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【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图

小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）

Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri

观视界·2025-03-21 16:23

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

如何在 HTML 中创建一个有序列表和无序列表，它们的语义有何不同？

大白话如何在HTML中创建一个有序列表和无序列表，它们的语义有何不同？1.HTML中有序列表和无序列表的基本概念在HTML里，列表是一种用来组织信息的方式。

前端大白话·2025-03-21 15:46

关于重投影误差小记

在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

旋转位置编码（Rotary Positional Encoding, RoPE）：中文公式详解与代码实现

旋转位置编码（RotaryPositionalEncoding,RoPE）：中文公式详解与代码实现在序列模型中，位置信息对于任务的理解至关重要。

RockLiu@805·2025-03-21 15:40

FastStone Image Viewer v7 注册码

FastStoneImageViewer是一款快速、小巧、功能强大的综合图像浏览软件。

mediapub·2025-03-21 15:40

常见经典目标检测算法

ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。

109702008·2025-03-21 15:39

目标检测中归一化的目的？

在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。

林语微光·2025-03-21 14:37

双指针之滑动窗口

滑动窗口是双指针的一种所谓滑动窗口，就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果。

旧念25·2025-03-21 13:29

顺序表以及顺序表的操作（数据结构初阶）

线性表（linearlist）是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。

猫天帝·2025-03-21 13:24

生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究

通过剖析GAN核心原理，阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践，分析面临的挑战与创新方向，呈现GAN对艺术创作模式的变革，为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。

辛迎蕌·2025-03-21 13:50

【金丹境】巧解mysql的事务与隔离级别

Consistency）隔离性（Isonlation）持久性（Durability）事务的隔离级别未提交读（READUNCOMMITTED）读已提交（READCOMMITTED）可重复读（REPEATABLEREAD）可序列化

jstart千语·2025-03-21 12:42

Pydantic配置继承抽象基类模式

Pydantic配置继承抽象基类模式date:2025/3/21updated:2025/3/21author:cmdragonexcerpt:Pydantic模型配置系统支持通过嵌套Config类定义字段校验、序列化等行为

·2025-03-21 12:08

嵌入式硬件篇---WIFI模块

文章目录前言一、核心工作原理1.物理层（PHY）工作频段2.4GHz5GHz调制技术直接序列扩频正交频分复用高效数据编码2.协议栈架构MAC层Beacon帧4次握手3.核心工作模式二、典型应用场景1.智能家居系统远程控制环境监测视频监测

Ronin-Lotus·2025-03-21 11:35

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理

星霜笔记·2025-03-21 11:34

vr中的计算机知识,VR技术基本常识

模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，

淡庸·2025-03-21 11:31

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

提出了一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。如何使用：1）结合C3k2二次创新使用；2）结合A2C2f二次创新使用；亮点包括：1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构；2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率；3.在

AI小怪兽·2025-03-21 10:56

图像识别技术与应用课后总结（20）

图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别，预测目标轮廓，属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来，就像把一幅画里的各个元素精准归类。

一元钱面包·2025-03-21 10:21

【C++】动态规划从入门到精通

它适用于具有以下两个关键性质的问题：最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解重叠子问题：不同决策序列会重复求解相同的子问题下面用一些例子（由浅入深）了解动态规划1.1斐波那契数列递归实现解析intfib

諰.·2025-03-21 09:50

【LeetCode 热题 100】3. 无重复字符的最长子串 | python 【中等】

注意：考虑空字符串问题有重复之后要在重复的那个后面新建序列，减少时间，故需要列表储存（标准做法里用的集合捏）标准做法：把重复的set.remove（），a指针步进，没有重复的话，b指针一直步进怎

一只小白跳起来·2025-03-21 09:44

【pygame】小球运动碰撞动画生成并保存为GIF

pygame本身并不直接支持将动画保存为GIF，但可以用Pillow将截图的图像合成一个GIF。

一只小白跳起来·2025-03-21 09:44

AI图像技术：真实与虚假的博弈

标题：AI图像技术：真实与虚假的博弈文章信息摘要：随着AI生成图像技术的快速发展，虚假信息的传播风险急剧增加，引发了社会对信息真实性的广泛担忧。

XianxinMao·2025-03-21 08:41

统计领域英语专业词汇补充

应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 08:11

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。

XianxinMao·2025-03-21 08:40

【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力

问道飞鱼·2025-03-21 08:09

并查集：从连通性检测到动态合并的算法艺术

它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作，广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理，并通过实战案例揭示其精妙之处。

