AI：273-计算机眼中的图像-基于OpenCV的深入解析与实践
在计算机视觉领域，图像是计算机感知世界的窗口。计算机通过图像处理算法将图像转化为可以理解和分析的信息。这一过程涉及多个阶段，包括图像预处理、特征提取、对象检测和图像分析等。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源库，广泛用于计算机视觉和图
Opencv编译安装教程（Linux）
一、安装环境一、安装环境虚拟机：opencv版本：二、编译和1、源码下载：opencv链接2github下载注意事项和opencv版本要对应2、安装前准备在自己虚拟机的主目录中创建一个，将两个源码包解压的文件夹放入其中：mkdircdmkdirbuildcdbuild安装依赖项安装sudo-yg++
《RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers》CVPR2024
这篇论文探讨了将Retentive Network（RetNet）的概念引入到计算机视觉领域，并与Vision Transformer结合，提出了一种新的模型RMT（Retentive Networks Meet Vision Transformers）。RetNet最初在自然语言处理（NLP）领域
Python计算机视觉（三）—图像拼接
图像拼接是计算机视觉中的重要分支,它是将两幅以上的具有部分重叠的图像进行拼接从而得到较高分辨率或宽视角的图像。本文将结合python+opencv实现两幅图像的拼接。1.根据给定图像/集，实现特征匹配2.通过匹配特征计算图像之间的变换结构3.利用图像变换结构，实现图像映射4.针对叠加后的图像，采用A
OpenCVSharp中基本绘图函数
OpenCVSharp不仅提供了强大的图像处理功能，还提供了一系列绘图函数，使我们可以在图像上绘制各种几何形状、文本以及进行图像组合与混合操作。这些功能对于标注图像、创建自定义图像效果以及在实际应用中生成图形叠加非常有用。OpenCVSharp的基本绘图函数，包括绘制几何形状、多边形、文本和图像混合
OpenCV：概念、历史、应用场景示例、核心模块、安装配置
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。它最初由英特尔开发，后来由 Willow Garage 进行了进一步的改进和支持，现在由 OpenCV 基金会维护。OpenCV 提供了一套广泛的函数，用于图像处理、视频分析
【机器学习】CNN在计算机视觉中的应用
本文介绍了CNN在计算机视觉中的几个主要应用,包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和视频分析等。CNN凭借其强大的特征提取能力和端到端的训练方式,在这些任务中取得了卓越的成绩,推动了计算机视觉领域的快速发展。未来,随着模型架构和训练算法的不断优化,CNN在计算机视觉领域的应用将会更加广泛和深入
如何成为一名计算机视觉（Computer Vision, CV）工程师
CV算法工程师负责设计、开发和优化各种算法，以处理和分析图像和视频数据。CV算法工程师负责设计、开发和优化各种算法，以处理和分析图像和视频数据。目标检测：R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等。选择一个感兴趣的CV领域（如人脸识别、自动驾
十四、OpenCVSharp视频处理
视频处理在多媒体应用、计算机视觉和图像处理等领域中具有重要地位。它涉及对视频的读取、操作、分析和保存等多个方面。视频处理涵盖了从读取、操作到保存的多个环节，通过合理运用相关技术和参数设置，可以实现丰富的视频处理功能和效果。
嵌入式AI快速入门课程-K510篇 (第六篇 目标检测模型部署篇)
1.准备数据集2.数据预处理（可选）数据集成是将来自多个不同源的数据通过一定的思维逻辑或物理逻辑集成到一个统一的数据集合中。数据转换是将数据从一种表示形式变为另一种表现形式的过程。即将数据类型转换/数据语义转换数据粒度转换等。数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格
多模态图像融合新突破！9种创新SOTA方案引爆顶会
在图像处理领域，想要更高效、准确的解决方法，我们可以考虑多模态图像融合。，每年的顶会论文数量也比较多这是因为它可以结合多个来源的图像数据，为我们提供更全面的信息，以此来提高图像处理任务的准确性和效率。这种技术的核心在于捕捉并整合各种图像数据中的互补信息，因此它不仅限于提升图像质量，还能在实际应用中解
HookNet- 用于病理全切片图像的多分辨率语义分割模型｜顶刊精析·24-08-08
今天分享的这篇文章是关于一种名为HookNet的新型语义分割模型，它专为病理学全切片图像设计，于2021年发表于《Med Image Anal》，目前IF=10.7。HookNet结合了编码器-解码器卷积神经网络的多个分支，通过不同分辨率的同心区域来捕获上下文信息和细节。这种模型通过一种称为“钩连”
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
COLMAP进化版：Global Structure-from-Motion Revisited论文粗读（更新中）
从图像中恢复 3D 结构和相机运动一直是计算机视觉研究的长期焦点，被称为运动结构 （SfM）。这个问题的解决方案分为渐进式和全局式两种。到目前为止，最受欢迎的系统由于其卓越的准确性和鲁棒性而遵循增量范式，而全局方法的可扩展性和效率大大提高。在这项工作中，我们重新审视了全局 SfM 的问题，并提出 G
20240809 每日AI必读资讯
在多个数学基准测试中数学能力显著超越了开源模型包括Llama-3.1-405B，甚至超过了闭源模型 （包括GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Gemini-1.5-Pro ）。大多数方法要么在图像的像素层面上逐步生成，要么通过先训练一个压缩图像的模型，再在低分辨率的图像上进行处理。-
智绘未来：深度解析【人工智能】、【机器学习】与【计算机视觉】的时代革命
随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在更多领域展现出其变革性的力量。然而，在享受技术带来的便利与创新的同时，我们也必须面对由此引发的伦理、法律与社会挑战。AI的发展不仅仅是技术的进步，更是人类社会的一次深刻变革。我们需要以开放的心态和严谨的态度，迎接AI时代的到来，确保其发展方向符合人类的
深扒国内EI会议出版社（IEEE,Springer等 ）检索概率
在选择参与EI会议时，研究者需要综合考虑出版社的声誉、会议的正规性、以及检索概率。不应轻信会议组织方的保证，因为出版社自己也无法100%保证检索结果。建议通过官方渠道获取信息，审慎评估会议的质量和可靠性，以确保自己的学术成果能够得到有效的展示和认可。同时，研究者应密切关注出版社的政策变动和EI数据库
高通AI Engine SDK（QNN）使用教程（环境配置、模型转换、量化、推理、分析）
高通AI Engine使用教程
CVPR 2024最佳论文分享┆EventPS: 基于事件相机的实时光度立体视觉
本文介绍了CVPR 2024的最佳论文提名，该论文利用事件相机的独特属性，实现了实时光度立体视觉。该算法在传统和深度学习领域均取得成功。配合高速转台数据采集和GPU优化，算法实现了每秒超30帧的实时表面法线重建。
Datawhale AI 夏令营 CV Task 1 笔记
使用F1score、MOTA指标来评估模型预测结果。对每个json文件得到两个指标的加权求和，最终得分为所有文件得分取均值。12其中，F1 Score是 Precision（精度）和 Recall（召回率）的调和平均值，专注于检测模型的准确性和完整性。
