c++CV计算机视觉

树莓派项目：使用 OpenCV 树莓派相机进行面部和眼睛检测

数字图像处理和计算机视觉是科技领域相互交织的领域。图像处理的核心就是细化和调整图像。结果通常是另一个增强的图像。相比之下，计算机视觉更进一步——它不仅仅处理图像；它还处理图像。它解释它。
「已注销」·2023-12-15 14:36

【一秒梵高】基于OpenCV4实现图像九种风格迁移

风格迁移图像风格迁移、色彩填充与色彩变换等，严格意义上来说都属于计算机视觉任务中图像处理的分支。
gloomyfish·2023-12-15 14:05

【本人新书】《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》

写作初心OpenCV作为开源的计算机视觉框架已经有超过20年的发展历程，OpenCV4是OpenCV目前为止最重要的里程碑版本。
gloomyfish·2023-12-15 14:35

Opencv下载以及环境配置

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以从Opencv官网获取。Opencv官网点击release,然后可以根据自己的需要选择版本进行下载安装即可。
Brianxq·2023-12-15 14:54

十年OpenCV开发以后发布的作品 - OpenCV实验大师

OpenCV介绍OpenCV是知名的计算机视觉框架，支持数十个不同的视觉处理模块，提供了超过2000多个传统算法，其核心功能支持图像处理、图像分析、特征提取、对象检测、深度学习模型推理等。
gloomyfish·2023-12-15 14:28

OpenCV imencode 函数详解与应用示例

OpenCVimencode函数详解与应用示例介绍imencode函数的基本信息示例代码应用场景介绍OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多图像处理和分析的工具。
LewGarben·2023-12-15 13:17

爱智EdgerOS之深入解析AI图像引擎如何实现AI视觉开发

这一领域的学术研究已经存在了很长时间，但直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理图片这样大规模的数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
╰つ栺尖篴夢ゞ·2023-12-15 13:58

冲鸭！人工智能算法岗

1.岗位搜集信息的思路来源https://www.zhihu.com/question/264723436/answer/609524164计算机视觉-视频image.png算法工程师image.png
zcpzcp·2023-12-15 13:33

Gemin技术解析：背景、特点、发展、应用与前景

其中，Gemin技术以其独特的优势，在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域展现出巨大的潜力。本文将详细介绍Gemin技术的背景、技术特点、发展历程、应用场景及未来前景。
蒙奇·D·路飞-·2023-12-15 12:07

第一周：AI产品经理跳槽准备工作

一、筛选意向行业因素1：行业发展情况因素2：工作经验优势技术背景：计算机视觉、人工智能、敏捷管理产品背景：2B、2C、跨境电商、平台工具、SAAS领域：国内、跨境行业：教育、新零售、电商相关项目：数据分析工具
女王の专属领地·2023-12-15 12:14

如何写好一篇高质量的IEEE/ACM Transaction级别的计算机科学论文?

链接：https://www.zhihu.com/question/22790506/answer/316005175编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：知乎用户https://www.zhihu.com
woshicver·2023-12-15 09:20

动物姿态估计：微调 YOLOv8 姿态模型

动物姿态估计是计算机视觉的一个研究领域，是人工智能的一个子领域，专注于自动检测和分析图像或视频片段中动物的姿势和位置。目标是确定一种或多种动物的身体部位（例如头部、四肢和尾巴）的空间排列。
从懒虫到爬虫·2023-12-15 08:14

SAHI强化YOLOv5在小目标上的表现

文章目录环境前言安装sahiyolov5检测sahi添加新的检测模型环境ubuntu18.0464bitsahi0.8.4yolov55.0pytorch1.7.1+cu101前言目标检测和实例分割是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域
从懒虫到爬虫·2023-12-15 08:44

基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！
阿_旭·2023-12-15 07:51

7个计算机视觉领域的项目精选

1.自动对象分割工具项目地址：自动对象分割工具：可以自动分割和识别图像、视频和音频中的任何对象，无需深度学习专业知识，是一个非常实用的图像处理工具主要语言：JupyterNotebook推荐理由：这个项目可以自动分割和识别图像、视频和音频中的任何对象，无需深度学习专业知识，是一个非常实用的图像处理工具。它为用户提供了简单易用的功能，能够快速进行对象分割和识别。2.对象检测平台项目地址：对象检测平台
Unknown To Known·2023-12-15 07:17

Python实现多种图像分割方法：基于阈值分割和基于区域分割

Python实现多种图像分割方法：基于阈值分割和基于区域分割图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，但也是图像处理中最困难的问题之一。
傻fufu滴人儿～·2023-12-15 07:25

