opencv-python实战项目六：全景图像拼接
opencv 图像拼接技术
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？
人工智能时代，程序员保持核心竞争力的三大杀器
华为 昇腾 310P 系列 AI 处理器支持 140Tops 的 AI 算力。
PCIe Gen4.0 ，兼容 3.0/2.0/1.0 XGE、SATA、USB 等接口。领域，有着极高的性价比，具有超强算力、 超高能效、高性能特征检索、安全启动等优势。基于 模组设计的 AI 智能产品，可根据实际应用需求，可应用于机器人、无人机、无人。支持 I2C、 UART、 CAN-FD、
【人脸识别】数据集宝藏合集，速看！
数据库中的许多图像包含不止一张带注释的人脸（293 张带有 1 张人脸的图像，53 张带有 2 张人脸的图像和 53 张带有 [3, 7] 人脸的图像）。该数据集是视听的，因此对于许多其他应用也很有用，例如 - 视觉语音合成、语音分离、从人脸到语音的跨模态转换（反之亦然）以及从视频中训练人脸识别以补
什么是粒子群算法？（新手入门）附代码
（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。PSO模拟了鸟群、鱼群等生物群体的社会行为，通过个体间的信息共享来找到问题的最优解。
机器视觉07——常见光源特点及应用之环形光源详解
机器视觉光源#前期文章分析了，选择一个合适的光源，需要满足的四点主要要求，文章见链接！本期开始，将分享常见光源的特点及应用。光源的特点，决定了其适合应用的场景。或者说，根据应用场景的需求，我们要选择具有相应特点的光源。
vision mamba 原理篇
与 transformer中注意力机制不同，S6 将 1D 向量中的每个元素（例如文本序列）与在此之前扫描过的信息进行交互，从而有效地将二次复杂度降低到线性。然而，由于视觉信号（如图像）不像文本序列那样具有天然的有序性，因此无法在视觉信号上简单地对 S6 中的数据扫描方法进行直接应用。在 CSM 的
RT-DETR: 实时目标检测的又一次进化
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号实时目标检测是一个具有广泛应用的关键领域，从物体跟踪到自动驾驶。想象一下，一辆能够实时检测行人和其他车辆的自动驾驶汽车，或一个可以同时跟踪多个移动物体的监控系统。这些系统的效率和准确性取决于其快速、准确地处理和分析视觉数据的能力。这就是实时目标检测的重
AI：280-深入解析OpenCV中的数值计算与图像阈值处理：方法、优化与应用实例
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而阈值处理是其中的基础操作之一。阈值处理通过设置图像像素值的上下限，将图像分割成目标与背景部分。这篇文章将深入探讨OpenCV中的数值计算与图像阈值处理，结合代码实例，帮助你更好地理解和应用这些技术。
FLUX.1图像生成模型：AI工程师的实践与探索
黑森林实验室（Black Forest Labs）研发的FLUX.1图像生成模型，以其120亿参数的庞大规模，正在重新定义图像生成技术的新标准。FLUX.1系列模型的推出，不仅为AI工程师提供了强大的工具，也为整个图像生成领域带来了新的活力。
AI：274-深入探讨OpenCV中的ROI区域处理及其高级应用
在OpenCV中，定义ROI非常简单。通常可以通过切片操作或使用OpenCV的方法来实现。import cv2# 读取图像# 定义一个矩形ROI# 显示ROI在上述代码中，我们读取了一张图像，并定义了一个矩形区域。通过切片操作，我们提取了该区域并显示出来。本文探讨了ROI（感兴趣区域）在OpenCV
OPenCV高级编程——OpenCV常见的API及绘图知识详解
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理、视频分析、对象检测等功能。本文将详细介绍OpenCV中常见的API以及绘图相关的知识，帮助开发者更好地理解和使用OpenCV。
【Arxiv2023】Detect Everything with Few Examples
本文提出了小样本目标检测领域的SOTA方法DE-ViT，采用元学习训练框架。DE-ViT提出了一种新的区域传递机制用于检测框定位，并且提出了一种空间积分层来讲mask转化为检测框输出。DE-ViT相比之前的方法提升巨大，在COCO数据集上，10-shot提升15AP，30shot提升7.2AP。
阿里通义千问开源Qwen2.5系列模型：Qwen2-VL-72B媲美GPT-4
通义千问团队宣布，继Qwen2发布三个月后，Qwen家族的最新成员——Qwen2.5系列语言模型正式开源。这标志着可能是历史上最大规模的开源发布之一，包括了通用语言模型Qwen2.5，以及专门针对编程和数学领域的Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math模型。Qwen2.5系列模型在最新的
postgres.new：在浏览器中构建与AI协作的开源Postgres沙盒
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如何寻找一个领域的顶级会议，并且判断这个会议的影响力？
相对应的，普通会议的论文往往引用率很低。，导师、系教授或师兄姐都已经在领域中一段时间了，他们对领域内的知名会议有着深刻的理解和认识。例如：CCF（中国计算机学会）有官方的学术会议推荐名单，里面的学术会议分为A、B、C三个等级，推荐名单中的会议基本都是计算机领域的顶级会议，等级越高说明影响力越大。如果
【实战】双目测距python实现（含标定）
相机标定主要是为了获取左右相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量，方便后续对获得的图像进行畸变矫正和图像对齐。是描述相机内在参数的3x3矩阵，包含了相机的焦距和光学中心的位置。这些参数定义了相机的成像过程中的投影关系，内参矩阵一般表示为：其中：fx 和 fy 是焦距（以像素为单位），分别对应x
AI：259-全新YOLOv8改进策略 | 基于MSDA多尺度空洞注意力机制的优化与实现
空洞卷积是一种用于扩大感受野而不增加计算量的卷积操作。通过在卷积核的权重之间引入空洞（即间隔），空洞卷积能够捕捉更大范围的信息，同时保持计算效率。空洞卷积的公式为：其中，( r ) 是空洞率，控制了感受野的大小。
Stable Diffusion训练LoRA模型参数详细说明（阿里巴巴堆友AI）
PagedAdamW8bit在AdamW8bit的基础上进一步优化，通过将参数分片或分页，以更有效地处理内存，适合在更小的GPU内存中训练大型模型。PagedLion8bit在Fat Duck格的基础上，进一步优化内存使用，适合在内存受限的环境中训练大型深度学习模型。SGDNesterov8bit是
【图像识别】十大数据集合集！
他们为微软研究院提供了超过300万张猫和狗的图像，这些图像是由美国数千个动物收容所的人手动分类的。我们设计了一个系统来描述带有情感的图像，并展示了一个自动生成带有正面或负面情绪的字幕的模型。因此，我们使用Voxygen的文本到语音系统来合成可用的字幕。该数据集为细粒度分类数据集 CUB 收集人类注视
