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
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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
还得是清华，开源版可灵、Sora AI视频生成整合包！
随着人工智能技术的飞速发展，视频生成已经成为现实。今天，我们有幸介绍一个令人兴奋的开源项目——，由清华大学团队开发，它将文本转换为视频的能力带到了一个新的高度。
19届智能视觉openart固件开源
openart固件
IEEE-trans“水刊”系列！审稿最快3周！一投就中，非OA，稳稳的黑马潜力刊！
作为一本比较接地气的期刊，其注重实验和实用价值，网友分享的投稿经验，平均审稿周期一般在3-6周。目前，该刊影响因子和发文数量整体呈现上升趋势，偶有回落但未来的潜力很大。
前端实现图片压缩(干货总结)
前文提要1. 使用HTML5的``元素2. 利用第三方库(推荐)3. gif图片压缩(拓展)注意事项⚠️⚠️文前推荐一下👉读取图片：使用FileReader或Image对象加载图片。绘制到：将图片绘制到上，通过调整的尺寸或绘图参数来控制压缩效果。导出图片：使用方法将内容转换为Base64编码的图片
Open3D 三维重建-Poisson Surface Reconstruction (泊松曲面重建)
泊松曲面重建是一种用于从点云数据生成光滑曲面的算法。该方法基于泊松方程，通过最小化法向量场的散度，生成具有光滑特性的三维表面。具体来说，泊松曲面重建将点云的法向量信息视为泊松方程中的源项，通过解泊松方程，得到一个光滑的隐函数。然后，通过提取隐函数的等值面，生成三维网格。
【机器学习】探秘图像处理与分类：运用C++结合OpenCV实现智能视觉识别技术
在计算机视觉领域，图像处理与分类是核心任务之一。OpenCV作为一个功能强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的API支持多种语言的开发，其中C++因其性能优势而被广泛使用,下面我们就来看一下，如何使用C++结合OpenCV进行图像处理与分类，包括安装步骤、基础图像操作以及使用Bag of Words
Segment-anything学习到微调系列3_SAM微调decoder
SAM初步理解，简单介绍模型框架，不涉及细节和代码SAM细节理解，对各模块结合代码进一步分析SAM微调实例，原始代码涉及隐私，此部分使用公开的VOC2007数据集，Point和Box作为提示进行mask decoder微调讲解本篇是第3部分，基于voc2007数据集对SAM decoder进行微调。
Datawhale AI 夏令营 第五期-CV方向-Task1
基本概念：计算机视觉是研究如何让计算机能够像人类那样“看”的技术。基本流程：输入数据 —> 图像预处理 —> 进一步处理 —> 图像分析与理解主要CV技术：图像分类（Image Classification）、目标定位（Object Localization）、目标检测（Object Detecti
扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深
推荐在简单了解扩散模型原理后再来看本篇文章，加深对理论的理解，本篇只叙述有关扩散模型公式理论的推导~
《数字图像处理与机器视觉》案例（五） ---基于傅里叶变换和的数学形态学的水果彩色图像边缘提取方法
基于傅里叶变换和数学形态学的水果边缘提取方法结合了频域分析和形态学处理的优点，能够有效地提取水果图像中的边缘信息。text(textX, textY, sprintf('周长: %.1f', stats(k).Perimeter), ...%bw_fiil= bwareaopen(bw_fill,
