【Python】转换图片分辨率resize，不改变宽高比，不损失图像信息，OpenCV，计算机视觉
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ros2 bag 自定义消息(msg)读取
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人工智能概论报告-基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践
CQUPT人工智能概论的课程大作业实践应用报告，供大家参考，如果有需要word版的可以私信我，或者在评论区留下邮箱，我会逐个发。word版是我最后提交的，已经调整统一了全文格式等。希望能给大家提供一些参考。如果起到作用请给我点个赞哦，嘿嘿嘿嘿
目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总（速速收藏）
🎄🎄近期，小海带在空闲之余收集整理了一批图像去雾开源数据集资源供大家参考。整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
人工智能 - 目标检测：发展历史、技术全解与实战
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。
计算机视觉基本概念大起底！
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像或其他形式的信息。计算机视觉更偏向利用深度学习和神经网络来解决图片的理解，处理，生成，语义转换等任务，随着
计算机视觉（2）——图像预处理
图像预处理实际就是一个图像增强的过程：空间域：点运算：就是基于直方图对图像整体的色差进行调整，对一个点颜色进行调整，跟周围或多或少也有点关系形态学运算：腐蚀、膨胀临域运算：每个点跟他周围的点进行比较或一块进行计算把空间域映射到频率域，对于我们这里来说，意义就是快速计算卷积傅里叶变换小波运算。
【人工智能】人工智能的技术研究与安全问题的深入讨论
人工智能的定义详解与研究价值的讨论1. 技术研究2. 研究方法2.1 大脑模拟2.2 符号处理2.3 子符号法2.4 统计学法2.5 集成方法3. 智能模拟4. 学科范畴5. 涉及学科6. 研究范畴7. 安全问题8. 实现方法9. 与人类差距
毕业设计-基于BP神经网络的水果识别系统-matlab
毕业设计-基于BP神经网络的水果识别系统-matlab：我国地域广阔、水果资源丰富，随着科技发展和社会需求 的加大，水果的种植规模也在不断增大；同时也出现了复合型 果园。在复合型果园场景中，借助水果识别系统配合机械化设 备可以完成自动采摘、分拣等操作；尽管人工同样能实现相同 的操作，但是效率不高、需
MiniGPT-4开源了，史无前例的AI图片内容分析，甚至能用于逻辑验证码推理识别
MiniGPT-4 仅使用一个投影层将来自 BLIP-2 的冻结视觉编码器与冻结 LLM（小羊驼）对齐。我们用两个阶段训练 MiniGPT-4. 第一个传统的预训练阶段是使用 4 个 A100 在 10 小时内使用大约 500 万个对齐的图像-文本对进行训练。在第一阶段之后，小羊驼能够理解图像。但小
RV1106 stb图像库、opencv、rga对比评测
rknn opencv rga
【机器视觉技术】：开创人工智能新时代
机器视觉技术以其独特的优势，近年来在人工智能、智能制造、自动驾驶等领域发挥着越来越重要的作用。本文将详细介绍机器视觉技术的实现过程，面临的挑战以及未来的发展趋势。通过对机器视觉技术的深入了解，我们将更好地理解其应用场景和潜力，为未来的技术发展提供有价值的参考。
Ubuntu20.04+Quadro RTX 5000，3D gaussian环境配置
2020年，NeRF的出现之际引起了轩然大波，出现了大量相关工作。3D gaussian算是新视角生成领域目前的SOTA，可以进行实时的渲染；最大训练速度上可以与Instant相当，且质量差不多；增加迭代次数后，可以显著提高重建质量，在训练时间51min的情况下，重建效果可以稍微超过Mip-NeRF
【计算机视觉】COCO Caption数据集简单介绍
【计算机视觉】COCO Caption数据集简单介绍
霍夫变换直线检测原理和应用
尽管该算法现已集成在各种各样的图像处理库，但本文通过自己实现它，我们可以深入了解在创建如此复杂的算法时所面临的挑战和局限性。嗯嗯，您学废了嘛？戳我。
5.OpenCV图像拼接
图像拼接（Image Stitching）是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360°全景图，可视作场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。...
OpenCV(7):边缘检测之Sobel算子，Scharr算子，Laplacian算子和Canny算子边缘检测
本文讲解四种常见的边缘检测算子
windows环境colmap安装
colma的详细安装，包括依赖库cmake，boost，qt5，cgal
我在Vscode学OpenCV 几何变换（缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射）
CV几何变换（缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射）仿射变换是一种线性变换，可以通过矩阵的乘法来描述。这种变换在保持图像中的平行性和直线性方面非常强大，因此在图像处理和计算机视觉领域得到广泛应用。它能够实现平移、旋转、缩放和剪切等操作，并且在变换后仍然能够保持空间关系的几何特性。
ORB-SLAM3复现的详细过程——配置安装及ROS和脚本运行---Ubuntu20.04
所提供的图像具有高动态范围，事先进行了光度标定，用20Hz的帧率采集，分辨率为1024像素*1024像素；需要下载数据集dataset-room1_512_16和rgbd_dataset_freiburg1_desk。在一键安装ROS后，只需要再安装Pangolin即可，其他所有的需要都已经存在。用
