计算机视觉基础教程

python 学习路线

学习顺序《python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《
Coding Happily·2025-02-13 11:05

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。
BugNest·2025-02-13 10:26

【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
萌虎不虎·2025-02-13 09:25

计算机视觉 工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考

一、相机1、分类按芯片类型分类：CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类：线阵相机、面阵相机按输出信号方式分类：模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类：黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小，直接决定了整个系统的物理放大率。相机的芯片尺寸如图所示。分辨率分辨率表示每英寸包含的像素数。对于图像来说，分辨率是非常重要的，决定了图像是否能够清晰地呈现：相机的分
坐望云起·2025-02-13 08:16

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

《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·2025-02-13 08:13

【人工智能】基于Python和OpenCV实现实时人脸识别系统：从基础到应用

随着人工智能和计算机视觉的快速发展，人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库，结合dlib进行实时人脸识别的实现。
蒙娜丽宁·2025-02-13 08:12

【AI】人工智能没那么神秘！

AI人工智能不是简单的应用程序，而是一类技术，包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成，其中代码用于实现算法，数据用于训练模型，最终形成智能决策能力。
仇辉攻防·2025-02-13 07:04

双目立体视觉（1）

1.背景计算机视觉技术，是以摄像头作为传感器来获取二维图像数据，并依靠计算机运用各类算法对这些图像数据展开处理。依据所采用视觉传感器数量的差异，可分为单目、双目以及多目视觉这几类。
2501_90596733·2025-02-13 00:43

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。
　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

计算机视觉（ComputerVision）是人工智能领域的一个重要分支，专注于让计算机理解和处理图像和视频数据。计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。
Evaporator Core·2025-02-12 18:27

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

1.引言语义分割是计算机视觉中的重要任务，其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。
高山仰星·2025-02-12 15:06

计算机视觉8：图像分割

1.图像分割概述图像分割主要分为阈值分割方法和边缘检测等方法。阈值分割方法是提出最早的一种方法。边缘检测方法是被研究的最多的一种分割方法，它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。比如微分算子边缘检测，以及为了降低噪声影响使用多尺度方法提取图像边缘。2.图像分割技术现状图像分割，是将一幅数字图像按照某种目的划分为两个或多个子图像区域。理想的图像分割算法，应该是对所有的图像都能够自动的划分
听说你还在搞什么原创～·2025-02-12 15:03

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。
程序员二飞·2025-02-12 11:15

轻量化网络模型调研报告

一、轻量化网络的为何诞生  深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。
云雨、·2025-02-11 22:35

探索计算机视觉的基石：PASCAL VOC 数据集

探索计算机视觉的基石：PASCALVOC数据集1目标检测PASCALVOC数据集简介项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/dc7bf项目介绍
卢姬铃Edric·2025-02-11 21:26

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。
赵旖琅·2025-02-11 07:45

【自学笔记】AIGC基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录AIGC基础知识点总览一、AIGC概述二、AIGC的核心要素三、AIGC的关键技术1.深度学习算法2.自然语言处理（NLP）3.计算机视觉
Long_poem·2025-02-11 03:15

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。
zhubeibei168·2025-02-11 01:33

用于计算机视觉领域的python第三方库_python一些工作用到的第三方库

1、opencv-python：用于实时处理计算机视觉方面的问题。使用NumPy数组。主要对图像的处理。
weixin_39693437·2025-02-10 19:48

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

在当今数字化时代，计算机视觉算法正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从人脸识别解锁手机到自动驾驶汽车感知周围环境，计算机视觉算法在众多领域发挥着至关重要的作用。
2501_90175811·2025-02-10 14:40

【Android—OpenCV实战】实现霍夫圆检测针对沙盘交通灯信号检测

文章目录AndroidOpenCV实战：霍夫圆检测实现沙盘交通灯智能识别引言：当计算机视觉遇见智慧交通霍夫圆检测原理剖析数学之美：参数空间转换关键参数解析Android实现全流程环境准备核心代码解析颜色识别策略性能优化技巧实验结果对比完整实现流程图
我的青春不太冷·2025-02-10 13:56

