开源ISP介绍（1）——开源ISP的Vivado框架搭建
ZYNQ视频图像处理系统，ISP图像处理硬件实现
【人工智能】CCF-A/B/C类推荐所有期刊目录
人工智能领域SCI期刊的最新影响因子，JCR分区，中科院分区和自引率情况，供相关领域学者参考！
AI图像相似性搜索对比：VIT, CLIP, DINO-v2, BLIP-2
使用不同的 AI 模型，例如 ViT、CLIP、BLIP、EfficientNet、DINO-v2 和 VGG16比较图像并查看它们的相似之处。
开箱即用！合合信息的智能文档处理“百宝箱”
在长沙召开，来自合合信息的常扬老师在“模型与工具”论坛上分享了合合信息的智能文档处理“百宝箱”，系统介绍了TextIn ParseX、acge-embedding、markdown_tester三种工具。比如说我们要在解析文档进行结果审核校对、效果测评等场景，需要可视化展示文档解析后的结果的时候就可
【植物识别】Python+深度学习+人工智能+CNN卷积神经网络+算法模型训练+TensorFlow
植物识别系统，使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中植物树叶（‘广玉兰’, ‘杜鹃’, ‘梧桐’, ‘樟叶’, ‘芭蕉’, ‘银杏’）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型
MagicQuill：蚂蚁集团联合多所高校共同开源的 AI 互动式图像编辑工具
MagicQuill 是一款由香港科技大学、蚂蚁集团、浙江大学和香港大学共同开发的智能互动图像编辑工具，通过用户友好的界面和 AI 支持的智能建议，实现精确的局部图像编辑。
【每天学点AI】实战图像增强技术在人工智能图像处理中的应用
这项技术在自动驾驶、医疗诊断、安防监控等领域有着广泛的应用，尤其是对于低质量图像（如噪声较多、对比度低等），图像增强可以显著改善视觉效果，提升下游任务的准确率。左侧为原始图像，右侧为对原始图像做直方图均衡化之后的处理图像，并且由其绘制的直方图可以也可以看出图像的亮度分布更加平衡。通过对图像的像素值进
OPenCV高级编程——OPenCV形态学之腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度等详解
图像形态学是一种基于数学形态学的理论和技术，广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。它主要通过对图像中的形状和结构元素（也称为内核或模板）进行操作，来实现图像的增强、去噪、特征提取等目的。本文将详细介绍OpenCV中C++语言支持的几种基本形态学操作，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态
安卓开发实现图像处理相关功能
人脸美颜。
【实操之 图像处理与百度api-python版本】
如图 不然你的pip baidu-aip 用不了。
智能车摄像头开源—3 图像基础处理、迭代优化与效果展示
全国大学生智能车赛摄像头开源：图像基础处理、迭代优化与效果展示
利用Blackbox AI让编程更轻松
随着人工智能技术的发展，AI已经成为工作中不可缺少的工具之一。由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面，已经有一系列比较成熟的平台，但它们一方面价格昂贵，另一方面功能比较单一。AI聊天是所有人工智能软件的基础功能，我们接下来测试一下它的准确性。现在很多AI模型都有
DUSt3R 三维重建：Windows + Pycharm本地安装使用全流程
关于如何在Windows 10系统上，使用PyCharm和Anaconda进行DUSt3R（一个3D重建框架）项目的安装和配置的过程记录。包括了从项目克隆、解决克隆过程中可能遇到的错误、安装CUDA（针对GPU加速）、创建适合的虚拟环境、运行项目等步骤。
rembg使用onnxruntime-gpu总结
rembg，gpu使用，抠图
我用Replicate训练了个纹身AI LORA模型，分享下经验
分享如何使用repilicate训练Flux lora及亲身经验
图像传感器中的噪声类型及其成因详解及去噪方法
CCD和CMOS传感器在图像采集过程中不可避免地会受到多种噪声的影响。每种噪声类型都有其独特的成因和特性，但通过适当的去噪技术，可以有效减小它们对图像质量的影响。了解这些噪声类型及其经典的去噪方法，对于优化图像处理和提升传感器性能具有重要意义。
Open3D 三维重建-Alpha Shapes (α-形状)
Alpha Shapes（α-形状）是一种用于点云边界重建的算法。通过调节α参数，可以生成不同分辨率的边界形状。α-形状是通过将点云中的点连成三角形，并移除长于α的边，从而生成符合数据特征的形状。
Emu3：北京智源推出AI多模态世界模型，超越DeepMind和微软，刷新了8项性能指标
Emu3是由北京智源人工智能研究院推出的革命性多模态AI模型，它采用自回归技术路径，能够统一处理图像、视频和文本数据。Emu3通过将内容转换为离散符号，并使用单一的Transformer模型预测下一个符号，简化了模型架构。它在图像生成、视频生成、视频预测和图文理解等多个方面展现出色性能，超越了多个领
图像处理基础操作（OpenCV Pycharm Python）
如果图像是彩色图像（如 RGB 图像），则它可以表示为一个三维矩阵。这个三维矩阵由三个二维矩阵组成，每个二维矩阵分别表示红色（R）、绿色（G）、蓝色（B）通道的值。每个通道矩阵的大小与图像的分辨率相同。每个通道的矩阵值范围通常也是 0 到 255，表示对应颜色通道的强度。
Ubuntu20.04 3DGS复现全流程
操作系统: Ubuntu 20.04 显卡: Geforce RTX 3090 TiCUDA：11.8Anaconda3colmap: 3.9 (>3.8，不然后续运行convert.py会出问题)其它的在3dgs官方的虚拟环境中已经配置好了 直接安装官网步骤安装即可，链接如下：
