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霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例点云SLAM 算法图形图像处理算法 opencv 图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
目标检测（object detection）加油吧zkf 目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测（ObjectDetection）是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题：分类（Classification）：确定图像中每个目标的类
微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南（1）总有刁民想爱朕ha opencv 计算机视觉人工智能
OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南本文整理了100个OpenCV实用技巧，涵盖图像处理各个领域，助你轻松掌握计算机视觉核心技能！一、入门必备：基础操作1.图像读写与显示importcv2#读取图像（BGR格式）img=cv2.imread('image.jpg')#显示图像cv2.imshow('示例图片',img)cv2.waitKey(0)#按任意键退出cv2.destroyAll
OpenCV图片操作100例：从入门到精通指南（3）总有刁民想爱朕ha opencv 人工智能计算机视觉
高效学习路径：1️⃣分阶段学习：入门：1-20例（基础操作）进阶：21-50例（图像处理）高级：51-100例（计算机视觉）2️⃣项目驱动学习：证件照背景替换（1-15例）停车场车位检测（30-45例）视频运动追踪（70-85例）3️⃣性能优化技巧：#使用UMat加速图像处理umat_img=cv2.UMat(img)processed=cv2.GaussianBlur(umat_img,(5,5
OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南 AI云原生与云计算技术学院人工智能 opencv 计算机视觉 ai
OpenCV入门到精通：AI视觉处理的完整指南关键词：OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要：本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起，结合生活案例、代码示例和项目实战，逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手，还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者，都能通过本文掌握从理论
CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析爱熬夜的小古 cnn 深度学习人工智能
在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
OpenCV入门到精通：从基础到实战的全面指南
摘要：本文旨在为初学者和有一定经验的开发者提供OpenCV从入门到精通的全面指南。文章首先介绍了OpenCV的基本概念和安装方法，然后深入讲解了图像处理基础、特征检测与匹配、视频处理与分析等核心内容，最后通过实战案例展示了OpenCV在计算机视觉任务中的应用。关键词：OpenCV；图像处理；特征检测；视频分析；实战案例引言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型程序员Gloria Python超入门 TensorFlow python
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
python通过pyautogui库来控制鼠标和键盘
目录前言1.关于屏幕和鼠标位置2.鼠标移动、拖拽、点击、滚动和运动3.使用键盘4.消息框5.屏幕截图6.图像识别定位前言PyAutoGUI是一个纯Python的GUI自动化工具，通过它可以用程序自动控制鼠标和键盘操作。它支持Windows,MacOS和Linux。安装:pipinstallpyautogui基本用法看代码，非常简单易用。importpyautoguipyautogui.click(
【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱，现有S
【人工智能面经第五期：模型训练与优化核心面试深度问答】码上有前 Pytorch Python 深度学习人工智能面试职场和发展
作者：“码上有前”文章简介：人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧（正则化、迁移学习）和数据工程（数据增强、标注质量）展开，通过20个关键问题，解析正则化协同策略、迁移学习适配场景、数据增强实践等核心要点，助力读者掌握人工智能与计算机视觉岗位面试中模型训练优化的知识体系，明晰技术原理与实际应用的关联。目录训练技巧-正则化策略相关问题
机器学习手写字体识别系统：技术演进与应用实践万能小贤哥机器学习人工智能
引言：手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域，人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如，医疗处方的人工处理需约5分钟/张，而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张，显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支，手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本，不仅大幅减少人工输入时间和错误，降低人工处理成本，还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性，是人
【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series 少写代码少看论文多多睡觉 #论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。
神经网络初步学习3——数据与损失 X Y O 神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
异物检测的计算机视觉算法技术路线思绪漂移计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中，异物检测有着其必要性和运维重要性，通过计算机视觉算法，可以实时识别各种异常物体，为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中，这类场景包括：固定区域内的障碍物监测（如轨道区域的石块、工具、动物等）关键部件的异物附着检测（如固定装置上的杂物）安全通
【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎我爱一条柴ya 学习AI记录深度学习人工智能 ai python AI编程算法
预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
开源人工神经网络库（OpenANN） deepdata_cn 人工智能神经网络
OpenANN（OpenANN，OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例（C#） XisVisual_Basic ocr c#计算机视觉 C#
近年来，随着计算机视觉和图像处理的不断发展，光学字符识别（OCR）技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本，为人们带来了极大的便利。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先，在使用OpenCvSharp之前，我们需要确保已经在项目中引用了该库，并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来，我们需要准备一张
Python|OpenCV-实现识别弧形文字(17) 写python的鑫哥 OpenCV入门与进阶 python opencv 人工智能计算机视觉弧形文字环形文字识别
前言本文是该专栏的第19篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。我们知道，OCR可以识别文字方面的需求，但是如果遇到那些目标文字是“弧形文字”，需要怎么去识别呢？遇到想要识别“弧形文字”的需求，这个时候你可以借助于Opencv+OCR技术来实现。而本文，笔者将针对上述问题需求，利用OpenCV结合OCR来实现“弧形文字”的识别。废话不多说，具体的细节部分以及详细的解决方案，跟
【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉？计算机视觉，其实就是教机器怎么像我们人一样，用摄像头看看周围的世界，然后理解它。比如说，它能认出这是个苹果，或者那边有辆车。除此之外，还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息，帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像，然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗？人类依赖视觉，找辆汽车轻而易举，毕竟汽车那么大，一眼就能看出来，所以常误以为计算机视觉简单，
人工智能怎么入门？零基础入门指南：从小白到AI实战者的第一步 OpenCV图像识别人工智能人工智能计算机视觉自然语言处理神经网络机器学习
人工智能（AI）是当今最具前景的科技领域之一。从聊天机器人到自动驾驶，从图像识别到语音翻译，AI正在以前所未有的速度改变世界。但对于初学者来说，一个最常见的问题是：“我没有基础，也不是学数学或计算机的，人工智能还能学吗？我该怎么入门？”答案是：可以学，而且你并不孤单。越来越多的人正在以“跨专业、转行、自学”的方式进入AI领域。关键是，你需要一个清晰的入门路径，理解应该先做什么、学什么、避开什么误区
计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略 xcLeigh 计算机视觉CV 计算机视觉 transformer 人工智能 AI 策略
计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
深度神经网络课程设计：从理论到实践 Vita Libre
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度神经网络是深度学习预测的核心技术，本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务，包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程，并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是深
【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天）吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉 cnn 人工智能目标检测图像识别 pytorch
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化） Loving_enjoy 计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
魔都AI医疗哪家强？全景揭秘科技创新与未来钱景！
引言上海作为中国科技创新的先锋城市，正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据，上海拥有34家专注于AI药物研发的公司，占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型（LLM）和计算机视觉等技术，革新药物发现、医疗影像分析和数据治理，推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统，上海的AI医疗生态正在重塑
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法 transformer 深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而，现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战：模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上，以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现 pk_xz123456 仿真模型算法深度学习分类 python 人工智能深度学习机器学习
基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向，它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同，高光谱图像包含数百个连续的光谱波段，能够提供丰富的光谱信息。然而，高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战，特别是在小样本条件下，传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题，本文介绍一种基于小样本的高
Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
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Spring定时器时间配置 adminjun spring 时间配置定时器
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提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。下面是我学习这个重构手法的笔记：提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
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默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。 UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
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流程图:

评价因子

1.湿度指标

2.绿度指标

3.温度指标

4.干度指标

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