计算机视觉技术在智慧城市建设中的应用

计算机视觉技术在智慧城市建设中的应用随着城市化进程的不断推进，更多的人们选择在城市生活、工作和娱乐。面对快速增长的人口和日益复杂的城市环境，很多城市开始探索智慧城市的建设。
人工智能技术与咨询·2023-12-15 07:57

计算机视觉之手势、面部、姿势捕捉以Python Mediapipe为工具

计算机视觉之手势、面部、姿势捕捉以PythonMediapipe为工具文章目录1.
侯小啾·2023-12-15 05:06

回顾2022年计算机视觉领域最激动人心的进展

过去12个月见证了计算机视觉的快速发展，从支持基础设施到跨行业的新应用，再到研究中的算法突破，再到AI生成艺术的爆炸式增长。本篇文章带大家一起回顾一下这些令人兴奋的发展。
风度78·2023-12-15 05:53

阶段五：深度学习和人工智能(学习人工智能的应用领域，如自然语言处理，计算机视觉等)

Python是人工智能领域最流行的编程语言之一，它具有简单易学、功能强大、库丰富等优点，因此在自然语言处理、计算机视觉等领域得到了广泛应用。
哈嗨哈·2023-12-15 04:06

What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?

在计算机视觉中，有两种不确定性。种类：aleatoric偶然不确定性。来源于数据，不会随着模型的训练而改善。例如在分割标注时，在边缘处的标注本身就具有模糊性，这是固有的。
徴徴南风·2023-12-15 03:04

openCV图像SIFT特征

SIFT特征在计算机视觉领域被广泛应用于目标识别、图像配准、三维重建等任务中。SIFT特征的计算包括以下几个步骤：尺度空间极值检测：使用高斯差分金字塔寻找图像中的局部极值点，以确定关键点的候选位置。
人工智能教学实践·2023-12-15 02:19

计算机视觉python--SIFT算法

文章目录1sift的特征简介1.1SIFT算法可以解决的问题1.2SIFT算法实现步骤简述2关键点检测的相关概念2.1哪些点是SIFT中要查找的关键点（特征点）2.2什么是尺度空间2.3高斯模糊2.4高斯金字塔2.5DOG局部极值检测2.5.1DoG高斯差分金字塔2.5.2DoG的局部极值点2.5.3去除边缘响应3关键点3.1关键点的方向匹配3.2关键点描述3.3关键点匹配4代码实现4.1关键点检
qq_41934490·2023-12-14 22:51

计算机视觉（下）

在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNetVGGGoogLeNetResNet小结参考文献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
豪訫·2023-12-14 22:19

深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图。
微学AI·2023-12-14 21:11

Transformer

它最初应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译和文本分类，但后来扩展到了计算机视觉、音频处理等其他领域。
wangqiaowq·2023-12-14 21:34

GO语言使用OpenCV，图找图

当今，计算机视觉在各种应用领域中都扮演着重要的角色，如自动驾驶、智能家居、医学影像、机器人视觉等，而OpenCV则作为计算机视觉领域的重要工具之一，为这些应用领域提供了丰富的功能和算法支持。OpenC
大虾别跑·2023-12-14 21:31

020 OpenCV 轮廓、外接圆、外接矩形

在计算机视觉和图像处理中，轮廓分析是一种常见的任务，例如目标检测、形状识别等。findContours函数的基本语法如下：contours,hiera
韩师兄_·2023-12-14 21:59

018 OpenCV 人脸检测

工作原理三、人脸检测代码一、环境本文使用环境为：Windows10Python3.9.17opencv-python4.8.0.74二、分类器原理CascadeClassifier是OpenCV（开源计算机视觉库
韩师兄_·2023-12-14 21:46

浅话人工智能和深度学习

除了声音模型，还有如下的一些应用场景：图像识别（ImageRecognition）：通过计算机视觉技术，将图像转换为可理解和处理的数据，用于图像分类、目标检测、人脸识别等领域。自然语言处理（Nat
一生要强的Zz·2023-12-14 20:36

基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！
阿_旭·2023-12-14 20:34

深度学习多目标跟踪算法综述

多目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的任务，旨在从视频序列中准确地检测和跟踪多个目标。近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度多目标跟踪算法在提高准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展。
ZwdvIot·2023-12-14 20:54

基于深度学习的典型目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的任务，它涉及在视频序列中持续地定位和追踪目标对象。
LittroInno·2023-12-14 20:48

【改进YOLOV8】融合动态蛇形卷积＆DCNV2的草莓分级分割分割系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割成为了一个重要的研究领域
xuehaikj·2023-12-14 20:44

