计算机视觉

YOLOv12之后，AI在火场如何进化？2025最后一篇YOLO论文揭示：要在浓烟中看见关键，仅靠注意力还不够在计算机视觉领域，目标检测始终是一个充满活力且至关重要的研究方向。从最初的R-CNN系列到如今百花齐放的算法家族，其演进史就是一部追求“更快、更准、更智能”的奋斗史。而其中，YOLO系列凭借其独特的一阶段检测思路、卓越的实时性能和高精度的巧妙平衡，长期以来都是工业界和学术界关注的焦点，YOLO的进化也从未停止。在保证速度的前提下，深度集成多种注意力机制是提升模型在复杂场景下判别力的关键路径。这也引出了我们今天要探讨的核心问题：当面对极端环境，比如浓烟滚滚、火光冲天、背景杂乱、目标微小的消防救援现场时，现

基于LSB匹配的隐写术MATLAB实现LSB匹配隐写术通过动态调整像素的最低有效位（LSB），使修改后的LSB与秘密信息比特匹配，而非强制替换。其核心步骤包括：

一招定胜负

opencv图片处理常见操作今天学习opencv对图片的常见处理操作，包括：图片的打码，组合，放缩，加法运算，加权运算，以及图片的模糊处理（平滑处理）

基于计算机视觉的课堂行为编码研究随着信息技术的飞速发展，计算机视觉技术逐渐在各个领域得到广泛应用。在教育领域，课堂行为分析作为教学质量评估和学生学习效果监控的重要手段，其研究的重要性日益凸显。课堂行为编码作为课堂行为分析的基础，对提高教育信息化水平、促进教育教学改革具有重要意义。本文旨在探讨基于计算机视觉的课堂行为编码研究，以期为我国教育信息化发展提供理论支持和实践指导。近年来，我国教育信息化取得了显著成果，但课堂行为编码技术仍存在诸多挑战。传统的课堂行为编码方法主要依赖于人工观察和记录，效率低下且易受主观因素影响。随着教育规模的扩大

【人工智能】基于YOLO11-C3k2-LFE模型的LED灯目标检测与识别系统研究在深度学习项目中使用PyTorch实现YOLO11-C3k2-LFE模型极其简单，只需在requirements.txt中添加必要的库：

【YOLO数据集】水稻病害目标检测水稻作为全球半数以上人口的主粮，其稳定生产关乎粮食安全与社会稳定。然而，水稻在生长周期内容易受到稻瘟病、纹枯病、白叶枯病等多种病害的侵袭，这些病害若不及时识别与防控，将导致严重的产量与品质损失。传统的病害识别主要依赖农业专家田间目视检查，这种方法不仅效率低下、主观性强，且难以应对大面积监测的需求，易错过最佳防治时机。随着精准农业与人工智能技术的快速发展，基于计算机视觉的病害自动检测技术应运而生，为实现高效、无损、大规模的病害早期诊断与精准防控提供了革命性工具。特别地，基于深度学习的目标检测方法（如YOLO

OpenCV特征描述符：SIFT、SURF与ORB对比目录一、特征描述符的基本概念1.1 什么是特征描述符？1.2 特征描述符的应用场景二、SIFT特征描述符

Opencv总结8——停车场项目实战停车场车位识别是计算机视觉在智能交通领域的典型应用，核心目标是基于监控视频或图像，自动检测车位位置、判断车位占用状态（空 / 占用），并实时统计空闲车位数量。该项目可解决传统停车场找车位效率低、交通拥堵等问题，为智能停车引导系统提供核心技术支撑。

SLAM进阶——数据集目录1 寻找目标领域数据集并下载2 数据集处理及运行2.1 单目2.2.1 图片2.2.2 时间戳2.2.3 相机参数yaml编写

甄心爱学习

计算机视觉-特征提取，特征点提取与描述，图像分割一阶导数（梯度）度量“变化有多快”，所以边缘处应当是一阶导数沿法线方向的极大值；二阶导数度量“一阶导数变化的变化”，一阶导数取得极值的地方根据微积分必有二阶导数为零（且变号），因此也会出现二阶导数的过零点（zero-crossing）。

