计算机视觉：基本的图像操作和处理
一、计算机视觉和图像处理从20世纪中期至今，计算机视觉不断发展，研究经历了从二维图像到三维到视频再到真实空间的探知，操作方法从构建三维向特征识别转变，算法由浅层神经网络到深度学习，数据的重要性逐渐被认知，伴随着计算机从理论到应用的速度加快，高质量的各种视觉数据不断沉淀，无论在社会经济农业还是工业领域
Yolov5训练指南—CoCo格式数据集
Yolov5训练指南—CoCo格式数据集1 准备工作2 将coco数据集转换为yolo数据集3 训练参数定义4 训练模型5 预测1 准备工作训练Yolo模型要准备的文件及文件格式如下：/trianing # 根目录 /datasets # 数据集目录（可以任意取名） /images /trai
Opencv实战案例——模板匹配实现银行卡号识别（附详细介绍及完整代码下载地址）
本文用Opencv完成识别银行卡号任务，代码可直接运行，含图片和代码下载链接！识别银行卡可算是Opencv的经典项目了，尤其是模板匹配，算得上是计算机视觉的精髓所在了。通过这个案例对二值化、轮廓检测、形态学变化腐蚀膨胀、开运算闭运算、礼帽黑帽有所了解，并能够组合在一起运算，算得上有所进步。以此类推，
Coordinate Attention和BiFPN
目录文章目录目录坐标注意力机制(Coordinate Attention)原理：结构：代码：优缺点：加权双向特征金字塔(BiFPN)网络结构原理结构代码优缺点自适应非极大抑制（Adaptive Non maximum suppression， A-NMS）的多尺度检测方法原理结构优缺点设计内嵌空间注
VS2022永久配置OpenCV开发环境
在VS2022中配置opencv本文通过在VS2022中添加并配置项目属性表，实现Opencv永久配置。在不更改opencv文件位置的前提下，只需要在新的项目中添加配置好的项目属性表即可快速完成opencv配置。
[计算机毕业设计]opencv的人脸面部识别
现在，面部识别已成为生活中的一部分。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。通过对输入图像进行迭代和预测可以完成这个过程。同样，实时人脸识别可与OpenCV框架python的实现配合使用。再将它们组合在一个
Jetson Xavier NX配置全过程——安装jtop和OpenCV4.5.3（二）
通过Jetson SDK Components安装的OpenCV 4.1.1版本是不带 CUDA 加速的，无法充分利用 NX 的 GPU 性能，所以先卸载OpenCV 4.1.1后再安装OpenCV 4.5.3。另外本文还讲述了如何安装jtop工具。
深度学习：使用UNet做图像语义分割，训练自己制作的数据集，详细教程
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。我总结了使用UNet网络做图像语义分割的方法，教程很详细，学者耐心学习。
手把手教你完成一个Python与OpenCV人脸识别项目（对图片、视频、摄像头人脸的检测）超详细保姆级记录！
彩色图像中的每个像素颜色由R、G、B三个分量来决定，而每个分量的取值范围都在0-255之间，这样对计算机来说，彩色图像的一个像素点就会有256*256*256=16777216种颜色的变化范围！在下图的路径中，我们可以看到需要xml文件，这些都是OpenCV中自带的分类器，根据文件名我们可以看到有识
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
无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv
No More Strided Convolutions or Pooling:A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects 无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv提出了一
4 海康视觉平台VisionMaster 上手系列：常用工具（一）
快速入门 工业机器视觉机器视觉
基于yolov5s+bifpn实践隧道裂缝裂痕检测
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人工智能大作业——人脸识别系统（最终）
时间过得飞快，时间已经距离我发第一篇文章过去2年多了，也不再从事代码工作，偶然间上到csdn翻看文章经过，看到还是有些人关注人脸识别系统的后续的，我猜大概率是学弟学妹们正在被期末实验折磨中，翻了翻原先的代码还能找到就一并更完了吧，如果抄了我的作业记得来学长的评论区表示一下感谢哦
YOLOV8 | 最先进的 YOLO 模型训练自己的数据集(持续更新中)
YOLOv8是Ultralytics最新的基于YOLO的目标检测模型系列，提供最先进的性能。
annaconda 安装 opencv（cv2）
1、最终方案：[保姆级教程]在Anaconda环境中安装OpenCV(WIN 10, 64, Python3.7) - 哔哩哔哩 (bilibili.com)优点：操作简单，成功率高，不会出现版本不匹配的问题缺点：确实挺慢的（第一次可能半个小时我还停在这个界面，然后cancel后重启了一次电脑，大概
k210——Maixhub 云端模型训练
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MRI多序列，多中心数据集预处理--使用FSL-Flirt 配准数据
FLIRT（FMRIB 的线性图像配准工具）是用于线性（仿射）模态内和模态间脑图像配准的全自动稳健且准确的工具。什么是配准在这两张图片上，很容易看出它们没有对齐，左边相对右边倾斜，虽然我们人类视觉系统还是能把对应的解剖关系连系在一起，但是我们使用计算机分析时确不能够因此，我们希望相同的解剖结构对齐，
C++ opencv形态学、轮廓查找、特征检测和图像分割
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