图像识别

【YOLOv8学习】WSL2中安装标注软件X-AnyLabeling前段时间，在wsl中安装配置了yolov8的环境，在训练模型时，需要用到标注软件，这次参考了官网的快速入门指南和GhatGPT，安装X-AnyLabeling软件，记录下安装过程与错误处理。

基于yolov5+LPRNet+flask+vue的车牌识别（2）总结：

基于yolov5+LPRNet+flask+vue的车牌识别（1）其中images中train和val存放的图片，要和label中的train和val标签文件一一对应在images和val的同级目录下的classes.txt文件中放入监测的类型，这边监测的是一种类型，就是车牌（plate）

SIFT实现简单的图像匹配，查找icon在图中的位置通过SIFT匹配到icon在原图的位置（使用LightGlue库的SIFT特征匹配算法）SIFT（尺度不变特征变换）是一种检测和描述图像局部特征的经典算法，具有尺度不变性和旋转不变性，能在不同尺度、旋转角度下稳定检测到相同特征点。

yoloV5的环境安装我这边使用的是python3.8和Anaconda管理的环境2. 登录pytorch官网可以看看自己电脑支持什么样版本的

GitHub开源项目Zerox：AI驱动的OCR革命零样本学习的实现原理复杂布局解析核心技术分布式处理框架数据来源：CSDN开发者实测报告及AI工具导航站测评

yolov8 视频识别动物实战本人使用mac m1电脑安装设置虚拟环境安装依赖库安装 YOLOv8这里会自动拉取官方的模型yolov8s.pt，同时识别图片里面的人物和汽车是否识别

【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。