之前我们讲了K-NN算法，通过将未知数据点和训练集中的数据点做比较，用样本点之间的距离作为度量，然后从训练集中k个最相似的样本中，通过“选举”的方式，获得最高投票的类别获胜，作为最后分类的结果。 虽然简单直观，但是也有很多缺点： 实际上没有"学习"任何东西，如果算法出错，那么
以下内容是自己学习北京邮电大学鲁鹏副教授计算机视觉与深度学习课程（A02）的一些笔记，笔者能力有限，如有错误还望各位大佬在评论区批评指正 。 先贴一下课程的官网：CV-XUEBA 接上篇，简单的介绍了分类器的设计，接下来开启分类器的设计之旅。上篇地址：计算机视觉与深度学习-2 1、线性分类
长沙石青广告公司是一家专注于品牌视觉的创新型公司，多年来致力于深度解决企业品牌的建立与发展，帮助企业以品牌形象设计为战略开拓商业版图，实现更高品牌战略目标。石青以全面提升企业形象和品牌价值为目的，精细化视觉定义，提升品牌立体化形象，以设计为基础，提供全系列视觉服务。未来的
--NeoZng【neozng1@hnu.edu.cn】 2.视觉在各兵种中的作用 2.1.装甲板识别（步兵、英雄、无人机） 由于机器人上安装的图传模块到操作手看到的第一视角的延迟加上操作手反应速度的延迟，操作手几乎很难手动瞄准高速运动的机器人上的装甲板。因此，视觉组在这三个兵种的研发上主要是负责
由于之前的工作都是基于region特征，然后对齐region-word特征 然而基于region的存在以下限制： 基于region的只能关注到bounding box内的object，忽视了上下文信息大部分基于区域的图像特征是通过检测模型提取的，存在质量低、噪声、过采样等问题，依赖于大规模的bounding box标注数据。
目录1. 图像分割1.1 阈值、边缘1.1.1 区域生长法1.1.2 图论(分割(目标检测))2 人脸检测2.1 Haar-like 特征+级联分类器3 行人检测3.1 HOG（方向梯度直方图）+SVM（支持向量机）3.2 DPM（Deformable Part Model可变形的组件模型）其它 1. 图像分割 传统的方法根据灰度、颜色、纹理、形状等特征
一.什么是数据可视化 说到大屏数据可视化，首先我们要了解的是数据可视化。那么什么是数据可视化呢？ 数据可视化就是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的一种理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、
配送小程序是商家促销的一种方式，将线上和线下连接起来，帮助商家扩大业务经营规模，合理地推高销量，经销商可以促进销量和用户的提升。 企业通过经销商可以获得用户，把用户转变为销售者，成为商家的一部分，拥有权益捆绑的关联，用户将商品推广出来，交易量订单信息会获得相对提成
边缘检测 #include<opencv2/opencv.hpp>//头文件 using namespace cv;//包含cv命名空间 int main() { Mat a = imread("1.jpg"); Mat b, c; cvtColor(a, b, CV_BGR2GRAY);//灰度处理图像 imshow("Picture_Grayscale ", b); blur(b, c, Size(3, 3));//降噪算法？模糊算法
机器视觉–深度学习 一、深入理解Batch Normalization批标准化 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深
1，一般来说，机器视觉检测技术依照检测功能可分为：定位，缺陷，检测，计数检测，尺度测量。 2，机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系。 3，依照检测技术可分为：立体检测功能，斑驳检测功能，尺度测量，OCR技能等。 机器视觉检测技术在于：消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品的
首先我们来讲一讲placehold: placehold的特点在于它只定义，不初始化，就像是把常数放到了变量的地位，也要自己初始化了。那要怎样初始化呢？要在sess.run()里面，开始要实际操作了的时候进行初始化。在自己要运行的东西（这里是dataAdd）后面还有一个参数叫feed_dict，它的数据类型是字典，以
