计算机视觉功能实现

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》

走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用

空云风语·2025-03-11 15:51

机器学习之线性代数

矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉

珠峰日记·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

目标检测项目

识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛

sho_re·2025-03-11 11:51

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。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。在城市街道上，自动驾驶车辆通过3D点

紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

从0开始的操作系统手搓教程46——实现wait和exit

目录作点基础工作改进一下pidc分配完成线程最后的一些功能实现wait和exitexit和wait是成对使用的，通常在父子进程的管理中起到关键作用。exit是用来结束进程运行的系统调用。

charlie114514191·2025-03-10 21:04

【基于手势识别的音量控制系统】

基于手势识别的音量控制系统github项目效果这是一个结合了计算机视觉和系统控制的实用项目，通过识别手势来实现音量的无接触控制，同时考虑到了用户隐私，加入了实时人脸遮罩功能。

合肥玉安人工智能工作室·2025-03-10 21:31

点云数据处理--splat转3dtiles

文章目录处理流程简介核心功能实现数据读取与格式转换定义Point类数据读取splat转gltf点云数据分割定义四叉树递归生成3dtiles瓦片生成tileset.json递归生成tileset.json

gaohualan·2025-03-10 21:31

谷云科技iPaaS产品3月更新速递｜API计费、AI助手功能持续升级

谷云科技混合集成平台iPaaS近期对以下功能实现进一步升级：API计费功能更为全面、细致随着企业加速通过API开放服务能力，外部客户调用API计费的需求显著增长。

·2025-03-10 17:50

【从0到1构建实时聊天系统：Spring Boot + Vue3 + WebSocket全栈实战】

一、项目架构技术栈清单：后端：SpringBoot3.0+WebSocket+STOMP前端：Vue3+Pinia+WebSocketClient部署：Nginx+DockerCompose二、核心功能实现

小怪兽9699·2025-03-10 17:58

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

【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

解析：婚恋交友系统APP源码开发攻略,语音视频聊天功能实现步骤核心功能

系统功能特点1.自定义小程序管理：本系统提供完整的后台管理功能，开发者可以根据自己的需求进行定制和修改，包括但不限于论坛版块管理、帖子管理、用户管理等功能。后台管理界面简洁明了，操作方便，大大降低了开发门槛。2.完整的安装代码包：本系统提供完整的安装代码包，包括小程序前端代码、后端服务代码以及数据库结构等。开发者只需按照说明进行安装和配置，即可快速搭建起一个功能完备的社区论坛小程序。3.丰富的功能

·2025-03-10 13:42

《C语言动态顺序表:从内存管理到功能实现》

1.顺序表1.1概念顺序存储的线性表，叫顺序表。1.2顺序表存放的实现方式可以使用数组存储数据，可以实现逻辑上相连，物理内存上也相连。也可以使用malloc在堆区申请一片连续的空间，存放数据，实现逻辑上相连，物理内存上也相连。1.3顺序表的组成需要一片连续的空间，存放数据。可以是数组，也可以是连续堆区空间还需要一个变量来记录当前顺序表的长度。（已存放的元素个数）1.4对顺序表长度的解析顺序表的长度

Oracle_666·2025-03-10 12:56

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

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型，实现：-98.7%的跨品种宠物识别准确率（CVPR2024最新测试数据）-单次

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

IIC通信卡死的两种情况和解决方案

IMU作为GPS惯导实现的重要器件，也是哨兵模式功能实现的基础，在座舱、tBOX等控制器中大量应用。GPS惯导和哨兵模式本身并不是体验感非常明显的功能，甚至很多驾驶人实际不怎

三块石头101·2025-03-10 09:01

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。

境心镜·2025-03-10 08:54

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

计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期，计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

Imagen原理与代码实例讲解

传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。

零度°·2025-03-09 21:25

大规模语言模型构建流程

2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

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项目-基于Django的在线教育平台开发

本文将详细介绍如何使用Python的Django框架开发一个功能完善的在线教育平台，包括系统设计、核心功能实现以及部署上线等关键环节。

天天进步2015·2025-03-09 09:23

GitHub上最受欢迎Python项目——数据可视化应用案例

文章目录一、概要二、展示图三、架构流程1.整体架构2.工作流程四、技术实现1.核心依赖2.关键功能实现1）数据获取模块2）可视化模块五、具体细节1.API请求优化2.数据处理优化3.可视化优化六、注意事项

穿梭的编织者·2025-03-09 08:59

专业英语

4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

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

函数的声明和定义的区别

函数的声明是使用时声明这个函数的名字和参数，而函数的定义则是定义这个函数的具体功能实现。要先定义函数，编译器才会在编译的时候通过函数的声明，将程序中出现改函数的地方，替换成我定义中的结构。

cykaw2590·2025-03-09 00:13

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

无人机农田监测结合了无人机的高空拍摄能力和计算机视觉技术，能够实时获取农田的图像数据，并对作物生长状态、病虫害检测、土地使用情况等进行智能分析。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库，用于加载、处理和分享大规模数据集，特别适用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音任务

彬彬侠·2025-03-08 15:28

【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

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

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

从计算机视觉到自然语言处理，从医疗诊断到工业制造，深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制，实现了对复杂数据的高效分析与决策。

accurater·2025-03-08 08:07

双目立体视觉（6.1）测距

在计算机视觉领域，双目相机测距是一项关键技术，它通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，进而计算出物体的深度信息。

2501_90596733·2025-03-08 08:01

基于微信/抖音的小程序源码打包下载（技术开发说明文档+代码编译架构）

本文将深入探讨小程序源码开发搭建的全过程，从环境准备、项目初始化、代码编写、功能实现到调试发布，并辅以实际代码示例，帮助读者从零开始构建自己的小程序。

·2025-03-08 06:21

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构，集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动

Tina0898·2025-03-08 02:21

新型模型架构（参数化状态空间模型、状态空间模型变种）

文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用，并展现出卓越的数据表示与建模能力。

三月七꧁ ꧂·2025-03-08 00:28

【有啥问啥】深入浅出：大模型应用工具 Ollama 技术详解

深入浅出：大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来，大型模型（LargeModels，LLMs）技术突飞猛进，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能力。

有啥问啥·2025-03-08 00:21

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

引言随着农业科技的进步，智能化农业越来越受到重视，尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中，杂草的生长对作物的生长产生了负面影响，因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。

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

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。

百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。

萧鼎·2025-03-07 19:32

利用Java的反射和动态代理实现插件化架构

2.插件的实现：编写插件实现类，实现插件接口，并提供相应的功能实现。3.插件加载器：编写插件加载器，用于加载和管理插件。插件加载器可以扫

Coder_Kevin_Vans·2025-03-07 16:32

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