计算机视觉基础教程

SpireCV项目实战——电诈园区人员及房屋情况识别

项目介绍前言随着科技的进步和大数据时代的到来，计算机视觉技术逐渐渗透到各个行业领域，为人们的生活和工作带来了诸多便利。近年来，电信诈骗案件频发，给社会带来了巨大的经济损失和心理负担。
阿木实验室·2024-01-05 21:06

安全帽识别摄像头：工地安全的智能守护“神”

**实时监测与识别技术**安全帽识别摄像头采用先进的计算机视觉技术，能够实时监测工地上的人员，并精准识别其是否佩戴安全帽。通过深度学习算法，摄像头能够在各种光照和环境条件下准确判断工人的
博瓦科技·2024-01-05 19:12

YOLO算法：实时目标检测的革命

第一部分：引言在计算机视觉领域，目标检测是一个关键的任务，涉及到在图像或视频中识别和定位不同类别的物体。
若忘即安·2024-01-05 16:28

02 Deep learning algorithm

trainingmyownmodelpracticaladviceforbuildingmachinelearningsystemdecisionTressapplication:speech（语音识别）---->images(计算机视觉
叮咚Zz·2024-01-05 14:06

举例说明计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

计算机视觉（ComputerVision，CV）技术是指使计算机能够理解和解释视觉数据的能力。CV技术在很多领域都有广泛的应用，包括图像处理、目标检测、人脸识别、自动驾驶等。
荆赫同艺·2024-01-05 13:41

imgaug库指南（三）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-05 10:03

人机交互主板定制_基于MT8735安卓核心板的自助查询机方案

人机交互主板是一种商显智能终端主板，广泛应用于广告机、工控一体机、教学一体机、智能自助终端、考勤机、智能零售终端、O2O智能设备、取号机、计算机视觉、医疗健康设备、机器人设备等领域。
智物通讯科技·2024-01-05 08:06

OpenCV实战系列——拟合直线

OpenCV实战——拟合直线0.前言1.直线拟合2.完整代码相关链接0.前言在某些计算机视觉应用中，不仅要检测图像中的线条，还要准确估计线条的位置和方向。本节将介绍如何找到最适合给定点集的线。
A little strawberry·2024-01-05 08:04

【机器学习】卷积神经网络（五）-计算机视觉应用

七、应用-计算机视觉7.1人脸检测DenseBox\Femaleness-Net\MT-CNN\CascadeCNN介绍VJ框架的分类器级联用于卷积网络用于人脸检测的紧凑卷积神经网络级联问题：作者希望实时检测高分辨率视频流中的正面
十年一梦实验室·2024-01-05 07:22

计算机视觉入门与调优

在这个过程中，我发现很多小伙伴问的问题都类似：比如如何入门计算机视觉，某某算法是做什么的，有什么作用。之前写的文章由于过于分散，不成体系，很多知识点没有串联起来。
董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

【AI】人工智能的五大技术

人工智能的五大技术计算机视觉应用场景：医疗成像分析、人脸识别、安防及监控、购物机器学习应用场景：数据分析NLP应用场景：识别垃圾邮件机器人目前机器人按应用场景分为三个类别：工业级机器人监护级机器人探险级机器人语音识别
火禾子_·2024-01-05 05:09

imgaug库指南（一）：从入门到精通的【图像增强】之旅

文章目录引言imgaug简介安装和导入imgaug代码示例imgaug的强大之处和用途小结结尾引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。
高斯小哥·2024-01-05 05:11

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

计算机视觉（CV）技术是指计算机利用图像或视频数据进行自动分析和理解的能力。
中微子%5·2024-01-05 05:10

stable diffusion 基础教程-提示词之光的用法

基图prompt:masterpiece,bestquality,1girl,solo,lookingatviewer,brownhair,hairbetweeneyes,bangs,verylonghair,redeyes,blush,bareshoulders,(whitesundress),fullbody,leaningforward,mediumbreasts,unbuttonedclo
mindcarver·2024-01-05 01:55

stable diffusion 基础教程-文生图

置顶大模型插件资源链接你如果没有魔法上网，请自取百度云盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1_xAu47XMdDNlA86ufXqAuQ?pwd=23wi提取码：23wi界面介绍参数解释参数解释Samplingmethod扩散去噪算法的采样模式，不同采样模式会带来不一样的效果steps模型生成图片的迭代步数，每多一次迭代都会给AI更多的机会去对比prompt和当前结果，从
mindcarver·2024-01-05 01:25

stable diffusion 基础教程-提示词之艺术风格用法

展现夕阳goldenhour,(rimlighting):1.2,warmtones,sunflare,softshadows,vibrantcolors,hazyglow,painterlyeffect,dreamyatmosphere阴影chiaroscuro,(highcontrast):1.2,dramaticshadows,boldhighlights,moodyatmosphere,c
mindcarver·2024-01-05 01:25

stable diffusion 基础教程-图生图

界面图生图大概有以下几个功能：图生图涂鸦绘制局部绘制局部绘制（涂鸦蒙版）其常用的也就上面四个，接下来逐步讲解。以图反推提示词图生图可以根据反推提示词来获取相应图片的提示词，目前3种主流方式，如下：CLIP反推提示词：推导出的文本倾向于自然语言的描述方式，即完整的描述短句，该功能的特点是可以描述出画面中对象间的关系DeepBooru反推：推导结果更多的是单词或短句，比较类似我们平时书写提示词的方式，
mindcarver·2024-01-05 01:25