六七_Shmily·2025-03-21 07:33

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

灋✘逞_兇·2025-03-21 07:26

MATLAB中的APPdesigner绘制多图问题解析？与逻辑值转成十进制

在matlabAPPdesigner中绘图可以用UIAxes组件进行绘图，但是当想多张图时，只能提前绘制图像区域不方便。下面是几种办法：为了操作可以添加Panl组件，方便操作。

Ndmzi·2025-03-21 06:53

如何返回工具执行的工件

有时，我们希望将工具执行的工件，例如自定义对象、数据帧或图像，传递给链或代理中的下游组件，但不希望向模型本身暴露这些工件。

shuoac·2025-03-21 05:13

leetcode刷题（javaScript）——栈、单调栈相关场景题总结

以下是一些需要使用栈的方法，以及单调栈的应用场景：栈的使用技巧：栈常用于解决与括号匹配相关的问题，如括号序列的有效性、最长有效括号等。栈也常用于解决逆波兰表达式、表达式求值等与计算相关的问题。

三月的一天·2025-03-21 05:12

32.代码随想录算法训练营第三十二天|509. 斐波那契数,70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

70.爬楼梯，746.使用最小花费爬楼梯DP数组的定义以及下标的含义递推公式动态规划的初始化是很重要的遍历顺序打印数组509.斐波那契数-力扣（LeetCode）斐波那契数（通常用F(n)表示）形成的序列称为斐波那契数列

白鹭鸣鸣！·2025-03-21 04:10

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被

u013250861·2025-03-21 04:08

Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三）

此外，编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯C++（以及Py

AI专题精讲·2025-03-21 04:36

camera_calibration_external

目录一、计算相机的外参二、计算相机的外参第二种方法三、图像点坐标变换到世界坐标系四、图像点坐标变换到世界坐标系五、图像点坐标变换到世界坐标系六、游标卡尺转平一、计算相机的外参这是一段很通用的代码，计算相机的外参

mm_exploration·2025-03-21 04:06

实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成：多模态 AI 的创作力边界

近日，Google发布了Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能（Gemini2.0Flash(ImageGeneration)Experimental）。

·2025-03-21 03:54

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？

AICurator·2025-03-21 03:01

gralloc usage flags

下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案，并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。

Damon_X·2025-03-21 03:30

【OpenGL】实现三维空间漫游和立方体、球体贴图

图像处理引用文件stb_image.h访问镜像下载：https://gitee.com/mirrors/stb-image主函数main.cpp#include#include#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION

a9c93f2300·2025-03-21 02:48

自动驾驶AVM环视算法--鱼眼相机的畸变矫正原理和实测（图片和视频测试）

pwd=0z6l提取码：0z6l1、平面相机的成像和坐标系如下所示说明1、f（ud，vd）就是以图像中心为原点坐标(和p(x，y)坐标相对，就是坐表原点不同)。

金书世界·2025-03-21 02:48

模型部署实战：PyTorch生产化指南

模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程

小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

TypeScript语言的计算机视觉

计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来，TypeScript作为一种现代化的编程语言，因其类型安全和更好的开发体验，逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。

苏墨瀚·2025-03-21 00:10

解决 OBS 截图黑屏问题 —— 确保源处于 Active 和 Showing 状态

在OBS插件或二次开发中，很多开发者遇到过这样的问题：在录制过程中使用OBS内部接口进行截图时，得到的图像却始终为黑屏。

吃面不喝汤66·2025-03-21 00:02

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。

东临碣石82·2025-03-21 00:02

【AI论文】ReCamMaster：基于单视频的相机控制式生成渲染

摘要：相机控制在基于文本或图像条件的视频生成任务中已得到积极研究。然而，尽管改变给定视频的相机轨迹在视频创作领域具有重要意义，但这一领域的研究仍显不足。

东临碣石82·2025-03-20 23:26

人工智能之数学基础：线性子空间

在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:53

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。

一勺汤·2025-03-20 22:46

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供

清风AI·2025-03-20 22:14

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。

清风AI·2025-03-20 21:11

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