数字图像处理-计算机视觉第6页

大模型时代，图像描述生成（image caption）怎么走？

背景Imagecaption是计算机视觉研究领域中的一个重要分支，其主要目标是根据输入的图像信息，生成相应的文字描述，从而完成对图像内容的准确描述。

Only_one_road·2024-02-09 21:17

无人机图像识别技术研究及应用，无人机AI算法技术理论，无人机飞行控制识别算法详解

无人机图像识别技术是利用计算机视觉技术对无人机拍摄的图像进行识别和分析，从而实现各种应用的一种技术。这种技术涉及到多个学科领域，包括图像处理、计算机视觉、机器学习等。

创小董·2024-02-09 20:24

CT重建平行射线滤波反投影

参考资料：冈萨雷斯，《数字图像处理》，电子工业出版社。

73826669·2024-02-09 18:09

使用Python和docTR提取车辆识别号

几个月前，我们的朋友联系了我们，他们来自Monk：一家AI公司，为汽车、保险和移动市场提供最先进的计算机视觉解决方案。他们正在开发一种视觉智能技术，能够在车辆生命周期的每个

woshicver·2024-02-09 15:31

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（7）图像分割

图像分割，十分重要，也十分困难，是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类：语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上，还要区分出同一类的不同个体全景分割。

giszz·2024-02-09 10:44

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

结论每年，CVPR都会汇集来自计算机视觉和机器学习领域的一些最聪明的工程师、研究人员和学者。上个月感觉越来越接近计

jcfszxc·2024-02-09 09:10

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

计算机视觉讲座PPT分享

最近在电子工业出版社做的《计算机视觉入门路线图》讲座的部分PPT。主要介绍了计算机视觉的学习基本路线。

superdont·2024-02-09 08:21

数字图像处理实验记录七（彩色图像处理实验）

一、基础知识经过前面的实验可以得知，彩色图像中的RGB图像就是一个三维矩阵，有3个维度，它们分别存储着R元素，G元素，B元素的灰度信息，最后将它们合起来，便是彩色图像。这一次实验涉及CMYK和HSI颜色模型，不妨搜索一下：CMYK：CMYK颜色模型包括青(cyan)、品红(magenta)、黄(yellow)和黑(black)，为避免与Blue混淆，黑色用K表示。彩色打印、印刷等应用领域采用打印墨

泉绮·2024-02-09 07:40

Array902·2024-02-09 07:38

形态学算法应用之连通分量提取的python实现——图像处理

原理连通分量提取是图像处理和计算机视觉中的一项基本任务，旨在识别图像中所有连通区域，并将它们作为独立对象处理。在二值图像中，连通分量通常指的是所有连接在一起的前景像素集合。

筱筱西雨·2024-02-09 06:50

形态学操作之开操作与闭操作的python实现——数字图像处理

原理图像处理中的开操作（Opening）和闭操作（Closing）是形态学（Morphological）操作的两个基本类型，它们都是基于膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作。这些操作通常用于二值化图像，但也可以应用于灰度图像。腐蚀（Erosion）腐蚀操作的目的是缩小或消除图像中的前景（通常是白色）对象。在腐蚀操作中，使用一个结构元素（或核）在图像上滑动。如果结构元素在某个位置下的

筱筱西雨·2024-02-09 06:19

数字图像处理实验记录十（图像分割实验）

一、基础知识1、什么是图像分割图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。2、图像分割是怎么实现的图像分割算法基于像素值的不连续性和相似性，不连续性是图像的边缘，再根据制定的准则将图像分割为相似的区域，如阈值处理、区域生长、区域分离和聚合。二、实验要求三、实验记录(具体任务只展示对图片1的处理）总代码

泉绮·2024-02-09 02:40

数字图像处理实验记录八（图像压缩实验）

前言：做这个实验的时候很忙，就都是你抄我我抄你了一、基础知识1．为什么要进行图像压缩：图像的数据量巨大，对计算机的处理速度、存储容量要求高。传输信道带宽、通信链路容量一定，需要减少传输数据量，提高通信速度。因此要进行图像压缩，减少数据量。2．怎么进行图像压缩：我们使用霍夫曼编码进行压缩。霍夫曼编码原理是利用信息符号概率分布特性的变字长的编码方法。对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率

