图像感知
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使用Flux.jl进行图像分类
在PyTorch从事一个项目，这个项目创建一个深度学习模型，可以检测未知物种的疾病。 最近，决定在Julia中重建这个项目，并将其用作学习Flux.jl[1]的练习，这是Julia最流行的深度学习包（至少在GitHub上按星级排名）
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使用 SKimage 的图像预处理
介绍 图像是视觉对象的二维表示，例如照片、绘画或素描。在数字成像中，图像存储为像素值数组，其中每个像素代表图像亮度和颜色的样本。每个像素的颜色可以由一个或多个通道表示，如传统彩色图像中的红色、绿色和蓝色 (RGB) 通道
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使用 OpenCV for Android 进行图像特征检测
android 开发人员，可能熟悉使用activities， fragments， intents以及最重要的一系列开源依赖库。但是，注入需要本机功能的依赖关系（如计算机视觉框架）并不像在 gradl
图像特征检测 2023-02-21 -
如何使用 Python比较两张图像并获得准确度？
本文，将带你了解如何使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。首先，你需要了解我们是如何比较两个图像的。我们正在使用Face Recognition python 模块来获取两张图像的128 个面部编码，我们将比较这些编码
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使用 c++ 将图像转换为 ASCII 艺术
什么是 Ascii 艺术？ASCII艺术是一种图形设计技术，使用计算机进行演示，由1963年ASCII标准定义的95个可打印字符（总共128个）和ASCII兼容字符集（超过标准7位ASCII的128个字符）拼凑而成
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使用 Python 的铅笔素描图像
图片在 Python 中表示为一组数字。所以我们可以进行各种矩阵操作来得到令人兴奋的结果。在本教程中，将向你展示如何只用几行代码创建“铅笔”草图图像。这个过程非常简单：1. 灰度图像2. 反转颜色3. 模糊倒置图像4. 将减淡混合应用于模糊和灰度图像我们可以为此选择任何我们想要的图像
Python 2023-01-03 -
AI图像革命已来，我们离AI生成的元宇宙生态还有多远？
在科技界，2022年可谓是人工智能之年。在过去的十二个月里，我们看到了人工智能艺术、工具、作家、音乐作曲家和基于人工智能的皮肤分析的爆炸式增长。但毫无疑问，该领域的明星还得是AI图像生成器。在社交媒体上，由计算机创建的生动数字插图和简单的单词提示已经逐渐代替了普通照片
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OpenCV 对图像的基本操作
今天要用的照片。nasa．png代码import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltBLUE ＝ ［255，
OpenCV 2022-12-12 -
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在 Python 中使用 OpenCV 进行图像处理
任务描述· 使用 Python 代码自己创建图像。· 拍摄 2 张图像，裁剪两张图像的一部分并交换它们。· 拍摄 2 张图像并将它们组合成一张图像。例如拼贴画。首先，我们将探索有关 Python 中图像处理和 OpenCV 库的各种细节
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数字图像处理：边缘检测
序言在之前的文章中，我介绍了傅里叶变换，这次我将介绍另一种图像处理方法，边缘检测。在openCV中，有很多函数可以让我们找到图像的边缘，在这篇文章中，我将挑选出比较有代表性的Sobal算子和Laplacian算子进行介绍
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苹果最新专利忙着研究AI图像合成，视觉灵敏度抑制算法精准获取人眼疲劳度！
知情郎·眼｜侃透公司专利事儿今天聊聊苹果的新专利。看看苹果的工程师最近忙着解决哪些技术难点问题，尤其在AI领域，有啥新进展。最近苹果日子过的不大顺当，新产品iPhone?14因为郑州富士康疫情也延迟交货了
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python中的图像增强技术
关键词：－ 对数变换、幂律变换、图像增强、对比度拉伸数字图像处理 （DIP） 对不同类别的图像执行各种操作，例如图像增强、图像分析、图像压缩、图像变换等。图像增强用于对图像进行操作，以提取用户识别的所需和重要的关键特征，例如：调整图像的对比度值
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图像上的 OpenCV 算术运算