小白从零开始勇闯人工智能：计算机视觉初级篇（初识Opencv）在人工智能发展的过程中，计算机视觉也开始更频繁的进入到大众的视野里。作为该领域最主流的开源工具库，OpenCV如同一把功能强大的钥匙，开启了探索图像识别与分析的大门。

AI街潜水的八角

基于Opencv的条形码识别与创建条形码（barcode）是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条（简称条）和白条（简称空）排成的平行线图案。条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等许多信息，因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）CCASeg:基于卷积交叉注意的语义分割多尺度上下文解码论文题目：CCASeg: Decoding Multi-Scale Context with Convolutional Cross-Attention for Semantic Segmentation（基于卷积交叉注意的语义分割多尺度上下文解码）

Opencv总结7——全景图像拼接全景图像拼接是将多张重叠的局部图像，通过特征匹配、变换对齐和融合拼接，生成一张宽视角、无明显拼接痕迹的完整图像技术。其核心逻辑是找到图像间的重叠特征点，通过数学变换实现图像对齐，最终完成无缝融合。

APISR IN COMFYUI：提升ComfyUI图像超分辨率的强力插件APISR Image InputAPISR Model SelectorAPISR Parameter Adjuster

【YOLO数据集】船舶检测随着全球海洋经济的蓬勃发展与航运业年均 5.7% 的稳定增长，船舶作为海上运输核心载体，其数量与种类持续扩容，对船舶实时检测、识别的精准性与时效性提出了更高要求，该技术已成为保障海上交通安全、海洋资源管理、海岸线安防及军事防御部署的关键支撑。然而传统船舶检测依赖人工目视观察或雷达系统，存在显著瓶颈：复杂海况下光学传感器识别率骤降至 68%，易引发漏检风险；雷达系统处理时延≥3 秒，难以满足实时避障等应急需求，且单套高精度雷达成本超 200 万美元，规模化部署受限。同时，海上船舶在遥感图像中常呈现任意方向排

资源分享第三天今天发现了网盘里还有很多编程的课程，包括C++\C\Python\Emgucv\java等，还有一些计算机视觉的学习资料。这些编程语言我都有所接触，所以差不多都学了一些，但是都没有学的很深入，C和C++是上学时候学习的比较深入地，python和Emgucv是上班后要学习深度学习时接触比较深的，java只跟踪了一个项目，学习了一些简单的皮毛，视频也没怎么看，大家觉得有用的话就多学习学习吧，整理的有些乱，整理的时候有点崩溃，本来想直接删除的，想想还是分享一下吧，大家见谅。

CMake下载与安装下载完成后，你需要使脚本具有执行权限运行安装脚本选择安装目录‌ 按照提示选择安装目录，或者接受默认的安装目录。通常，默认目录是 /usr/local。

【基于 TensorFlow+CNN 的水果图像识别系统设计与实现】本文详细介绍如何基于 TensorFlow 2.x 深度学习框架，从零构建一个卷积神经网络（CNN）模型，实现对苹果、香蕉、葡萄、橙子、梨五种常见水果的精准识别。文章将深入解析数据增强策略、CNN 网络架构设计、训练过程可视化（准确率/损失曲线），并重点通过混淆矩阵（Confusion Matrix）对模型性能进行深度评估，最后基于 Flask + AJAX 实现 Web 端的无刷新可视化部署。

DAY 54 对抗生成网络（ps：如果你学有余力，对于 gan的损失函数的理解，建议去找找视频看看，如果只是用，没必要学）先跟你说清楚：咱们今天学的 “对抗生成网络（GAN）” 一点都不玄，核心就是两个角色的博弈，再加上两个实用的 PyTorch 工具（nn.Sequential、LeakyReLU）。我会用 “造假币 vs 警察” 的例子贯穿全程，代码只写核心逻辑，每一行都解释，保证你能懂。