【线激光扫描三维成像】原理介绍
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目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）
目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）。小目标检测一直以来是计算机视觉领域中的一个难点和研究热点。本期小海带主要对小目标检测的定义与难点进行全面总结，有需要的小伙伴赶快收藏起来！！！
opencv-python实战---物体长度尺寸测量
使用opencv-python实现物体长度尺寸测量
OpenCV自学笔记九：阈值处理
接着使用自适应阈值处理函数`cv2.adaptiveThreshold()`对灰度图像进行自适应阈值处理，得到处理后的图像（`adaptive_image`）。4. Otsu处理（Otsu's Thresholding）：Otsu处理是一种自动确定二值化阈值的方法，它通过最小化类间方差或最大化类内方
欢迎入坑单目深度估计
深度估计入门
[MOT Challenge]官方生成多目标跟踪算法性能评价指标结果，解决test数据集没有gt文件和官网注册问题
多目标跟踪benchmark MOT challenge的使用流程以及注册流程，解决Test数据集为什么没有gt
[yolov5/yolov8修改]替换yolov5/yolov8中的主干网络为EfficientNetv2
针对yolov5和yolov8的主干网络进行替换。
计算机视觉：利用RANSAC算法优化关键点匹配
随机抽样一致算法（RANdom SAmple Consensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。RANSAC算法被广泛应用在计算机视觉领域和数学领域，例如直线拟合、平面拟合、计算图像或点云间的变换矩阵、计算基础矩阵等方面。RANSAC算法假设数据中包
【计算机视觉 | 自然语言处理】Hugging Face 超详细介绍和使用教程
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基于深度学习的图像分割
摘要遥感图像分割是利用遥感技术获取的高分辨率图像进行像素级别的分类，将图像中的不同物体或不同地物提取出来的过程。这个过程对于遥感应用具有重要意义，因为它能够提取出地物和地表特征，如河流、道路、建筑、植被、水体等，并且这些特征是地面实际存在的。图像分割可以为地面覆盖分类、土地利用覆盖变化分析、城市规划
图像风格迁移基础入门及实践案例总结
目录１图像的不同风格２何为图像风格迁移２.１基础概念及方法２.２示例３图像风格迁移的典型研究成果３.1deep-photo-styletransfer３.2CycleGAN３.3U-GAT-IT４风格迁移演进趋势５.使用训练好的模型来生成图像５.1环境５.2模型下载５.3使用训练好的模型６.训练一个
【2023 · CANN训练营第一季】进阶班笔记1
组合使用场景下，一般先使用DVPP对图片/视频进行解码、抠图、缩放等基本处理，但由于DVPP硬件上的约束，DVPP处理后的图片格式、分辨率有可能不满足模型的要求，因此还需要再经过AIPP进一步做色域转换、抠图、填充等处理。视频数据处理的接口，例如acldvppVpcResizeAsync，从接口名称
AI数字人：让图片变高清的图像超分辨率模型 Real-ESRGAN
Real-ESRGAN是一种基于深度学习的图像超分辨率增强方法，通过生成对抗网络实现高质量的图像重建。它在保留细节和增强图像逼真度方面表现出色，可以广泛应用于图像处理和增强领域。在AI数字人打造过程中，Real-ESRGAN主要用于语音驱动人脸后的图像增强，基于此增强技术构建高清数字人视频。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第258期】Mon, 2 Oct 2023
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Mon, 2 Oct 2023 (showing first 100 of 112 entries)Totally 100 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersMulti-task View
光流估计（一） 光流的简介与操作
光流是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，也有人将二维平面图像内特定像素点的灰度/亮度的瞬时变化率定义为光流（`Optical flow can also be defined as the distribution of apparent velocities of movement
AI ＞ 图像识别的开源项目列举
这些开源项目和示例代码提供了丰富的资源和实践机会，可以帮助你快速提升图像识别的能力。建议你选择一个感兴趣的项目开始，先了解其基本概念和算法，然后逐步阅读和实践示例代码，探索其中的细节和技术。TensorFlow Models：TensorFlow Models 是一个由 TensorFlow 团队维
Yolov7改进总结(1)——ACmix网络选取，卷积与自注意力的融合，涨点明显
阅读最新的论文，结合最有效的模块，改进yolo结构，实现高效涨点。
人工智能基础部分11-图像识别实战（网络层联想记忆，代码解读）
大家好，我叫微学AI，今天给大家带来图像识别实战项目。图像识别实战是一个实际应用项目，下面介绍如何使用深度学习技术来识别和检测图像中的物体。主要涉及计算机视觉，实时图像处理和相关的深度学习算法。学习者将学习如何训练和使用深度学习模型来识别和检测图像中的物体，以及如何使用实时图像处理技术来处理图像。项
图片如何resize及使用opencv实现图片resize
example: 以下代码就可以将原图片转化为宽和长分别为300，300的图片。width和height可以自己任意指定，不论大小。
手部数据太难找？最全手部开源数据集分享
本期将给大家介绍22个与手部检测、手势识别、手部图像分割等任务相关的公开数据集，包含第一人称、第三人称视角，可用于人机交互、手语翻译、3D建模等场景。