泉绮·2024-02-09 02:39

数字图像处理实验记录九（数字形态学实验）

一、基础知识1.形态学，用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量，使后续的识别工作能够抓住目标对象最为有本质的形状特征，如边界连通区域等。2.膨胀运算：膨胀会使目标区域范围“变大”，将于目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外部扩张。作用就是可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。3.腐蚀运算：腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界

泉绮·2024-02-09 02:09

关于数字图像处理考试

我们学校这门科目是半学期就完结哦，同学们学习的时候要注意时间哦。选择题不用管，到时候会有各种版本的复习资料的。以下这些东西可能会是大题的重点：我根据平时代码总结的，供参考基本操作：1.读图：imread(‘图片路径’)2.显示图：imshow(图片)3.开新窗口：figure()4.rgb转灰度图：rgb2gray(图片)5.灰度图合成彩色图：图片=cat(3,灰度图1，灰度图2，灰度图3);实验

泉绮·2024-02-09 02:09

「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting（时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

Sternstunden·2024-02-09 01:09

如何获取 OpenAI API Key

获取到APIKey后，可以使用该凭证来进行自然语言处理、计算机视觉等人工智能相关的操作。使用OpenAIAPIKey可以方便地将人工智能功能集成到自己的应用程序中。

zzx0728·2024-02-08 21:33

re:从0开始的CSS学习之路 5. 颜色单位

0.写在前面没想到在CSS里也要再次了解这些颜色单位，感觉回到了大二的数字图像处理，可惜现在已经大四了，感觉并没有学会什么AI的东西1.颜色单位预定义颜色名：HTML和CSS规定了147种颜色名。

扶摇|·2024-02-08 16:15

PyTorch中torchvision库的详细介绍

torchvision是PyTorch生态系统中的一个关键库，专门为计算机视觉任务设计和优化。

科学禅道·2024-02-08 13:22

OpencV入门讲解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的功能，用于开发实时图像处理、视频分析、物体识别、机器学习等应用。

Y T·2024-02-08 13:49

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

作为入门级的计算机视觉数据集，它为研究者提供了一个宝贵的资源，帮助无数人开启了人工智能的探索之旅。今天，我们将深入挖掘MNIST数据集的魅力

高斯小哥·2024-02-08 12:44

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（6）目标检测

目标检测（ObjectDetection）在计算机视觉（CV）中的深入剖析一、定义目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，旨在让计算机能够自动识别和定位

giszz·2024-02-08 11:19

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（4）CV的六大场景

计算机视觉，是研究如何让计算机象人类一样看的科学。ComputerVision，我们也称为CV。它一共有六大场景。分别是：图像分类、图像重建、目标检测、图像搜索、图像分割、目标动向监测。

giszz·2024-02-08 11:18

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

图像分类详解一、定义图像分类，作为计算机视觉领域的基础任务，是指通过算法自动识别图像中主要内容所属类别的过

giszz·2024-02-08 11:18

Python | 基于Mediapipe框架的手势识别系统

一、项目要求1、题目本题着力于解决会商演示系统中的非接触式人机交互问题，具体而言，其核心问题就是通过计算机视觉技术实现对基于视频流的手势动作进行实时检测和识别。

-拟墨画扇-·2024-02-08 10:05

深度学习与计算机视觉：实例入门-第六章

给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址：https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址：https

javastart·2024-02-08 09:38

【计算机视觉 | 图像分割】通用AI大模型Segment Anything在医学影像分割的性能究竟如何？

最近看到了一篇论文：论文地址为：https://arxiv.org/pdf/2304.14660.pdf这篇文章用来探究最近大火的大模型SA在医学图像上的效果。文章目录一、前言二、数据集展示三、方法展示四、结果分析一、前言近半年来，ChatGPT、DALL·E等引发了大规模基础AI模型的狂潮。4月初，MetaAI发布第一个用于图像分割的大规模基础模型SegmentAnythingModel(SAM

旅途中的宽~·2024-02-08 08:24

SAM大模型遥感领域测评

关注图像或者遥感语义分割的同事可能知道，语义分割作为计算机视觉的核心任务，应用广泛，但最大的限制就是需要大量的标注数据，并且针对不同的任务需要重新训练或微调，试想，

未来GIS实验室·2024-02-08 08:52

CV | SAM在医学影像上的模型调研【20240207更新版】

本文主要是SAM（SegmentAnything）在医学影像上的数据集，模型及评估方法调研【持续更新】~1.开源数据集可参考这篇【数据集|基于计算机视觉的医学影像处理数据集_CSDN博客】2.算法模型2023.04

