个是： ● 语义分割（Semantic segmentation）
● 分类与定位（Classifica
文章目录常识五大问题图像分类问题：挑战：一般步骤：卷积神经网络ImageNet 数据集对象检测思路1：思路2：基于区域的卷积神经网络（ R-CNN ）思路3： Fast R-CNNFaster R-CNN小结1YOLO v1（其性能是差于后来的SSD算法的）YOLOv2yolo9000yolo3参考：目标跟踪语义分割实例分割参考Hybrid（混合） Task（任务） Cascade（级联） 常识
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2023-09-20 15:09:02
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文章目录一、2D平面的运动模型TranslationRotationEuclidean(Rotation + Translation)SimilarityAffineProjective二、3D空间的运动模型 本文旨在对计算机视觉中常用的运动类型进行总结——包括2D平面的运动和3D空间的运动。 一、2D平面的运动模型2D平面的运动一般指对图像的变换，主要包括Translation(平移)、Ro
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2023-11-07 22:06:19
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计算机视觉(computer vision)简介计算机视觉旨在识别和理解图像/视频中的内容。其诞生于1966年MIT AI Group的"the summer vision project"。当时，人工智能其他分支的研究已经有一些初步成果。由于人类可以很轻易地进行视觉认知，MIT的教授们希望通过一个暑期项目解决计算机视觉问题。当然，计算机视觉没有被一个暑期内解决，但计算机视觉经过50余年发展已成为
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2023-11-08 08:28:23
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