概述 在图像中发现和分析形式是解决大多数计算机视觉问题的技巧之一，获取轮廓是其中之一。对于新手来说，我会将轮廓描述为“仅仅是一条连接所有位于形状边缘上的点的曲线。” 假设我有下面这张手的图像，手的轮廓由绿线表示。红点代表我们将连接起来形成轮廓曲线的点。 我对轮廓的高级数学课程记忆犹新。然而，由于老师从未强调过轮廓在现实世界中的应用，所以很难理解这个主题的重要性。今天，我发现它在计算机视觉中的重要性。 什么...

让游戏的AI具备“眼睛”和“视觉”，就是通过计算机视觉的方法进行的。现在，越来越多的游戏，特别是动捕类游戏都在使用这个方法。当然，计算机视觉不仅仅用于游戏，越来越多的应用使用到这个技术 目录 1. 定义 2. 发展历史 3. 公式和函数 3.1. 图像处理基础公式 3.1.1. 灰度化公式 3.1.2. 二值化公式 3.2. 图像滤波公式 3.3. 边缘检测公式 3.4. 特征提取公式 3.5. 评估指标公...

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 arg...

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，检测病虫害，...

OpenCV：解锁计算机视觉的魔法钥匙 在人工智能与图像处理的世界里，OpenCV是一个响当当的名字。作为计算机视觉领域的瑞士军刀，OpenCV以其丰富的功能库、跨平台的特性以及开源的便利性，成为了开发者手中不可或缺的工具。本文将深入浅出地介绍OpenCV的魅力，探讨其在图像处理、物体识别、视频分析等方面的应用，并揭示如何利用PlugLink（项目地址）这一开源应用，增强你的OpenCV项目中的数据共享和...

1. 定义及联系 计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机和相应的数字信号处理技术，对从现实世界中获取的图像和视频数据进行理解和分析的研究领域。而深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模型学习数据的表示，实现对复杂模式和结构的学习。深度学习技术已经成为了计算机视觉领域的主要驱动力之一，通过深度学习方法可以自动学习到数据的特征表示，从而大大提高了计算机...

基于颜色相似性。迭代优化：通过迭代方式，利用最小割算法对前景和背景的分割进行优化。结果修正：用户可根据分割结果进行手动修正，提高分割的准确性。 GrabCut算法因其用户交互少、操作简单且效果良好而在计算机视觉领域得到广泛应用。 GrabCut算法的工作原理 首先，在图像上绘制一个矩形，包含图像的主题，例如一个人或一只狗。矩形外的区域自动被视为背景。在定义的矩形内，背景中的数据被用作区分前景和背景位置的参考...

目录  前言 设计思路 一、课题背景与意义 二、算法理论原理 2.1 卷积神经网络 2.2 目标检测 三、检测的实现 3.1 数据集 3.2 实验环境 3.3 模型训练 最后  前言        📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮...

这里将介绍如何使用 OpenCV 与 Python 来作彩色影像转HSV(RGB to HSV 或 BGR to HSV)，在写 Python 影像处理程序时常会用到 OpenCV cvtColor 作颜色空间转换的功能，接下来介绍怎么使用 Python 搭配 OpenCV 模块来进行 RGB/BGR 转 HSV 彩色转HSV空间。 HSV 简单介绍分别为： 色相(H)：色彩的颜色名称，如红色、黄色等。 ...

对数变换有两个作用： 1.对数曲线在像素值较低的区域斜率较大，，在像素值较高的区域斜率较低，所以经过对数变换后的图片在较暗的区域对比度将会得到提升，因而能增强图像暗部的细节 2.图像的傅里叶频谱的动态范围可能宽达0~10^6.直接显示频谱显示设备的动态范围往往不能满足要求，这时就需要使用对数变换。使得傅里叶频谱的动态范围被合理的非线性压缩 指数变换多用于图像整体偏暗，扩展灰度级，还可用在图像有“冲淡”的外观...