计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它的发展经历了多个阶段。以下是计算机视觉发展的历程以及所有传统模型和近十年发展的介绍。 一、发展历程（1）20世纪50年代到60年代计算机视觉的起步阶段。在这个时期，计算机视觉主要是研究如何让计算机理解和处理图像信息。在这个时期，计算机视觉主要集中在以下几个方面的研究：1. 图像处理：主要研究如何对图像进行处理，包括图像增强、图像分割、图像
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2023-08-12 20:42:59
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视觉计算理论(Computational Theory of Vision)(作者：胡占义，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 )视觉计算理论一般是指马尔(D. Marr )在其《Vision》[1]一书中提出的视觉计算理论和方法。马尔计算视觉理论的提出，标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。马尔计算视觉理论包含二个主要观点：首先，马尔认为人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面，
计算机视觉在各个方面的应用摘要计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决
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2024-01-02 12:54:20
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本期主要浅谈学习机器视觉中的一些基本概念，适合新手学习，同时也把学习过程中的一些心得体会分享出来，愿君共勉。计算机视觉：人类如何能够通过眼睛识别自然界中的一些物体，并在大脑中形成一幅画面，是人类视觉神经中枢经过长久以来地进化所形成的可以判断物体远近视觉器官，计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。脑海中怎么形成三维信息：主要是由阴影、纹理、运动、
众所周知，计算机视觉（CV）是人工智能研究领域的比较重要的一环。今天是中秋节的第二天，我写该文章的目的是来总结一下计算机视觉之图像分割相关内容，这些内容是对网络上所有内容的归纳，参考了两位博主的优秀博文，具体链接我会在后面给出。为什么要进行图像分割研究呢？图像分割是图像处理和计算机视觉的热点之一，它是图像分析和理解图像特征提取和识别的基础。什么是图像分割？把图像分成若干个特定的、具有独
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2023-11-03 12:08:28
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视觉计算理论（Computational Theory of Vision）
胡占义，中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室
视觉计算理论一般是指马尔（D. Marr ）在其《Vision》[1] 一书中提出的视觉计算理论和方法。马尔计算视觉理论的提出，标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。
马尔计算视觉理论包含二个主要观点：首先，马尔认为人
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2023-12-10 22:11:37
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此文档主要是学习优酷里面的浙大机器视觉（谭平老师自录）的课程学习笔记，主要是重新熟悉一些基础理论知识。一、camera小孔成像原理1.光圈，光圈就是与那个小孔的参数，大光圈即孔大些，则前景光聚焦好，后景光聚光就发散，形成虚化效果，这样就使得景深小，小光圈则相反，需要曝光时间久些，在camera中 光圈是F表示，光圈大小去F的倒数，即数值越小，光圈越大。日F1.4,F5.6等2.视角 Filed o
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2023-12-20 09:39:14
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（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
原创
2017-05-16 21:28:00
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数据驱动的图像分类数据集图像的构建在收集数据集之前，我们需要知道对于图像分类，哪些因素会影响计算机对于图像的识别，也就是跨越**“语义鸿沟”**（即如何将我们人类所看到的高层意思转换为计算机所识别的低二进制） 影响计算机对于图像处理的因素1.视角 对于人来说，从不同的角度看一张图片能很好的识别出是否是同一个物体，而对于机器提取同一物体的不同角度的特征是困难的。2.光照 在不同的光照条件下，同一物体
Computer vision is the emulation of biological visionusing computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) information about the world and the objects
计算机视觉是一种涉及计算机处理和分析数字图像和视频的技术和方法。计算机视觉领域的目标是使计算机能够模拟人类视觉，从而可以理解和解释数字图像和视频中的信息。计算机视觉可以应用于许多领域，包括机器人、医学图像处理、安全检测、自动驾驶汽车、视频监控等。什么是计算机视觉？有哪些方向？计算机视觉通常涉及以下步骤：图像获取：计算机视觉系统首先需要从数字摄像机、扫描仪或其他数字源中获取数字图像或视频。图像预处理