夏天｜여름이다·2024-02-08 08:21

数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效（二）

文章目录9、Splash滤镜10、双色调（Duo-Tone）滤镜11、日光（Daylight）滤镜12、60sTVs效果13、高对比度14、棕褐色/复古滤镜15、晕影效果16、模糊滤镜17、浮雕边缘9、Splash滤镜在Splash滤镜中，仅某些颜色保持原样，其余颜色转换为灰度。为了执行此操作，我们将在HSV颜色空间中使用cv2.inRange。这可用于形成具有该范围内的值的所有像素的掩码，并且这

视觉&物联智能·2024-02-08 07:36

图像处理入门：OpenCV的基础用法解析

图像处理入门：OpenCV的基础用法解析引言OpenCV的初步了解深入理解OpenCV：计算机视觉的开源解决方案什么是OpenCV？

kadog·2024-02-08 07:14

计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结

计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用，本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解

CS_Zero·2024-02-08 07:36

视觉未来：从图像读取到高级处理的计算机视觉精粹

1.计算机视觉计算机视觉是一门集多学科知识于一体的领域，旨在赋予计算机处理和理解来自现实世界的视觉信息的能力。这涉及从图像或视频中提取数据，并利用这些数据来做出决策或增强人类的理解。

散一世繁华，颠半世琉璃·2024-02-08 06:55

1、卷积分类器

用Kera创建你的第一个计算机视觉模型。数据集下载地址：链接：https://pan.quark.cn/s/f9a1428cf6e3提取码：XJcv文章目录欢迎来到计算机视觉！

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:53

Advances in Deep Concealed Scene Understanding (伪装场景理解综述解读）

论文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s44267-023-00019-6摘要伪装场景理解是一个热门的计算机视觉课题，旨在感知展示伪装的物体，当前技术和应用的繁荣需要最新的研究调查

交换喜悲·2024-02-08 06:16

烹饪第一个U-Net进行图像分割

今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一：U-Net。

小北的北·2024-02-08 04:24

Vision Transformer（VIT）

ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的

宫本文藏·2024-02-08 03:09

【深度学习： AutoAugment】使用 AutoAugment 提高深度学习性能

【深度学习：AutoAugment】使用AutoAugment提高深度学习性能结果深度学习在计算机视觉领域的成功可以部分归因于大量标记训练数据的可用性——随着训练数据的质量、多样性和数量的增加，模型的性能通常会提高

jcfszxc·2024-02-08 02:19

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集

【深度学习：计算机视觉】如何改进计算机视觉数据集训练模型并评估性能确定数据集需要改进的原因和位置收集或创建新的图像或视频数据重新训练机器学习模型并重新评估，直到达到所需的性能标准机器学习算法需要大量数据集来训练

jcfszxc·2024-02-08 02:49

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

1.背景介绍注意力机制和Transformer架构是深度学习领域的重要概念和技术，它们在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。

禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

数字图像处理（实践篇）四十三 OpenCV-Python 使用SURF算法检测图像上的特征点的实践

目录一SURF算法概述1积分图2SURF算法3SIFT与SURF二涉及的函数三实践一SURF算法概述

Jackilina_Stone·2024-02-07 23:31

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

ResNet革命2015年在计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上介绍的ResNet（残差网络）家族，标志着深度学习图像识别的一个转折点。

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

Android智能识别 - 银行卡区域裁剪

1.基本概念计算机视觉、智能识别、机器学习2.智能识别需要的基础1>：c/c++语法编程基础；2>：opencv常用基础；3>：图像的算法基础；3.银行卡识别步骤第一步：从相册或者拍照一张银行卡图片，然后截取到银行卡区域

世道无情·2024-02-07 22:58

【计算机视觉】Openvino给yolov5目标检测提速实战

1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。

Sciengineer-Mike·2024-02-07 20:19

【计算机视觉】目标检测 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

一、概述首先通过前面对计算机视觉领域中的卷积神经网络进行了解和学习，我们知道，可以通过卷积神经网络对图像进行分类。如果还想继续深入，会涉及到目标定位(objectlocation)的问题。

Yaoyao2024·2024-02-07 18:08

深度学习的探索与实践

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。

爱内卷的学霸一枚·2024-02-07 16:38

opencv入门讲解

OpenCV是OpenSourceComputerVisionLibrary的缩写，是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库。

稚肩·2024-02-07 15:33

人工智能 | 深度学习的进展