OpenCV 简介图像可以进行算术运算，例如加法、减法和按位运算（AND、OR、NOT、XOR）。这些操作可以帮助改善输入图像的属性。图像算法对于分析输入图像的属性是必要的，可以将操作后的图像用作增强的输入图像，并且可以对图像应用更多操作，以进行阈值化、膨胀等
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在 C++ 中使用 OpenCV 对图像中的对象进行扭曲透视
例子。代码：＃include ＜opencv2／imgcodecs．hpp＞＃include ＜opencv2／highgui．hpp＞＃include ＜opencv2／imgproc．hpp＞＃i
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使用 Google Colab 训练的图像分类模型
介绍图像分类是按照预先确定的原则对图像内的像素组进行分类和识别的过程。在创建分类规则时使用一种或多种光谱或文本质量是可行的。两种流行的分类技术是“有监督的”和“无监督的”。图像分类如何工作？使用标记的样本照片，训练模型以检测目标类别（要在图像中识别的对象）
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建立重复图像查找系统
是否要识别重复或接近重复的图像？或者计算数据集中每个图像的副本数？如果是，那么这篇文章是给你的。本文的目标有五个方面：1. 理解重复图像查找器和基于内容的图像检索系统之间的区别2. 演练比较相似图像的
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使用U-Net方法对航空图像进行语义分割
在机器学习中，模型是在各种应用中训练的，特别是在深度学习和图像数据集上。基于卷积运算的方法在许多领域都进行了研究，尤其是手臂检测、自动驾驶汽车、无人机航拍图像、战争技术。人眼能够很容易地对所看到的进行分类和区分
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ADAS 十年如一日，800W像素感知会打破体验天花板吗？
本文来源：智车科技／ 导读 ／过去十年间，ADAS 无论从产业普及还是用户认知都获得了长足的进展。行业的崛起甚至孕育了Mobileye这样的新生巨头，以视觉感知方案为主的广泛市场基础得以奠定。但下一个十年呢？回顾这十年的ADAS发展，似乎突破性创新乏善可陈
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使用Pytorch进行图像增强的综合教程
最近，在研究项目中，开始了解图像增强技术的重要性。该项目的目标是训练一个能够重建原始图像的鲁棒生成模型。所解决的问题是异常检测，这是一个相当具有挑战性的问题，因为数据量很小，而且模型不足以单独完成所有工作
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Python 3 显示图像的方法
如果你正在寻找一个库来帮助你在 Python 中显示图像，那么你很幸运。Python 有许多不同的库可用于显示图像。三个最受欢迎的库是Pickel、Matplotlib 和 OpenCV。到底应该选哪一个，还是看自己的个人喜好了
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在 R 中使用 Keras 构建深度学习图像分类器
介绍深度学习和人工智能的一个重要应用是图像分类。图像分类是根据图像所包含的特定特征或特征对图像进行标记的过程。该算法识别这些特征并利用它们来区分图像并为它们分配标签。卷积神经网络 （CNN） 是深度学习图像分类模型的主要构建块，通常用于图像识别、图像分类、对象检测和其他类似任务
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使用 TensorFlow 2.x API 介绍图像中的显着性图
TensorFlow 2．x 简介在计算机视觉领域中，显着性图是图像在人类视线最初聚焦的区域。显着性图的主要目标是突出特定像素对人类视觉感知的重要性。例如，在下图中，花和手是人们首先注意到的东西，因此必须在显着性图上强调它们
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全时空路网感知：闪马智能在交通论坛分享城市交通管理新思路
7月23日，2022第十一届中国（深圳）道路交通安全论坛在深圳召开。公安部交通管理科学研究所、中国卫星导航定位协会、中国道路交通安全协会、公安部交通管理局、深圳市交通运输局以及深圳市公安局交通警察局等部门领导出席了本次论坛
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关于图像处理和Python深度学习的教程：第二部分
我们将以对比度增强开始第二部分。6、对比度增强某些类型的图像（如医学分析结果）对比度较低，很难发现细节，如下所示： xray ＝ imread（＂images／xray．jpg＂）
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关于图像处理和Python深度学习的教程：第一部分
介绍在这篇文章中，我们将学习如何执行图像处理。在整篇文章中，我们使用到的库是Scikit Image。基础知识1、什么是图像？图像数据可能是文本之后最常见的数据。那么，电脑如何理解你在埃菲尔铁塔前的自拍呢？它使用一个称为像素的小正方形网格
