《数字图像处理与机器视觉》案例一（库尔勒香梨果梗提取和测量）
一、引言 果梗是判断水果新鲜程度的重要标志，对水果的贮藏和保鲜也具有重要的参考价值。库尔勒香梨分级标准中对果梗有明确要求，要求果梗完整，但由于库尔勒香梨果梗颜色与果实接近，用传统的简单阈值分割方法难以提取。因此，下面基于数学形态学开发一个能实现其果梗提取和测量的程序。 二、程序代码 clear all; close all; clc; I=imread('.\FragrantPear....
视觉语言跨模态特征语义相似度计算改进--表征空间维度语义依赖感知聚合算法 ACM MM
Matching (ACM MM23)代码主页：https://github.com/CrossmodalGroup/X-Dim主要优势 (Highlights)：1）模型设计简单有效，仅改变视觉特征和文本特征之间相似度计算的 维度对应聚合方式，在基础基线SCAN上取得显著性能提升，达到SOTA；2）理论上分析，所提出方法等价于在相似度计算过程中引入核函数，理论上可以将原始表征空间从有限的$...
计算机视觉（CV）技术的优势和挑战
计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何使机器“看”的科学，旨在通过图像或视频数据来理解和解释物理世界。以下是一些计算机视觉技术的优势和挑战： 优势 自动化和效率提升 工业自动化：在制造业中，计算机视觉可以用于自动检测和分类产品缺陷，提高生产效率和产品质量。例如，流水线上的产品检测系统可以高速准确地识别出有缺陷的产品。农业：计算机视觉技术可以用于监控农作物的生长状态，检测病...
[15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序
使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序 CUDA提供了出色的接口，发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用 1. 对图像的算术和逻辑运算 两个图像相加 #include <iostream>#include "opencv2/opencv.hpp"#include<cudaarithm.hpp> int main(int ...
通过双模式对抗提示越狱视觉语言模型
最近，将视觉整合到大型语言模型（LLMs）中的兴趣显著增加，催生了大型视觉语言模型（LVLMs）。这些模型结合了视觉和文本信息，如LLaVA和Gemini，已经在包括图像字幕、视觉问题回答和图像检索等一系列任务中展示了不错的性能。然而，LVLMs表现出的行为很容易与其创造者预期的目标不一致，经常生成不真实或可能对用户有害的输出。 为了揭示和减轻这些安全风险，越狱攻击已经作为一...
机器视觉：工业相机的主要参数
高精度高速检测的地方。但是一行一行的扫描效率太低了，成本还高，拼接图像的参数调试麻烦，一般人不好驾驭。 面阵相机：面阵相机的传感器是一整面的，可以直接输出完整的平面图像。操作也简单，因此面阵相机再机器视觉中用的比较多。面阵相机的分辨率和帧率还是不如线阵相机。 3、按照色彩分类：可分为黑白相机和彩色相机 黑白相机：黑白相机是将不同强度的光信号转换成256级的灰度值，通过亮暗来表示目标物体的信息。黑白图像...
第八章-ROS系统的视觉交互开发
第八章-ROS系统的视觉交互开发 第一节 深度摄像机交互式原理认知 第二节 RO机器人深度视觉交互式技术试验 文章目录 第八章-ROS系统的视觉交互开发前言第一节 深度摄像机交互式原理认知第二节 RO机器人深度视觉交互式技术试验2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学...
Vision Mamba：高效视觉表示学习双向状态空间模型，超越Vision Transformer！
息！ Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model 引言：探索视觉领域的新方向 在计算机视觉领域，传统的卷积神经网络（CNN）和最近兴起的视觉变换器（ViT）已经取得了显著的成就。然而，随着图像分辨率的不断提高和计算资源的限制，这些模型在处理高分辨率图像时面临着速度...
成为计算机视觉（CV）需要掌握哪些技术知识（综述）
供了强大的工具和方法。本文将综述CV中需要学习的深度学习和机器学习技术。 一、深度学习技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN） CNN是深度学习在计算机视觉领域中最具代表性的模型之一。它通过模拟人脑神经元的连接方式，构建了一种能够自动学习图像特征的神经网络。CNN通常由卷积层、池化层、全连接层等部分组成，能够有效地提取图像中的局部特征和全局特征，从而实现...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）算法进行人脸训练和识...