计算机视觉常用术语汇总

batch_size:以人脸识别为例,表示的是输入图像时输入的是一张图像还是多张图像,如果输入的是一张图像,那么batch_size就为1;如果一次输入多张图像,那么这个batch_size就是图片的数量。 batch_max:同上,表示一次输入图片的最大数量。 crop:图像裁剪的含义。 人脸对齐:这个术语的含义是将图像中的人脸经过旋转转到下巴垂直的地面的角度,这是通过图图像的矩阵操作实现的,例如一个人脸...

opencv 计算机视觉 灰度变换之非线性变换

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...

毕业设计:基于卷积神经网络的条形码识别系统 深度学习 人工智能 计算机视觉

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...

计算机视觉——Python OpenCV BGR转HSV

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。 ...

计算机视觉新巅峰,微软&牛津联合提出MVSplat登顶3D重建

开篇:探索稀疏多视图图像的3D场景重建与新视角合成的挑战 3D场景重建和新视角合成是计算机视觉领域的一项基础挑战,尤其是当输入图像非常稀疏(例如,只有两张)时。尽管利用神经场景表示,例如场景表示网络(SRN)、神经辐射场(NeRF)和光场网络(LFN)等,取得了显著进展,但这些方法在实际应用中仍然不尽人意,原因包括每个场景的优化成本高昂、内存消耗大以及渲染速度慢。最近,3D高斯投影(3DGS)作为一种高效...

开源计算机视觉库OpenCV详解

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。OpenCV最初由Intel开发,后来支持由Willow Garage和Itseez(被Intel收购)进行的维护和更新。这个库旨在为实时的计算机视觉应用提供一个高效的、易于使用的环境,并且是用C++编写的,尽管它提供了各种语言的绑定,包括Python、Java和MATLAB等。 ...

计算机视觉任务不能或缺的库opencv简单介绍和概述

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了数百种计算机视觉算法。这个库采用了模块化的结构,包含多个库。主要模块包括核心功能、图像处理、视频分析、相机校准与3D重建、2D特征框架、对象检测、高级GUI和视频输入/输出等。每个模块提供了一系列相关的功能和算法。 在使用OpenCV时,所有的类和函数都被放置在cv命名空间下。因此,要使用这些功能,需要在代码中使用cv::前缀或者通过using namespace...

57、python 环境搭建[for 计算机视觉从入门到调优项目]

从本节开始,进入到代码实战部分,在开始之前,先简单进行一下说明。 代码实战部分,我会默认大家有一定的编程基础,不需要对编程很精通,但是至少要会 python 的基础语法、python 环境搭建、pip 的使用;C++ 要熟悉基础知识和基础语法,会根据文章中的步骤完成 C++ 的环境搭建,以及 C++ 编译和运行。 如果确实有某一部分之前没有接触过,可以借着代码实战部分的示例,多查查资料,把这部分知识丰富起来...

计算机视觉(CV)技术

计算机视觉(CV)技术的优势: 快速、高效的处理:计算机视觉技术可以在较短时间内处理大量图像、视频等数据。 自动化:计算机视觉技术可以自动化地执行复杂的视觉任务,例如自动检测图像中的物体、人脸识别等。 精度高:计算机视觉技术可以通过算法和人工智能技术,实现高精度的视觉分析和识别,可以有效地提高生产效率和工作质量。 实时性强:计算机视觉技术可以实时应用于各种领域,例如智能交通、医疗、安防等,可及时发现并解决问...

计算机视觉(CV)技术的优势和挑战

计算机视觉技术在很多领域具有很大的优势,例如: 自动化:计算机视觉技术可以帮助实现自动化生产和检测,省去了人力成本和时间成本。 准确性:计算机视觉技术可以提高生产和检测的准确性,降低了人工操作产生的误差。 速度:计算机视觉技术可以实现高速速度的生产和检测,提高了生产效率和检测效率。 无需人为干预:计算机视觉技术可以进行大规模的数据处理和分析,无需人为干预。 然而,计算机视觉技术仍然面临一些挑战,例如: 算...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.004437(s)
2024-04-14 16:17:58 1713082678