白鼠轨迹检测追踪系统：融合在线卷积重参数化OREPA改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，目标检测和跟踪成为了计算机视觉领域的热门研究方向
xuehaikj·2023-12-14 20:44

【改进YOLOv8】融合Gold-YOLO的车辆未礼让行人检测系统

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，
xuehai996·2023-12-14 20:44

搜维尔科技：用Diota增强现实提高生产力，是数字解决方案的先驱

Diota是数字解决方案的先驱，结合了交互式3D、增强现实、计算机视觉、人工智能和深度学习等尖端技术，以优化复杂制造业务的执行。
北京搜维尔科技有限公司·2023-12-14 20:10

使用 Timm 库替换 YOLOv8 主干网络 | 1000+ 主干融合YOLOv8

文章目录前言版本差异说明替换方法parse_moedl()方法_predict_once()方法修改yaml，加载主干论文引用timm是一个包含最先进计算机视觉模型、层、工具、优化器、调度器、数据加载器
迪菲赫尔曼·2023-12-14 20:58

ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders

1.关于稀疏卷积的解释：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3823658892.答案：在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，遮蔽图像建模（MaskedImageModeling
橙黄橘绿时_Eden·2023-12-14 19:48

Ubuntu下OpenCV编译安装全攻略：解决Python imshow与C++读取视频问题

文章目录一、引言二、准备工作，安装第三方库三、从github上下载opencv四、编译与安装OpenCV五、测试案例示例代码：读取视频文件编译和运行六、总结一、引言计算机视觉是一门涉及图像处理、机器学习和人工智能的学科
梦想的理由·2023-12-14 18:33

pytorch中数据预处理模块：transforms详解

1tranforms概述1.1torchvision介绍torchvision是pytorch的计算机视觉工具包，主要有以下三个模块：torchvision.transforms：提供了常用的一系列图像预处理方法
智慧医疗探索者·2023-12-14 17:05

【深度学习编译器系列】1. 为什么需要深度学习编译器？

一方面，我们现在有非常多深度学习的应用，比如自动驾驶技术常常需要用到计算机视觉方面的模型，如行人检测，车道线识别等，智能家居设备常常需要用到自然语言处理（NLP）和语音识别方面的模型，甚至在生物学领域深度学习可以解决难倒了几代科学
Elaine_Bao·2023-12-14 14:13

计算机视觉（P2）-计算机视觉任务和应用

一、说明在本文中，我们将探讨主要的计算机视觉任务以及每个任务最流行的应用程序。二、图像内容分类2.1.图像分类图像分类是计算机视觉领域的主要任务之一[1]。
无水先生·2023-12-14 14:28

深度学习在计算机视觉中的应用

深度学习在计算机视觉中的应用一、引言深度学习是现代计算机科学中最活跃的研究领域之一，其在计算机视觉中的应用尤为突出。计算机视觉是一门研究如何让计算机“看懂”图像、视频和现实世界的科学。
a谷雨c·2023-12-14 13:14

深度学习与计算机视觉技术的融合

深度学习与计算机视觉技术的融合一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了计算机视觉领域的重要支柱。
a谷雨c·2023-12-14 12:48

LLM微调（二）| 微调LLAMA-2和其他开源LLM的两种简单方法

一、使用autotrain-advanced微调LLAMA-2AutoTrain是一种无代码工具，用于为自然语言处理（NLP）任务、计算机视觉（CV）任务、语音任务甚至表格任务训练最先进的模型。
wshzd·2023-12-06 19:25

OpenCV-Python:计算机视觉介绍

目录1.背景2.计算机视觉发展历史3.计算机视觉主要任务4.计算机视觉应用场景5.知识笔记1.背景OpenCV是计算机视觉的一个框架，想要学习OpenCV，需要对计算机视觉有一个大致的了解。
图灵追慕者·2023-12-06 18:03

像素是否位于区域内的编程方法

像素是否位于区域内的编程方法在图像处理和计算机视觉领域，经常需要确定给定像素是否位于指定的区域内。这种判断对于图像分割、对象检测和图像分析等任务非常重要。
程序设计创梦引领者·2023-12-06 17:11

【CVPR2023】融合FasterNet的YOLO的苹果品质分级系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，物体检测和图像分类技术在各个领域都得到了广泛应用
xuehai996·2023-12-06 17:10

谷歌用AI模型发现220万种新材料，研究能力超越人类！

谷歌旗下的AI研究机构DeepMind在全球顶级学术期刊《Nature》上发布了一篇论文，通过深度学习、计算机视觉、大数据等，开发了一个名为GNoME的图神经网络模型，主要用于材料发现。
RPA中国·2023-12-06 13:31
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