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基于卷积神经网络的图像分类
现在是学习卷积神经网络及其在图像分类中的应用了。什么是卷积？卷积运算是使用具有恒定大小的“窗口”移动图像，并将图像像素与卷积窗口相乘以获得输出图像的过程。让我们看看下面的例子：我们看到一个9x9图像和一个3x3卷积滤波器，其恒定权重为3 0 3 2 0 2 1 0 1，以及卷积运算的计算
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一文读懂自动驾驶2D和3D视觉感知算法
本文来源：智车科技／ 导读 ／环境感知是自动驾驶的第一环，是车辆和环境交互的纽带。一个自动驾驶系统整体表现的好坏，很大程度上都取决于感知系统的好坏。目前，环境感知技术有两大主流技术路线：①以视觉为主导
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安霸助力卡车自动驾驶领导者嬴彻科技交付L3级自动驾驶方案,涵盖前视及周视的视觉感知和AI计算
嬴彻科技在其车规级中央计算平台中采用安霸边缘AI 芯片2022年6月22日,美国加利福尼亚州圣克拉拉市,Ambarella (下称“安霸”,纳斯达克股票 代码: AMBA,专注于AI视觉感知芯片的半导体公司)
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使用计算机视觉转换水彩艺术中的图像
介绍在本文中，我们将研究能够将图像更改为水彩艺术形式的应用程序，我们将仅使用计算机视觉操作，即不涉及任何机器学习技术，仅涉及精细的图像处理技术。计算机视觉的现实应用因此，在讨论该方法并跳转到代码部分之前，让我们首先讨论一下该项目中使用的技术如何在实际场景中提供帮助
计算机视觉 2022-06-06 -
感知方案的路径抉择：国内看“特斯拉”国外看“蔚小理”
文丨智能相对论作者丨陈明涛自动驾驶行业内一直对两种路线有争论。一个是实现无人驾驶的实现路径之争，走L1到L4的渐进式路线，还是走直达L4的跨越式路线；另一个是无人驾驶的感知方案之争，选纯摄像头，还是选摄像头和各种雷达融合
新能源 2022-05-26 -
使用 3 个Python库的图像增强
介绍本文中探索三个流行的 Python 图像增强库。图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中，一个常见的问题是，模型不能正确地对图像进行分类，只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练
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技术打开感知世界：当感官数字化，会发生什么？
在佛教理论中，人有六根，分别为：眼、耳、鼻、舌、身、意。这六根也是我们红尘人士对整个世界感知的通道。舌是其中支持我们肉身得以存续的关键，饮食带给我们的安慰也是所有人辛勤劳动后的犒赏。不过现实告诉我们的
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极“智”感知、安全随行，商汤绝影助力本田中国全新纯电品牌“e:N”系列新车发布
商汤绝影再下一城，赋能本田中国首款纯电系列新车发布近日，本田中国全新纯电动品牌“e:N”系列两款首发车型东风本田e：NS1与广汽本田e:NP1相继发布，基于全新的电动平台架构与智能生态系统打造，融合“动、智、美”三大魅力价值
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使用 Fast ai 进行图像分类
介绍从头开始训练深度学习模型可能是一项乏味的任务。你必须找到正确的训练权重，获得最佳学习率，找到最佳超参数以及最适合你的数据和模型的架构。再加上没有足够的质量数据来训练，以及它需要的计算强度会对我们的资源造成严重损失，这些因素在第一轮就把你击倒
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图像识别型"智能无人收银系统"的应用化实验
丸红株式会社（以下简称“丸红”）与京瓷株式会社（以下简称“京瓷”）就通过图像识别型“智能无人收银系统”（以下简称“本系统”），实现用于超市图像结算服务的应用化进行实验，签订了基本协议书。今年夏天将首先在神奈川县的超市店铺进行实验
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人工神经网络训练图像分类器
我们将仅使用全连接层在20000张图像上训练图像分类模型。所以没有卷积和其他花哨的东西，我们将把它们留到下一篇文章中。不用说，但你真的不应该使用普通的人工神经网络来分类图像。图像是二维的，通过展平图像，你将失去使图像可识别的模式
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自动驾驶：基于PCL的激光雷达感知
介绍自动驾驶是现代技术中一个相对较新且非常迷人的领域。在2004年的DARPA Grand Challenge期间公开展示，并在2007年转向更具挑战性的城市环境，自那以后，工业界和学术界一直在追求自动驾驶
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