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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全景分割（Panoptic Segmentation）（CVPR 2019）
全景分割（Panoptic Segmentation）
KITTI数据集解析和可视化
文章链接概述KITTI数据集是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技
图像去雾开源数据集资源汇总
图像去雾开源数据集汇总
Jetson NX + yolov5 v5.0 + TensorRT加速+调用usb摄像头
TRT] Parameter check failed at: ../builder/Network.cpp::addScale::482, condition: shift.coun上一篇,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应 ，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但
BoT-SORT 论文笔记及思考
BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
OpenCV这么简单为啥不学——2.1、imwrite逐帧保存图片
OpenCV这么简单为啥不学——2.1、imwrite逐帧保存图片前言imwrite函数语法说明参数说明保存图片查阅图片解决中文问题
slam原理介绍和经典算法
slam算法假设的环境中的物体都是处于静态或者低运动状态的，然而，现实世界是复杂多变的，因此这种假设对于应用 环境有着严格的限制，同时影响视觉slam系统在实际场景中的应用性。当环境中存在动态物体时，会给系统带来错误的观测数据，同时降低系统的精度和鲁棒性。通过RANSAC算法（随机采样一致性）的外点
快速傅里叶变换及Python代码实现
我想认真写好快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），所以这篇文章会由浅到细，由窄到宽的讲解，但是傅里叶变换对于寻常人并不是很容易理解的，所以对于基础不牢的人我会通过前言普及一下相关知识。我们复习一下三角函数的标准式：A代表振幅，函数周期是2πw，频率是周期的倒数w2π
OpenCV实战（12）——图像滤波详解
滤波是信号和图像处理中的基本任务之一，其旨在有选择地提取图像的某些特征，可以用于在给定应用程序的上下文中传达重要信息，例如，去除图像中的噪声、提取所需的视觉特征、图像重采样等。图像滤波起源于信号系统理论，本节将介绍一些与滤波相关的重要概念，并展示如何在图像处理应用程序中使用滤波器。
Bytetrack 环境配置 &核心代码解析
Bytetrack 环境配置 &核心代码解析
看这篇就够了——opencv与libopencv与cv_bridge的安装与使用
一般情况如果自动安装opencv3，那就手动安装一个opencv4.自动安装opencv4，就手动安装opencv3.同系的opencv一般虽然会显示冲突，但是能够编译通过的。现在opencv解决了，但由于你手动安装的opencv版本和cv_bridge是不一样，cv_bridge版本默认和libo
BiSeNet - 轻量级实时语义分割
在语义分割领域，由于需要对输入图片进行逐像素的分类，运算量很大。通常，为了减少语义分割所产生的计算量，通常而言有两种方式：减小图片大小和降低模型复杂度。减小图片大小可以最直接地减少运算量，但是图像会丢失掉大量的细节从而影响精度。降低模型复杂度则会导致模型的特征提取能力减弱，从而影响分割精度。所以，如
无监督异常检测（MVTec）
（排名第1）Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection （PatchCore）
