参考高翔《视觉SLAM十四讲》PnP是通过一组匹配好的3D点和2D点来求解两帧图像之间运动的一种算法。PNP的求解有DLT(直接线性变换)、P3P、EPNP和BA优化等方式。ICP的求解有两种方式：线性代数的求解(SVD),非线性优化方式(BA).本文主要讲解BA（Bundle Adjustment）。基于图的SLAM算法里面使用图优化替代了原来的滤波器，这里图优化就是指BA。 BA的定义： 从视
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2023-08-26 12:02:09
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计算机视觉电子科大答案(a)ⅰ假设像平面的宽度是d，高度为h，相机的焦距为f，则横向和纵向的视场为：,ⅱ,ⅲ视场越大分辨率越低，视场越小分辨率越高。(b)ⅰ假设一点在相机坐标系中的坐标为(X,Y,Z),那么平面投影为(x,y),在像素坐标系中的坐标为(u,v)。则：,而投影点变换到像素坐标系中：最终：ⅱ坐标点为(12m,7m,103m)，。(a)证明：设一条直线为，那么在透视投影条件下在像素坐标系
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2023-06-13 23:48:12
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深度学习入门（四十八）计算机视觉——SSD实现前言计算机视觉——SSD实现教材1 模型1.1 类别预测层1.2 边界框预测层1.3 连结多尺度的预测1.4 高和宽减半块1.5 基本网络块1.6 完整的模型2 训练模型2.1 读取数据集和初始化2.2 定义损失函数和评价函数2.3 训练模型3 预测目标4 小结 前言计算机视觉——SSD实现教材在之前，我们分别介绍了边界框、锚框、多尺度目标检测和用于
啥也不说，直接上代码方案一：public static void main(String[] args) {
System.out.println("请输入数字a");
double a=new Scanner(System.in).nextDouble();
System.out.println("请选择运算符号(+ ,-,*,/): ");
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2023-08-11 08:52:56
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计算机视觉技术 - 简介计算机视觉 (Computer Version, CV) 是一门研究如何使计算机“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和计算机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，使计算机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，信息是指可以用
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2023-07-10 15:02:36
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今天在改模型的时候刚好用到了IOU，因此将IOU说说，记录一下代码，方便以后复用。1、什么是IOUIoU 的全称为交并比（Intersection over Union），它的计算也比较简单，就是两个目标proposal框重叠的区域比总体的区域。如下图所表示的，着就是所谓的IOU。2、为什么需要Iou？在做目标检测的过程中有一个指标来评价这个模型的好坏，也就mAP。这个指标我下次再说，用检测出来的
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2023-09-02 22:11:52
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计算机视觉，图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的学科。如果你翻开带有上面这些名字的教材，你会发现在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠。这表明这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。然而，各研究机构，学术期刊，会议及公司往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样的用来区分这些学科的特征便被提了出来。下面将给出一种区分方法，尽管并不
有多种不同的方法可以对计算机架构进行分类。一个广泛使用的分类方法是弗林分类法（Flynn’s Taxonomy），它根据指令和数据进入CPU的方式，将计算机架构分为4种不同的类型（如下图所示）。 单指令单数据（SISD）单指令多数据（SIMD）多指令单数据（MISD）多指令多数据（MIMD） &
1 用经典的caffe网络训练，得到一个100KB的模型，里面共存储了____个权重值2 反卷积层参数配置为：pad 2, kernel size 4, stride 3。输入feature map长宽为32，输出feature map的长宽为______反卷积计算公式：output=s(i-1) + k-2p (s:步长，i:输入尺寸，k:卷积核尺寸，p:padding,某一边填充的尺寸，一般为
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2023-05-26 23:48:45
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## mAPmAP定义及相关概念mAP：mean Average Precision，即各类别AP的平均值AP：PR曲线下面积PR曲线：Precision-Recall曲线Precision：TP/(TP+FP)Recall:TP/(TP+FN)TP:IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）FP：IoU <=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框
