图像处理--目标检测第4页

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7，其参数量减少约60%（仅6.02M），计算量降至13.2GFLOPs，在保持较高检测精度的同时，推理速度提升至68FPS（NVIDIAV100）。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景，在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深

追寻向上·2025-03-10 03:21

chatgpt赋能python：Python生成噪声：让你的声音不再单调无味

在图像处理中，噪声常常被用来为

test100t·2025-03-10 00:57

了解目标检测：两阶段检测（Two-Stage Detection）、单阶段检测（Single-Stage Detection）和区域建议网络（RPN）

了解目标检测：两阶段检测（Two-StageDetection）、单阶段检测（Single-StageDetection）和区域建议网络（RPN）在目标检测领域，模型架构在很大程度上决定了模型的性能、速度和应用场景

fydw_715·2025-03-09 20:24

在 PiscTrace 上使用 YOLO 进行预测与 MiDaS 景深补偿：体验纯视觉自动驾驶的数据分析

PiscTrace作为一款支持高效视图处理的桌面应用，集成了先进的计算机视觉工具，如YOLO目标检测模型和MiDaS景深估计模型，能够为纯视觉自动驾驶的实现提供强大的支持。

那雨倾城·2025-03-09 10:30

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战之 OpenCV 简单实战案例之八简单水彩画效果

Python基于OpenCV视觉图像处理实战之OpenCV简单实战案例之八简单水彩画效果目录Python基于OpenCV视觉图像处理实战之OpenCV简单实战案例之八简单水彩画效果一、简单介绍二、简单图像浮雕效果实现原理三

仙魁XAN·2025-03-09 10:29

基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证

基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。

CodeWG·2025-03-09 04:26

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本资源文件提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端框架的完整项目，用于在WEB端部署YOLOv5

薄泳蕙Howard·2025-03-09 01:26

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测【下载地址】Yolov5-Flask-VUE基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本项目提供了一个基于Flask

咎尉裕Lilah·2025-03-09 01:18

图像处理篇---opencv中的图像特征

文章目录前言一、纹理特征：局部二值模式（LBP）1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征：Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测HOG（方向梯度直方图）3.关键点特征SIFTSURF4.纹理特征Haralick纹理特征5.几何特征轮廓

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:35

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类（如ResNet、MobileNet）目标检测

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

深度学习中的目标检测技术，如YOLOv5，能够帮助实现精准的农田监测，提供自动化的解决方案。在这篇博客中，我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测，如何使用图形用户界

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块提高模型效率（二次改进A2C2f）

一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。

Limiiiing·2025-03-08 15:21

【Python运维】实现高效的自动化备份与恢复：Python脚本从入门到实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

蒙娜丽宁·2025-03-08 10:59

目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机

目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜

林聪木·2025-03-08 08:49

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention）是一种轻量级的混合本地信道注意机制，旨在提升卷积神经网络（CNN）在图像处理任务中的性能

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进优势：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型思路来源：CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.

zy_destiny·2025-03-08 02:46

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。

萧鼎·2025-03-07 19:32

庐山派k230使用串口通信发送数据驱动四个轮子并且实现摄像头画面识别目标检测功能

我使用的是UART1frommachineimportUART,FPIOA,Pinimportosimportujsonimportaicubefrommedia.sensorimport*frommedia.displayimport*frommedia.mediaimport*fromtimeimport*importnncase_runtimeasnnimportulab.numpyasnp

晨兆·2025-03-07 14:21

PCB 目标检测数据集

###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**：工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板（PCB）缺陷检测**任务，专为工业质检场景设计

晨兆·2025-03-07 14:21

芯昇XS9922B：四通道多合一模拟高清解码器国产芯片对标TP

芯片将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化，视频解码以及2D图像处理之后，转化为YCbCr，并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片。

AUTO_15019947865·2025-03-07 14:49

（视频演示）基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件V1.0源码及exe下载

本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件，该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪，同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。

是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像

大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

目标检测——玉米叶感染数据集

一、重要性首先，玉米作为世界上重要的粮食作物之一，其生长状况直接影响到粮食产量和粮食安全。玉米叶感染是玉米生长过程中常见的病害之一，会导致玉米叶片出现肿胀、皱缩、扭曲变形等症状，严重时甚至可能形成瘤状物。因此，及早检测玉米叶感染对于保障玉米的健康生长和提高产量具有重要意义。其次，通过玉米叶感染检测，农民和农业科研人员可以及时发现并采取有效的防治措施，防止病害的扩散和加重。这不仅可以减少因病害导致的

