图像识别

【三维重建】VGGT：告别漫长等待，几秒解锁3D世界的CVPR黑马计算机视觉领域常常被复杂的 3 D 重建任务困扰，传统方法需要漫长优化与昂贵计算。但现在，Facebook Research 团队开源的 VGGT（CVPR’25 论文工作）改变了游戏规则。这款前馈 Transformer 模型只需单张到数百张图像输入，几秒钟内直接输出相机位姿、深度图、点云及运动轨迹四大核心结果，无需任何迭代优化。技术发烧友们，是时候体验“一键生成 3 D 世界”的未来了。

【图片转 3D 模型】北大·字节跳动·CMU携手——单图15 秒生成结构化3D模型！PartCrafter 由北京大学、字节跳动与卡耐基梅隆大学联合研发，是全球首个端到端生成结构化 3 D 网格的模型。它仅需单张 RGB 图像，即可在 34 秒内生成带语义分解的 3 D 部件（如机械关节、家具组件），跳过传统“分割-重建”流程，直接输出可编辑的零件级模型。其核心突破在于将物理世界的组合逻辑融入 AI 生成过程，甚至能推断图像中被遮挡的隐藏结构。

用户09888021793

Topaz Photo AI人工智能图像降噪安装教程（Mac）安装包有两个版本： - 直接安装版：版本稍旧，但直接将安装包拖入应用程序中即可完成安装 - 补丁版：先运行安装包→→安装AI Models需要🛝🧱 科学上网（必须完成的一步，做不到请换版本安装，安装预计需要半小时）→→安装补丁

Chain-of-Zoom ：64 倍超分辨率在线体验谷歌最新发布 SignGemma 手语翻译模型，基于 Gemma，专用于美国手语(ASL)与英语的实时双向互译。目前只开放了申请测试[1]，预计今年晚些时候才会正式发布。

一个人的博客@你

C# 通用OCR识别通过查看网络资料以及书籍资料，发现大多数OCR识别功能都是基于Python语言开发的，对于习惯使用C# 开发语言的程序猿们，岂不是一件很苦恼的事！当然想学习Python，掌握多一项技能也并不是坏事！为了方便使用，想使用C# 的往下看（或需要使用当作工作辅助也行，资源下载在最后有链接）。

OpenCV图像矩与形状匹配完全指南总结：本文系统讲解了图像矩与形状匹配的核心技术：下期预告：《模板匹配算法》将深入讲解基于相关性和机器学习的模板匹配技术。

OpenCV图像轮廓分析完全指南总结：本文系统讲解了轮廓分析的核心技术：下期预告：《图像矩与形状匹配》将深入讲解Hu矩、Zernike矩等高级形状特征。

深度学习-python猫狗识别tensorflow2.0猫狗识别的数据集依旧可以从Kaggle上下载，数据集下载链接： https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

Arthas watch （方法执行数据观测）@[toc]提示函数执行数据观测让你能方便的观察到指定函数的调用情况。能观察到的范围为：返回值、抛出异常、入参，通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。

Canny边缘检测优化实战总结：本文深入讲解了Canny边缘检测的优化策略：下期预告：《霍夫变换》将深入讲解直线/圆环检测原理与优化方法。

边缘检测基础（Sobel/Laplacian）总结：本文系统讲解了边缘检测的基础技术：下期预告：《Canny边缘检测》将深入讲解最优边缘检测算法的原理与实现。

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的迁移学习与模型优化（173）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

形态学操作（腐蚀/膨胀/开闭运算）总结：本文系统讲解了形态学操作的核心技术：下期预告：《边缘检测基础》将深入讲解Sobel、Prewitt等经典边缘检测算子。

合合技术团队

实测对比｜法国 AI 独角兽公司发布的“最强 OCR”，实测效果如何？3月上旬，法国一家AI独角兽公司进军OCR（光学字符识别）领域，发布了一个号称“全世界最好的OCR”产品，根据其技术团队的说明，这款OCR产品具备优秀的准确度和认知能力，能够理解文档的每个元素（包括文本、表格、公式等），从图像和PDF中提取内容信息。与当前市场或学术界其他文档解析工具一样，这款产品（下文中简称为“A产品”）旨在对AI难以直接识别的复杂文档进行解析处理，提升类似RAG等文档场景下的AI应用性能。

Retinex 算法 + MATLAB 软件，高效率完成图像去雾处理在计算机视觉领域，图像去雾是一项重要的预处理任务，尤其是在自动驾驶、遥感图像分析以及监控系统中，去雾能够有效提升图像质量，使目标更加清晰可见。本项目采用 Retinex 算法进行图像去雾，并结合 GPU 加速以提高计算效率。 Retinex 算法原理： Retinex (Retina + Cortex) 是 Land 和 McCann 提出的图像增强算法，主要基于人眼视觉系统对亮度变化的适应性。Retinex 算法的核心思想是：

图像插值算法（最近邻/双线性/立方卷积）总结：本文系统讲解了图像插值核心算法：下期预告：《图像滤波基础》将深入讲解均值滤波、高斯滤波等线性滤波技术。

OpenCV图像算术运算完全指南总结：本文系统讲解了OpenCV算术运算的核心技术，关键要点：下期预告：《图像阈值化》将深入讲解全局/自适应阈值、Otsu算法等二值化技术。

图像几何变换（平移/旋转/缩放/仿射）总结：本文系统讲解了OpenCV几何变换的核心技术，关键要点：下期预告：《图像阈值化》将深入讲解全局/自适应阈值、Otsu算法等二值化技术。

OpenCV像素级操作核心技术解析总结：本文深入解析了像素级操作的三大核心技术，建议开发时：下期预告：《色彩空间转换原理与实战》，将深入讲解HSV/YUV等色彩空间的转换原理与应用场景。

OpenCV色彩空间转换深度解析总结：本文系统讲解了OpenCV色彩空间转换的核心技术，关键要点：下期预告：《图像几何变换》将深入讲解仿射变换、透视变换等高级几何变换技术。