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2023-07-14 19:29:22
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一、什么是计算机视觉计算机视觉(Computer Vision)是一门如何使计算机“看”的学问，让摄像头和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量等机器视觉。计算机视觉能够模拟人类视觉的优越的能力，如识别物体、估计立体空间与距离、躲避障碍、理解图像、想象图像的能力，一定程度上，计算机视觉模拟的是人眼和人脑，不仅让计算机“看”，还要让计算机“思”。此外，计算机视觉还能够弥补人类视觉的缺陷，如不擅长长时
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2023-07-08 13:34:31
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01 引言一切看似复杂的计算机视觉项目，其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理，主要分为两个部分：详细原理介绍Python 代码实战02 原理介绍计算机实际上是怎么”看“图像数据的呢？图像只是三维现实场景的二维表示，比如现实中的一辆汽车是三维物体，但如果你给汽车拍张照片
如今科技发展日新月异，随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展，视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。 视觉SLAM是什么？SLAM的英文全称是Simultaneous Localization and Mapping，中文称作「即时定位与地图创建」，而视觉SLAM就是用摄像头来完成环境的感知
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2023-12-19 19:05:43
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计算机视觉需要掌握的工具和平台取决于具体的应用场景和任务。以下是一些常用的工具和平台：计算机视觉需要掌握哪些工具和平台？编程语言：计算机视觉常用的编程语言包括Python、C++和MATLAB等。Python是最常用的语言，有许多开源的计算机视觉库和框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。计算机视觉库和框架：计算机视觉库和框架可以帮助开发者快速构建计算机视觉应用。常用的计算机
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2023-09-10 22:20:18
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0. 车辆检测与追踪现在的交通系统已经高度依赖视频监控设备获得的实时交通信息，基于视频监控，实现自动检测车辆运动目标，提取车辆目标速度，运动轨迹，车辆特征，车流密度，车牌号码等信息。长话短说，马路上人来车往，有行人，有骑自行车的，有骑电瓶车的，再者就是我们的汽车，所以对车辆实时测速的第一步肯定是先对马路上跑的分类，分成行人、自行车、电瓶车、汽车，当然这里我们只需要找出汽车，对汽车测速。我们知道，有
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2023-12-12 20:25:45
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【新智元导读】自 GAN 诞生以来，在计算机视觉领域中表现可谓是惊艳连连：文本 - 图像转换、域迁移、图像修复 / 拓展、人脸合成甚至是细微表情的改变，无所不能。本文对此进行了盘点，并且作者表示：GAN 很快就可能替代现有的摄影技术了！ AI 生成的图像可能会取代现有的摄影技术。许多人当听到 “人工智能”、“机器学习” 或者 “bot” 的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经
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2023-11-17 16:42:23
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该文章分析的非常好，这里做个记录保存；主要思路：从一维的集合求解拓展至二维的集合求解，求出交并比IOU；IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。 开始计算之前，我们首先进行分析下交集和并集到底应该怎么计算：我们首先需要计算交集，然后并集通过两
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2023-10-05 20:52:08
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文章目录前言Faster-RCNN组成1.输入样本并数据预处理2.backone提取特征3.RPN生成候选框4.Fast-RCNN5.输出分类和回归pred总结补充：训练方式，分步训练 前言上一篇博客把Faster-RCNN的关键技术说了一下，但是流程梳理那部分我觉得写得不妥当，所以单独写一篇梳理整个网络的工作流程再挖一下网络细节。Faster-RCNN组成以训练阶段为例，我把整个网络结构模块化
是的，计算机视觉的应用需要进行数据处理和清洗。计算机视觉的应用是否需要数据处理和清洗？在计算机视觉中，数据是非常重要的。计算机视觉算法的准确性和鲁棒性很大程度上取决于数据的质量。由于实际的图像数据经常存在噪声、失真、光照不足等问题，因此需要进行数据处理和清洗，以确保数据质量。数据处理和清洗包括以下几个方面：数据预处理：对图像进行预处理，如去噪、平滑、锐化、增强对比度等，以提高图像质量。数据切割和标