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4计算机视觉前沿
羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

Rust编程基础教程：模式匹配和解构

本文将会通过《Rust编程基础教程：模式匹配和解构》的形式，对Rust语言的语法、数据结构、表达式、控制流、函数式编程等方面进行系统化地学习。阅读完此文，读者应该能够熟练地编
AI天才研究院·2025-02-10 05:12

无人机目标追踪技术

图像处理与计算机视觉：通过先进的图像处理和计算机视觉算法，无人机能够从传感器获取的原始数据中提取有用的信息，如目标的位置、形状和运动轨迹。
kely117·2025-02-10 02:48

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

1.引言行人检测（PedestrianDetection）是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、智能安防、交通监控等领域。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

OpenCV：视频背景减除

7.1考虑场景的动态性7.2考虑光照变化情况7.3考虑实时性要求7.4考虑物体特征7.5考虑阴影影响8.资源下载简述在计算机视觉领域，背景减除广泛应用于目标检测、视频监控、运动分析等任务。
Quz·2025-02-09 14:28

yolo目标识别数据集

在目标识别领域，在机器学习和计算机视觉中，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别，你需要准备一个适当的数据集。
无人机长了一个脑袋·2025-02-09 11:04

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。
@BreCaspian·2025-02-09 08:09

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践引言：从单一智能到融合智能的进化2023年，国际计算机视觉会议ICCV的最佳论文奖颁给了一项多模态学习研究——这正是DeepSeek核心技术的理论基石。
python算法(魔法师版)·2025-02-09 04:33

按键精灵ios脚本代码基础教程：让脚本也能认字

探索按键精灵的多样自动化脚本选择，包括iOS越狱版和免越狱版，涵盖了iOS和安卓系统的各种脚本，正在适配最新的iOS15和iOS16系统版本。同时，鹰眼软件提供手机群控、微信群控、游戏群控、手机投屏、手机云控以及电脑远程控制手机功能，为您的操作体验增添更多的趣味与便利！这里就重点介绍下使用按键ios脚本抓抓工具如何来制作字库:第一步:连接上手机设备,打开手机助手抓抓,点击截屏,把要包含要找的字的画
ii_best·2025-02-09 02:19

python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现

文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将：目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com前言当我们谈起计算机视觉时
weixin_39709194·2025-02-08 20:10

十八、计算机视觉-canny边缘检测

Non-maximumSuppression）4.双阈值检测（DoubleThresholding）5.边缘跟踪与连接（EdgeTrackingandHysteresis）二、代码实现前言Canny边缘检测是计算机视觉领域中常用的一种边缘检测
云峰天际·2025-02-08 19:01

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类
xinpao·2025-02-08 15:32

Go编程基础教程：Go国际化和本地化

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1什么是国际化(i18n)和本地化(l10n)？国际化（I18N）和本地化（L10N）是两个不同但相关的过程，可以让你的应用程序支持多语言环境。它们的目标都是为了提供翻译后的用户界面，同时确保所有文本都显示在正确的语言环境中。国际化是指开发者通过编写可适应不同语言、区域的应用，实现对目标群体的服务。例如，一个电商网站需要支持中文、英文、法语等多种语言版本
AI天才研究院·2025-02-08 06:50

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

dlib是一个强大且多功能的库，广泛应用于计算机视觉领域。本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。
I'mAlex·2025-02-07 23:38

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。
QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】从计算机基础到HTML开发：Web开发的第一步

会议官网：www.acvra.org简介2025年计算机视觉研究进展与应用（ACVRA2025）将于2025年2月28-3月2日在中国广州召开，将汇聚世界各地的顶尖学者、研究人员和行业专家，聚焦计算机视觉领域的最新研究动态与应用成就
禁默·2025-02-07 00:07