ASP.NET Core 登录登出 - ASP.NET Core 基础教程 - 简单教程，简单编程

原文:ASP.NETCore登录登出-ASP.NETCore基础教程-简单教程，简单编程ASP.NETCore登录登出上一章节我们总算完善了注册的功能，而且也添加了一个用户，现在，我们是时候继续完善登录登出功能了
weixin_34315485·2024-01-04 23:18

基于Python的车牌识别

1.展示车牌识别是计算机视觉的经典任务，通过图像技术对车牌处理、定位和识别单张图片的车牌识别：视频信息中的车牌识别：项目实现较为简单，文末有全部代码，也可以在这里下载：车牌识别2.hyperlprHyperlpr
听风吹等浪起·2024-01-04 21:28

imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅

文章目录引言前期回顾代码示例小结结尾引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-04 20:43

Excel VBA 基础教程——第一章 宏（1）

想学VBA很久了，终于今天决定，心动不如行动，就学起来吧！我会把学过的整理出来，有兴趣的童鞋也可以一起学习哟！以干货为主，废话不多说，按照文章里的操作步骤保证你可以学会。第一章宏要点：什么是宏录制宏删除和编辑宏保存带宏的工作簿执行宏正文开始一、什么是宏宏就是一组动作的组合。如果功能区域的主选项卡中中没有，需要手动添加，步骤如下：“文件”选项卡→“帮助”下的“选项”→“自定义功能区”→在“从下列位置
fishes是多鱼不多余·2024-01-04 18:37

【期末复习向】数据可视化技术

一、重点复习题型：填空题（15道，2分一个）与简答题（3道题目，10分一个）与绘图题（选画2个类型的图）1.什么是数据可视化在计算机视觉领域，数据可视化是对数据的一种形象直观的解释，实现从不同维度观察数据
诺坎普的风间·2024-01-04 18:41

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习记录

基本题型：题型：选择、填空、简答、分析绝大多数内容参考自PPT一、线性分类器基本了解内容：每个过程都有些啥图像表示：二进制图像、灰度图像、彩色图像。（将矩阵转为列向量）3072维分类模型：线性分类模型。是神经网络和支持向量机的基础。。线性分类模型是一种线性映射，将输入的图像特征映射成类别分数。决策规则：f_i(x)>f_j(x)，对任意的j!=i。线性分类器的矩阵表示：线性分类器的权值：可以看成模
学数学的懒哥·2024-01-04 17:18

【深度学习：（Contrastive Learning） 对比学习】深入浅出讲解对比学习

这种方法已被证明在计算机视觉、自然语言处理（NLP）和强化学习等不同领域都是有效的。
jcfszxc·2024-01-04 14:08

YOLOv7独家原创改进：一种新颖的自适应空间相关性金字塔注意力 ，实现小目标暴力涨点

2024年计算机视觉顶会创新
AI小怪兽·2024-01-04 12:54

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习
几窗花鸢·2024-01-04 12:23

基于Matlab的车道线检测技术研究与实现

二、引言车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目标是从图像中检测出车道线的位置和方向。车道线检测技术
科创工作室li·2024-01-04 11:01

玩转Ubuntu零基础教程

欢迎来到Ubuntu！以下是一份零基础入门Ubuntu的指南，以帮助你更好地了解和使用这个流行的Linux操作系统。1.安装Ubuntu：从Ubuntu官网下载最新版本的Ubuntu。制作启动盘（可以使用软件如Rufus或balenaEtcher）。启动计算机并按照屏幕上的指示安装Ubuntu。2.基本概念：用户和权限：在Ubuntu中，你会使用用户名和密码登录。超级用户（root）有最高权限，但
程序老猫·2024-01-04 10:22

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://
嵌小超·2024-01-04 09:11

简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet

前言图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。
Leventure_轩先生·2024-01-04 09:31

机器学习笔记 - 从2D数据合成3D数据

一、3D数据简介人们一致认为，从单一角度合成3D数据是人类视觉的一项基本功能，这对计算机视觉算法来说极具挑战性。
坐望云起·2024-01-04 08:50

ES6基础教程（第一节）——let和const

这期教程我们开始学习es6语法，这期将会对es6的大部分（最常用的）API进行讲解，除了纯理论的讲解外还参杂了本人在工作中时机遇到的问题以及解决方案和个人理解，希望大家喜欢。客套话就不说了，我们这节课的学习内容是let和const，这两个是es6的定义变量和常量的方法，它们和js前版本的var有什么区别呢？其实主要的区别就是这两个定义的是有块级作用域的概念，学前端的同学都知道，js之前的版本只有全
多平方·2024-01-04 07:47

