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：
使用飞桨AI Studio平台训练数据，并进行图像识别分析得牡丹花测试
使用飞桨AI Studiop平台训练数据，并进行图像识别分析得牡丹花测试
SenseCraft 部署模型到Grove Vision AI V2图像处理模块
今天教大家快速上手Grove Vision AI V2 图像处理模块，我们将一起探讨如何利用 SenseCraft 部署 AI 模型，和如何通过XIAO ESP32C3调用这些模型，轻松实现智能视觉功能！
VSCode中配置并快速使用第三方OpenCV库（详细图文教程）
VSCode中配置并快速使用第三方OpenCV库
史上牛刊！IF10.2，中科院1区TOP，1天见刊！无版面费，国人审稿绝对优势
运用电网、电池、压力计算机模型等解决能源系统的技术问题研究。年发文量在800篇左右，发文量稳定上升，无暴涨趋势。• 期刊分区：JCR2/3/4区，中科院4区。• 最新JCR分区为Q1，SCIE检索；• 中科院大类分区：工程技术1区。• 能源科学类，1.5-2.0。• 影响因子：1.5-2.0。• 期
Open3D 三维重建-Delaunay Triangulation (德劳内三角剖分)
德劳内三角剖分（Delaunay Triangulation）是一种用于从一组点生成三角形网格的算法。它的特点是使得生成的三角形尽量接近等边三角形，即最大化最小角度，避免生成细长的三角形。
Windows系统上安装ffmpeg（详细图文教程）
Windows系统上安装ffmpeg的详细教程
AI：299-UNet图像分割-从网络结构理论到代码实战（基础模型篇）
在数据处理中通过加权求和的方式捕捉局部模式或特征。卷积用于提取图像的局部特征，如边缘、角点、纹理等。通过卷积核（过滤器）扫描图像，可以检测到不同的特征，并逐层提炼更高层次的特征。激活函数是神经网络中的关键组件，其作用是对每一层的输出（或称为神经元的加权和）进行非线性变换，从而使网络具备学习和表达复杂
探索人工智能绘制宇宙地图的实现
由于它分析了距离地球很远的区域，因此得到的模拟结果反映了遥远的过去，揭示了有关天体在数千年间如何移动的新信息。虽然了解恒星很重要，但绘制行星表面的物理地图在短期内可能更有帮助，尤其是在太空探索兴起的情况下。随着模型通过更多数据得到改进，它们可以为更安全的太空旅行提供信息，或提供对太阳耀斑或超新星等活
Labelme 使用指南（语义分割、实例分割、ai标注）
Labelme 使用指南（语义分割、实例分割、ai标注）
OpenCV图像处理——直线拟合并找出拟合直线的起点与端点
对轮廓进行分析，除了可以对轮廓进行椭圆或者圆的拟合之外，还可以对轮廓点集进行直线拟合。在 OpenCV 中，直线拟合通常是通过 cv::fitLine 函数实现的，该函数采用最小二乘法对一组 2D 或 3D 点进行直线拟合。对于 2D 点集，拟合结果是一个 cv::Vec4f 类型的向量，包含了直线