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2023-11-03 13:05:34
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文章目录图像轮廓的检测模板匹配适应窗口大小显示图片图像金字塔拉普拉斯金字塔 图像轮廓的检测cv2.findContours(img,mode,method) mode :轮廓检索模式RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中RETR_CCOMP:检索所有轮廓，并将他们组织为两层，顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞边界RETR_TR
1 前言很高兴能够在和大家分享一些计算机视觉技术（computer vision）在交通领域的应用知识。鉴于之前在计算机视觉领域的一些探索，在目标（车辆）检测、目标(车辆)追踪、车辆重识别、3D视觉、少样本学习、元学习、基于视觉的交通流参数提取以及事故快速检测等领域存在一些学习经验。本文将做一个有关交通CV的简单介绍。具体包括：（1）简单聊聊交通CV。即对CV和交通CV做个简单的介绍；（2）一些简
1、计算机由硬件系统和软件系统组成。硬件：主机和外设部分软件：系统软件和应用软件操作系统：：是一种方便用户管理和控制计算机软硬件资源的系统软件，同时也是一个大型的软件系统，其功能复杂，体系庞大，在整个计算机系统中具有承上启下的地位。我们操作计算机实际上是通过操作系统来进行的，它是所有软件的基础和核心。语言处理程序：也称为编译程序，作用是把程序员用某种编程语言(如Python)所编写的程序，翻译成计
本文概述：一、计算机视觉（以下简称CV）概述二、图像预处理 o 图像显示与存储原理（略） o 图像增强的目标 o 图像处理方法 o 点运算：基于直方图的对比度增强 o 形态学处理（略） o 空间域处理：卷积 o 卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等） o 频率域处理：傅里叶变换、小波变换（略） o 应用案例： 平滑、边缘检测、CLAHE等 一、CV研究内
论文名称：Generative Adversarial Networks in Computer Vision: A Survey and Taxonomy 论文下载：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3439723 论文年份：ACM Computing Surveys 2021 论文被引：173（2022/04/12） 论文代码：https://github.
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2023-08-08 15:29:42
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你了解计算机视觉目标分类、识别、检测、分割任务吗，一文读懂这些CV问题 提示：据说这是科大讯飞的算法面试题 计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使机器“看”的科学。在CV领域，主要的任务分别为图像分类/定位、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。此外还有很多其他更加具体的任务。本文将针对这些主要任务的概念做介绍。基础知识： 【1】深度学习面试题——深度学习的技术发展史文章目录
1、微软 微软（Microsoft）是世界上最大的IT公司，总部位于华盛顿州雷德蒙市。产品包括：Microsoft Windows，Microsoft Office和Internet Explorer等。微软于1975年4月4日由比尔·盖茨和保罗·艾伦创立。起初，公司主要专注于操作系统，之后开始业务多元化，涉及到各种软件产品。微软在2011年以85亿美元价格收购S
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2023-07-10 23:45:42
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计算机视觉（Computer Vision）研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。 图像处理和计算机视觉 图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换，图像增强，图像
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2023-07-12 15:40:27
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自从上了研究生才让我对人工智能领域有了些许了解，然而也让我对其下一个热门领域——计算机视觉产生了浓厚的兴趣。然而目前已经快接触有一年的时间了，但还是有许多要提升的地方。现在就自己的学习路径作个总结。 计算机视觉可以分三步走我个人觉得比较适合自己，这是一些浅见。第一个阶段——图像处理(数字图像处理)，第二阶段——图像识别(机器学习)，第三阶段——图像语义的理解(深度学习)。这期间自己接触过一些书籍
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2023-10-12 12:11:30
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目录一，导论二，图像采样和频域处理1.计算机图像2.常用的亮度等级（灰度值）3.多通道图像4.图像插值算法（记住哪些算法）5.像素空间关系1像素邻域2.像素连接3.像素连通4.像素距离（三个公式记住）6.傅里叶级数7.傅里叶变换8.离散余弦变换三，基本图像处理运算1.灰度直方图2.点算子 3.直方图正规化（计算题） 4.直方图均衡化（步骤，计算） 5.阈值处理6.最优
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2023-09-06 11:27:30
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