LOG滤波器原理探究---计算机视觉和特征检测

先来看几个滤波器公式：高斯滤波器：G(x,y;σ)=12πσ2e−x2+y22σ2G(x,y;\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}}G(x,y;σ)=2πσ21e−2σ2x2+y2图像的二阶导数：∇2f=∂2f∂x2+∂f∂y2\nabla^2f=\frac{\partial^2f}{\partialx^2}+\fr
satadriver·2024-01-04 07:38

Django基础教程之初体验

Django基础教程之初体验声明：以下内容均为我个人的理解，如果发现错误或者疑问可以联系我共同探讨简介在Django2.0以后，Django已经不支持python2.7，所以我们需要一个python3的系统环境
geobuins·2024-01-04 06:01

Django基础教程之工程搭建

Django基础教程之工程搭建声明：以下内容均为我个人的理解，如果发现错误或者疑问可以联系我共同探讨本教程为Django基础教程系列第二篇，前面篇章在以下链接：Django基础教程之Django介绍简介每个工程项目的开始阶段往往决定了项目的大致走向
geobuins·2024-01-04 06:01

Django基础教程之类视图与中间件

Django基础教程之类视图与中间件声明：以下内容均为我个人的理解，如果发现错误或者疑问可以联系我共同探讨类视图以函数的方式定义的视图称为函数视图，函数视图便于理解。
geobuins·2024-01-04 06:01

Django基础教程之配置文件详解

Django基础教程之配置文件详解声明：以下内容均为我个人的理解，如果发现错误或者疑问可以联系我共同探讨简介学习Django可以从Django配置文件的各项开始，由简入深的了解其作用，从而一步一步学习。
geobuins·2024-01-04 06:31

简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理

前言这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总图像处理中常用的卷积核在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。什么是卷积核？如果你不考虑卷积核的计算，可以简单的将卷积核理解成一个矩阵，这个矩阵维度的大小和取值的不同会导致
Leventure_轩先生·2024-01-04 06:29

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破，引发了深度学习在计算机视觉领域的热潮
the_coco·2024-01-04 06:51

机器视觉在食品安全检测领域的应用与展望

机器视觉系统通过模拟人眼的视觉功能，借助相机和计算机视觉算法，对食品的外观、尺寸、颜色、标签等特征进行快速、无损的检测，保障食品的质量与安全。
机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-04 03:52

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

摘要卷积神经网络(cnn)在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率低或物体很小
十有久诚·2024-01-04 02:53

【ModelScope】从入门到进阶

计算机视觉任务任务（Task）中文任务（Task）英文任务说明单标签图像分类image-classification对图像中的不同特征根据类别进行区分通用图像分割image-segmentation识别图像主体与图像背景进行分离文字检测
资料加载中·2024-01-04 01:23

Graph Neural Networks: Graph Structure Learning

GraphNeuralNetworks:GraphStructureLearning摘要：由于图神经网络（GNNs）在建模图结构数据方面具有出色的表达能力，GNNs在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、
让AI服务于我·2024-01-04 01:11

python基础教程:查找1~N之间的素数

前言今天为大家介绍一个简单的练习题目,查找1~n之间的素数,请看代码学习从来不是一个人的事情，要有个相互监督的伙伴，工作需要学习python或者有兴趣学习python的伙伴可以私信回复小编“学习”获取资料，一起学习
慌翯·2024-01-04 00:48

哪些算法可以用于文字识别？

文字识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它是指利用计算机技术将图像中的文字转换成可编辑的文本格式的过程。
金鸣识别·2024-01-03 23:10

2024三掌柜赠书活动第一期：TVM编译器原理与实践

目录前言TVM编译器的实现过程关于《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《TVM编译器原理与实践》全书速览结束语前言随着人工智能的发展，计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的需求不断增加
三掌柜666·2024-01-03 22:22

Python爬虫超详细讲解（零基础入门，包教包会）

讲解我们的爬虫之前，先概述关于爬虫的简单概念（毕竟是零基础教程）爬虫网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
程序员老冉·2024-01-03 20:16

python学习专栏

PYTHON专栏python基础教程python基础教程Python练手算法Python练手算法Python设计模式Python设计模式MySQL教程MySQL教程ORM框架SQLAlchemyPythonORM
weixin_51551879·2024-01-03 20:33

golang学习专栏

GOLANG专栏Golang基础教程Golang基础教程Golang练手算法Golang练手算法Golang设计模式Golang设计模式Golang数据结构和算法Golang数据结构和算法Golang并发编程
weixin_51551879·2024-01-03 20:02

《动手学深度学习》学习笔记 第6章 卷积神经网络

有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺6.卷积神经网络6.1从全连接层到卷积6.1.1不变性设计适合于计算机视觉的神经网络架构
北方骑马的萝卜·2024-01-03 20:24
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