计算机视觉——射影几何第2页

halcon几何测量(一)3d_position_of_rectangle

目录一、提取目标区域，选择不和边缘相交的目标二、计算矩形工件的姿态三、显示矩形的立体结构一、提取目标区域，选择不和边缘相交的目标1、提取目标区域：mean_image、dyn_threshold、fill_up、connection、select_shape2、选择不和边缘相交的目标：intersection、area_center、select_mask_objread_image(Image,

mm_exploration·2025-03-21 03:04

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一，近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。

AndrewHZ·2025-03-21 02:21

TypeScript语言的计算机视觉

使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。

苏墨瀚·2025-03-21 00:10

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

计算机视觉毕业设计选题推荐：选题技巧建议收藏

HaiLang_IT·2025-03-20 20:02

OpenCV 图像几何变换：旋转，缩放，斜切

几何变换几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。

奈何小洪·2025-03-20 19:53

Gmsh教程

13、在没有底层CAD模型的情况下重新擦除STL文件importgmsh#导入Gmsh库，用于几何建模和网格划分importmath#导入数学库，用于计算importos#导入操作系统库，用于处理文件路径

网卡了·2025-03-20 18:45

pygmsh 项目常见问题解决方案

它通过提供Gmsh的Python接口，简化了复杂几何体的创建过程。pygmsh提供了许多有用的抽

葛雨禹·2025-03-20 18:12

python之gmsh划分网格

Gmsh围绕几何（geometry）、网格（mesh）、求解器（solver）和后处理（post-processing）四个模块构建，用户可以通过图形用户界面

老歌老听老掉牙·2025-03-20 18:42

Python 的 ultralytics 库详解

ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。

白.夜·2025-03-20 17:40

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

以下是一些应对小样本问题的有效方案：1.数据增强（DataAugmentation）通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据，例如：几何变换：旋转、缩放、平移、翻转等。

yuanpan·2025-03-20 16:01

数学领域的跨时代进化与升级：从公理化到智能化的破茧之路

从古希腊的几何公理化到牛顿的微积分，再到20世纪的计算机理论，数学始终是科学革命的基石。

夏末之花·2025-03-20 14:48

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉

·2025-03-20 14:25

Opencv计算机视觉编程攻略-第一节图像读取与基本处理

Valuecore.hpp基础数据结构和操作（图像存储、矩阵运算、文件I/O）highgui.hpp图像显示、窗口管理、用户交互（图像/视频显示、用户输入处理、结果保存）imgproc.hpp图像处理算法（图像滤波、几何变换

weixin_44242403·2025-03-20 08:55

Halcon 和 opencv比有什么区别与优劣

OpenCV：定位：开源计算机视觉库，适用于通用图像处理和计算机视觉任务。目标用户：学术研究、教育、初创公司以及需要低成本解决方案的开发者。2.

yuanpan·2025-03-20 01:55

【产品小白】什么是AI产品经理

与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数

百事不可口y·2025-03-20 01:48

python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...

原标题：【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。

weixin_39644377·2025-03-19 23:07

python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型

但是当我们在WB中使用模型操作时，有时候需要选择几何特征，如在圆孔面上施加圆柱支撑，而此时对象只有单元节点信息，并无体面线的几何信息，该怎么办呢？

YUNYA麻麻·2025-03-19 23:07

电容器基础观念

Take-away:电容器容值，和「导体的几何形状」，「周围的介电材料」相关。电力线起于正电荷，终止于负电荷。金属互相越靠近，电容越大。Maxwell电容矩阵有负号，SPICE电容矩阵没有负号。

David WangYang·2025-03-19 23:03

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。

意.远·2025-03-19 19:36

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（18）.纳米结构的几何优化

纳米结构的几何优化在纳米尺度仿真软件中，几何优化是计算材料性质的重要步骤之一。几何优化的目标是找到系统的最低能量构型，这通常涉及到调整原子的位置以使系统的总能量最小化。

kkchenjj·2025-03-19 07:54

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？

xwhking·2025-03-19 06:20

深入GPU渲染流水管线：从顶点到像素的微观世界

现代图形硬件的架构解密与优化实践一、渲染流水线全景解析1.经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性：NVIDIASM(StreamingMultiprocessor

晴空了无痕·2025-03-19 01:00

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV

hy098543·2025-03-18 22:40

OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南

第一章：问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配（TemplateMatching）是计算机视觉中基础且广泛使用的技术，其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。

追寻向上·2025-03-18 12:24

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

桂花饼·2025-03-18 11:16

图像分割基础：使用Python和scikit-image库

图像分割是图像处理中的一项重要技术，它允许我们将图像划分为多个部分或对象，这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。

0dayNu1L·2025-03-18 02:30

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

通过结合图像特征和几何特征，显著提高了重建的准确性和连续性。

·2025-03-17 20:20

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

Cesium在三维模型中的应用

使用时不需要任何插件支持,但是浏览器必须支持WebGLCesium是基于Apache2.0许可的开源程序,它可以免费的用于商业和非商业用途Cesium特点支持2D,2.5D,3D形式的地图展示可以绘制各种几何图形

IT邦少·2025-03-17 16:09

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?

努力毕业的小土博^_^·2025-03-17 14:53

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。

AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

计算机视觉入门

计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。

109702008·2025-03-16 18:58

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。

云梦优选·2025-03-16 18:57

3月份学习任务、工作计划

月18日报名六级3月22日之前收集团日材料3月22日收集五四述职材料3月29日计算解二级学英语：为了六级为了绩点为了大英赛为了雅思接续规划留学计划恶补数学，拉下的慢慢补回来今日学习任务：学习本周的解析几何课程

Kamui_0us·2025-03-16 16:09

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

解决OpenCV读取目标图像，cv2.imshow出现闪退的问题

前言本文是该专栏的第17篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。

写python的鑫哥·2025-03-16 08:45

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。

lmtealily·2025-03-15 23:41

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

JavaScript性能优化指南：聚焦DOM操作优化

核心优化：DOM操作性能提升1.问题根源分析浏览器渲染引擎与JavaScript引擎独立运作，频繁的DOM操作会导致：重排（Reflow）：计算元素几何属性重绘（Repaint）：更新元

桃木山人·2025-03-15 19:43

计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介：玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以

喵了个AI·2025-03-15 16:48

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

推荐频道

计算机视觉——射影几何