Bryan Ding·2025-03-07 08:30

使用OpenCV和Python将图像读取为RGB

在计算机视觉和图像处理中，OpenCV是一个广泛使用的开源库，提供了许多功能强大的图像处理工具。其中一个常见的任务是将图像读取为RGB格式，以便进一步处理和分析。

UixnContext·2025-03-07 07:17

基于python cv 库实现读取图片像素值

然而，这种描述方法对于精确确定颜色是有限的，尤其是在设计、图像处理、Web开发等领域。为了更准确和科学地定义颜色，我们通常采用RGB值来表示颜色。什么是RGB值？

我是电脑高手·2025-03-07 07:16

神经网络ＶＳ决策树

适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，

清风AI·2025-03-07 00:39

YOLOv8目标检测推理流程及C++代码

这部分主要是使用c++对Onnx模型进行推理，边先贴代码，过段时间再详细补充下代码说明。代码主要分成三部分，1.main_det.cpp推理函数主入口；2.inference_det.h头文件及inference_det.cpp具体函数实现；3.CMakeList.txt.1.main_det推理配置信息全部写在config.txt中，执行代码时会读取该文本中配置信息来进行推理，config.tx

吃鱼不卡次·2025-03-06 22:49

XS9951 两通道多合一同轴高清解码芯片国产

XS9951将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化，视频解码以及2D图像处理之后，转化为YCbCr，并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片，以达到实时预览和录像目的。

AUTO_15075675965·2025-03-06 22:44

XS9935 ，4通道模拟复合视频解码芯片，双向音频数据同轴共缆传输

XS9935将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化，视频解码以及2D图像处理之后，转化为YCbCr，并以BT1120/BT656接口传输给主控编码芯片，以达到实时预览和录像目的。

IC15110264988·2025-03-06 21:11

python绘制汉字_OpenCV Python 绘制中文字

PIL(PythonImagingLibrary)是Python常用的图像处理库，而Pillow是PIL的一个友好Fork，提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作

weixin_39657444·2025-03-06 18:09

OpenCV实现在图像中绘制汉字

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多强大的功能，包括图像处理和绘图。首先，我们需要安装OpenCV库。

海上的风浪·2025-03-06 17:29

在OpenCV中放大后，Python会捕捉图像的特定部分

在OpenCV中放大后，Python会捕捉图像的特定部分在使用OpenCV进行图像处理时，你可以通过不同的方法放大图像。

潮易·2025-03-06 11:10

【目标检测论文解读复现NO.38】基于改进YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑

人工智能算法研究院·2025-03-06 11:36

YOLOv8改进主干RTMDet论文系列：高效涨点的单阶段目标检测器主干

近年来，目标检测技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。为了提高目标检测器的性能和降低延时，研究人员不断提出新的方法和架构。

IdfdFsharp·2025-03-06 10:33

基于opencv答题卡识别判卷

【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS

深度学习乐园·2025-03-06 10:31

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力：矩阵运算与应用 (应用篇)

线性代数不仅是图像处理的基石，也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具，用于描述和解决多维

修昔底德·2025-03-06 03:06

笔记-Python图片处理（OpenCV-Python ）

它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

大白砌墙·2025-03-05 21:47

基于opencv消除图片马赛克

以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现，结合了图像处理和深度学习方法。

小苗爸爸·2025-03-05 20:11

基于ESP32完成摄像头接入和调试

以下是实现摄像头接入和调试的详细步骤：1.硬件准备ESP32开发板：推荐使用带PSRAM的ESP32开发板（如ESP32-CAM），因为摄像头图像处理需要较大的内存。

研创通之逍遥峰·2025-03-05 11:15

图像处理中注意力机制的解析与代码详解

1.注意力机制的原理注意力机制（AttentionMechanism）是一种模拟人类视觉系统的机制，它使模型能够聚焦于图像的关键部分，从而提升图像处理任务的性能。

业余小程序猿·2025-03-05 10:08

YOLO 银行柜员业务助手

YOLO银行柜员业务助手介绍YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，因其快速、准确的特点，被广泛应用于各种领域。

鱼弦·2025-03-05 09:01

深度学习数据集封装-----目标检测篇

然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。

科研小天才·2025-03-05 02:34

OpenCV计算摄影学（14）实现对比度保留去色（Contrast Preserving Decolorization）的函数decolor()

它是数字印刷、风格化的黑白照片渲染，以及许多单通道图像处理应用中的基本工具。

村北头的码农·2025-03-04 17:54

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

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