图像感知

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南

界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章：环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章：多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环

蜡笔小新星·2025-03-11 16:26

CV：傅里叶变换

图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。

壹十壹·2025-03-11 16:26

技术干货 | i.MX 8视频开发案例全集

(3)基于GigE工业相机的图像采集、显示、保存案例。(4)基于MIPICameraOV4689摄像头演示Linux子系统V4L2的使用案例。(5)H.265视频

Tronlong创龙·2025-03-11 16:23

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

CV：图像的直方图均衡化

均衡化在图像处理中通常指的是直方图均衡化（HistogramEqualization），其主要目的是改善图像的对比度，使图像细节更加明显。

壹十壹·2025-03-11 15:20

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏

宇直不会放弃·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。

·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。

·2025-03-11 11:49

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

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

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。

CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。

Sir小珂·2025-03-11 07:18

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据

易辰君·2025-03-11 06:39

正向代理、反向代理

客户端无感知，请求直接发到反向代理。正向代理应用场景正向代理常被用于：隐藏客户端身份：保护客户端真实IP或网络信息。也可以用来解决跨域问题。

龙卷风hu~·2025-03-11 05:07

Android 视图切换的艺术

特别是在横向滑动列表中，如何让用户能够直观地感知到当前选中的项，是一个值得探讨的问题。

t0_54manong·2025-03-11 05:58

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。

❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

Permute 3 for Mac v3.11.10 全能媒体格式转换器

Permute3软件是一款功能强大的媒体格式转换工具，它为用户提供了前所未有的便利性和灵活性，以处理各种音频、视频和图像文件。

明天会在哪·2025-03-11 04:22

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描PDF、图像

scaFHIO·2025-03-11 03:42

three.js 在 webGL 添加纹理

使用webGL在webGL中，gl.texImage2D()函数用于从图像文件生成2D纹理。该函数接受许多参数，包括目标，细节级别，内部格式，图像的宽度和高度，以及图像数据的格式和类型。

belldeep·2025-03-11 01:28

DeepSeek源码解析（2）

例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度

白鹭凡·2025-03-11 01:26

Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案

在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR库能够帮助我们将图像中的文字提取出来,所以本文为大家整理了四个常用的OCR库以及它们的用法,需要的可以参考下Python客栈送红包、纸质书1、pyocr2

a1237567892·2025-03-11 00:21

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息，使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体，从而做出安全、合理的行驶决策。

紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

Midjourney绘图参数详解：从基础到高级的全面指南

一、基本参数配置1.图像比例调整使用--ar参数可以设置图像的宽高比，例如--ar16:9将生成16:9的宽屏图像。2.提示权重控制--iw参数用于控制文本提示对图像的影响程度，默认值为0.25，可

码上飞扬·2025-03-10 23:16

【LeetCode系列】Google面试题

Google面试题目录Google面试题LeetCode14最长公共前缀1、分析2、代码LeetCode20有效的括号1、分析2、代码LeetCode43字符串相乘1、分析2、代码LeetCode48旋转图像

烊萌·2025-03-10 22:06

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

关键要点研究表明，智能体（可能是“智能代理”的意思）在人工智能中是一个能够感知环境、自主行动以实现目标的系统。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

探索Agent AI智能体的未来

这些智能体可以感知环境、理解上下文、做出决策并采取行动，

A-Kamen·2025-03-10 18:08

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

智能制造数字孪生概念模型与关键技术

智能制造数字孪生是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，对产

·2025-03-10 17:22

【一文学会 HTML5】

目录HTML概述基本概念HTML发展历程HTML基本结构网页基本标签标题标签（``-``）段落标签（``）换行标签（``）水平线标签（``）注释（``）特殊符号图像标签基本语法主要属性图像的对齐和样式响应式图像链接标签基本语法重要属性

熬夜超级玩家·2025-03-10 17:33

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、

小艳加油·2025-03-10 16:57

opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程

linux/201704/70863.html此网页，仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作

weixin_44602056·2025-03-10 16:27

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数（如图像分辨率等

SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

本文将介绍18种常用的图像数据增强策略，并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

【无标题】

1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。

东东就是我·2025-03-10 16:54

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

我们将探索不同的保存选项，以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先，

PixelEnigma·2025-03-10 15:21

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用

OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。

byxdaz·2025-03-10 15:48

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

机器学习（ML）作为人工智能的重要子领域，专注于运用特定的算法发现有意义的信息，并从感知数据中

努力的小雨·2025-03-10 14:12

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化

北辰alk·2025-03-10 14:42

用OpenCV写个视频播放器可还行？（C++版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？

程序员Linc·2025-03-10 12:57

PSPNet在图像超分辨率中的应用

PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁

软件算法开发·2025-03-10 12:25

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