OpenCV中的图像处理 —— 霍夫线 / 圈变换 + 图像分割（分水岭算法） + 交互式前景提取（GrabCut算法）
OpenCV中的图像处理 —— 霍夫线 / 圈变换 + 图像分割（分水岭算法） + 交互式前景提取（GrabCut算法）🌎上一节我们介绍了OpenCV中傅里叶变换和模板匹配，这一部分我们来聊一聊霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取🏠哈喽
【相机标定】相机内参
本文详细分析了相机拍照的数学模型并推导了相机内参
多个相机内外参标定详解[halcon]
通过一个halcon实例，详细讲述如何对多个相机参数进行标定。相机的标定流程一般由以下几个部分：相机参数的初始化->读取标定文件->读取标定板图像->进行标定->标定结果。
Unity 之 Post Processing后处理不同项目配置（URP项目配置）
后期处理是指在摄影机绘制场景之后但在屏幕上渲染场景之前出现的全屏图像处理效果的通用术语。后期处理可以大大提高产品的视觉效果，只需很少的设置时间。
【教程】去水印开源工具Lama Cleaner在Windows的安装和使用
Lama Cleaner是一款开源且免费的人工学习图片去水印程序（个人主要学习用途），没有图片分辨率限制（个人使用暂未发现），并且保存的图片质量很高（个人觉得跟原图差不多），还能下载处理后的图片到本地。截止到目前(2023-03-01)仍然在更新，最新版为0.37.0。不过在线程序网站经常报错504
【图像处理】深入解析LBP算法
LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是一种很简单但很高效的局部纹理特征描述算子，于1994年由T. Ojala, M. Pietikäinen和D. Harwood提出，经过后续的改进，LBP特征具有旋转不变性和灰度不变性，在机器视觉领域中得到了广泛的应用，如人脸识别、
单目深度估计--深度学习篇
文章目录一：深度估计应用背景1.深度估计的定义2.深度估计的应用场景3.几种深度估计的方法4.使用深度学习估计的优缺点二：单目深度估计模型1.使用的数据集2.整体网络架构3.分模块解析Ⅰ：层级Ⅱ：ASPPⅢ：特征图减法操作Ⅳ：特征融合Ⅴ：Coarse-to-FineⅥ：权重参数预处理WS与pre_a
Ps安装教程及笔记
这是Photoshop2019的安装教程以及个人整理的一些ps笔记
【VisionMaster SDK开发】第一讲 环境配置篇（C#/C++）
VM二次开发常用于机器视觉应用中对界面、日志、产品管理、通讯或数据库等有特定需求的场合。相比于直接使用VM软件，VM二次开发更加灵活；相比于使用算子包开发，VM二次开发具有开发简单、开发效率高等优势，故成为视觉开发人员的首选开发方式。......
数字图像处理总结（冈萨雷斯版）
数字图像处理（冈萨雷斯版本）课程复习
三维点云预处理之点云去噪
三维点云去噪常用方法介绍
YOLO_v4讲解
YOLO_v4最全讲解
华为云ModelArts完整流程引导——贴心的细致-帮你1小时完成整个训练过程
导读：华为云ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。ModelArts具有门槛低、高效率、高效能、易运维等特
C++ opencv形态学、轮廓查找、特征检测和图像分割
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Fast R-CNN讲解
Fast R-CNN
SIFT图像匹配原理及python实现（源码实现及基于opencv实现）
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OpenCV实战（12）——图像滤波详解
滤波是信号和图像处理中的基本任务之一，其旨在有选择地提取图像的某些特征，可以用于在给定应用程序的上下文中传达重要信息，例如，去除图像中的噪声、提取所需的视觉特征、图像重采样等。图像滤波起源于信号系统理论，本节将介绍一些与滤波相关的重要概念，并展示如何在图像处理应用程序中使用滤波器。
OpenCV实战——拟合直线
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。
EarthData数据集简介
一、EarthData简介1、EarthData首页（https://earthdata.nasa.gov/）关于EarthData的简介中提到了ESDS Program(Earth Science Data Systems)，即地球科学数据系统工程和ESDIS Program（Earth Scie
医学图像处理的SCI期刊和顶会
医学图像处理的SCI期刊和顶会 TMI MIA MIDL等等