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

MXNet支持多种语言绑定，包括Python、Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl，并且拥有一个活跃的工具和库生态系统，可以扩展MXNet的功能，支持计算机视觉、自然语言
零 度°·2025-02-06 21:48

基于YOLOv11的目标检测系统

在之前YOLO版本令人印象深刻的进步基础上，YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进，使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。
夜思、晨·2025-02-06 12:21

deepseek免费大模型搜索工具发布

该公司致力于开发和推广先进的AI技术，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、机器学习等领域。DeepSeek的核心目标是通过AI技术推动各行业的智能化转型，提升生产效率和生活质量。
葡萄爱·2025-02-06 09:01

Rust编程基础教程：结构体和枚举类型

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍一、什么是Rust语言？Rust是由MozillaResearch开发的一门新兴的现代通用编程语言，它的设计目标是提供高效、可靠和并发的软件。它已经成为MozillaFirefox、GoogleChrome、Dropbox等知名网站的后台语言，被越来越多的初创公司、小型公司和企业采用。它拥有独特的安全保证、极高的性能、实时性能保证以及活跃的社区支持。二、为什
AI天才研究院·2025-02-06 03:13

Vue.js开发基础教程

1.简介Vue.js诞生于2014年,由尤雨溪开发,是一套基于前后端分离模式、用于构建用户界面的渐进式框架,它只关注视图层的逻辑、采用自底向上、增量式开发的设计。优点:轻量级：Vue简单、直接，所以Vue使用起来更加友好。双向数据绑定：数据驱动视图，视图也可以驱动数据。组件化开发：vue.js提供了非常方便且高效的组件管理来进行加载公用的模块。指令：指令绑定在元素上时，指令会给绑定的元素添加一些特
阿宝Altai·2025-02-06 00:21

详解PASCAL VOC数据集及基于Python和PyTorch的下载、解析及可视化【目标检测+类别分割】

PASCALVOC各年份数据集摘要数据集下载通过下面官方提供的网址下载通过PyTorch的API下载数据集解析目标检测数据集物体分割数据集参考文献PASCALVOC数据集简介PASCALVOC数据集是计算机视觉领域中目标检测
KRISNAT·2025-02-05 16:53

学习笔记（1):Python+OpenCV计算机视觉-傅里叶变换的理论基础

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234966?utm_source=blogtoedu任何连续周期信号，可以由一组适当的正弦曲线组合而成时域-频域
小韩二子·2025-02-05 10:33

python里circle_Python OpenCV cv2.circle()用法及代码示例

OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。cv2.circle()方法用于在任何图像上绘制圆。
weixin_39952074·2025-02-04 23:16

《AI赋能行业实战：‌揭秘企业数字化转型最佳实践，‌落地案例深度解析！‌》 ---- 总目录

物联网行业案例浅析智慧园区案例浅析计算机视觉应用案例计算机视觉入门学习国外的资源国内的资源YOLO学习modelzoo计算机视觉基础目标检测YOLOv5YOLOv8自动缺陷检测(AutoDefectClassification
shiter·2025-02-04 20:58

DeepSeek R1赋能智能建造：施工安全风险预判系统全栈开发实战与创新解析

DeepSeekR1智能分析系统通过融合计算机视觉、物联网传感技术和深度学习算法，构建了多维度的风险预警体系。本系统具备以下核心功能：实时视频监控分析（安全装备检测、危险区域入侵识别）设备状态
Coderabo·2025-02-04 20:55

【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

React+Cesium基础教程（003）：加载3D建筑物和创建标签

文章目录03-加载3D建筑物和标签方式一方式二完整代码03-加载3D建筑物和标签方式一添加来自OpenStreetMap的建筑物模型，让场景更加丰富和真实：viewer.scene.primitives.add(newCesium.createOsmBuildings());方式二使用Cesiumion资源：
叁拾舞·2025-02-04 10:37
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