摘要 目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一，近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以看作是计算机视觉历史的一个缩影。如果我们将今天的目标检测视为深度学习下的一种技术美学，那么回过头来看20年，我们将见证冷武器时代的智慧。本文根据目标检测技
本文来自公众号CV技术指南资源分享系列 创建高质量的数据集是任何机器学习项目的关键部分。在实践中，这通常比实际训练和超参数优化花费的时间更长。因此，选择合适的标注工具至关重要。在这里，我们总结了一些用于计算机视觉任务的最佳图像标注工具：labelme、labelImg、CVAT和hast
§01 参赛总结 卓老师您好，我们是西安邮电大学参与16届智能视觉组的代表队，很荣幸拿到了今年全国总决赛一等奖的好成绩。下面我将分享我们的参赛总结。 Ⅰ.总体分析 相较于15届的AI电磁以及今年的室外越野来说，智能视觉组是一个 全新的AI组别。其涉及了嵌入式，机
带你读论文系列之计算机视觉–DenseNet 情若能自控，我定会按捺住我那颗吃货的心。 闲谈 今天听了师兄申请博士的经验。第一是感觉历程很心累，压力也很大；二是成功后很喜悦；三是成果很重要，其次是关系，努力和运气。漫长的时间等待与艰辛的的经历。对于现在的我来说，更多的是脚踏实地
Read Data: 0917 Publication: CVPR 2021 Title: SelfDoc: Self-Supervised Document Representation Learning Aim: 由于文档是多模态的，并用于顺序读取，因此我们的框架利用文档中每个语义上有意义的元素的位置、文本和视觉信息，并为每个内容块之间的上下文化建
1.图像增强 图像增强基本知识框架： 1.1 图像增强分类： 频域增强：修改图像的傅里叶变换 空间域增强：对图像的像素直接处理 ， 其中f(x,y)是原图像，g(x,y)是处理后的图像，T是作用于f的操作，定义在(x,y)的邻
1，不要只有一个理念，就是:去做公司技术最强的那个人。这是不行的，很多时候你要明白，在公司里面，只要你具备能够轻松完成自己的工作的能力就可以了，没必要老是去钻研一些技术难点痛点，难点痛点确实可以提升你的能力，但是一个人精力有限，你还需要了解一些别的知识，如为人处世，业务方面的知
目录 传统算法处理裂缝的基本思路： 第一种思路 第二种思路： 第三种思路 CPP代码 halcon代码 python代码 Matlab代码 深度学习缺陷检测 裂缝检测文献 传统算法处理裂缝的基本思路： 第一种思路 1.先转换彩色图为灰度图 2.进行自适应局部阈值化，目的是为了减少光照与阴影对阈值的影响
跟大家分享几点关于视觉学习的问题，希望对大家有所帮助。 1、视觉分为两大类，分别是计算机视觉和机器视觉，我们常说的视觉都是指机器视觉，计算机视觉离我们比较遥远，一般研究计算机视觉，对学历要求他比较高。 2、学习视觉之前，最好有以下几条知识作为储备，否则，你学起来会比较慢，也会感觉比
图片的读取 1 import cv2 2 3 img = cv2.imread('geeks.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图片 4 cv2.imshow('my test', img) 5 cv2.waitKey(0) # 等待，0表示按下任意键终止 6 cv2.destroyAllWindows() 7 print(img.shape) 8 print(img.size) # 查看像素点
事件相机是具有微秒反应时间的仿生传感器，可记录每像素亮度变化的异步流，称为“事件”。事件相机通过检测每个像素的亮度变化来生成一个事件，相比于传统相机，更适合在高动态和高速度的环境下使用，具有高动态范围 (HDR)、高时间分辨率和无运动模糊的优势。因此，事件相机在机器人技术和
视觉-不同镜头的认识 比如35mm定焦镜头与50mm定焦镜头有什么区别 因为两个镜头的焦距不同，因此视角大小也不同，35mm镜头视角约是63度，50mm镜头视角约是46度。焦距虽有不同，但因只相差15mm，视角也只相差17度，区别并不是很大。 镜头的焦距（视角）不
1.直方图规定化的思想 2.直方图规定化 3.单映射规则（SML) 4.多映射规则(GML)
