视觉检测

牛津大学开源视频中的开放世界目标计数！GitHub PaPerNiki Amini-Naieni nikian@robots.ox.ac.uk Andrew Zisserman az@robots.ox.ac.uk 视觉几何组（VGG），牛津大学，英国

孚为智能科技

集装箱残损识别系统如何检测残损？它的识别率能达到多少？在现代物流运输中，集装箱的频繁装卸和长途运输容易导致箱体表面出现锈蚀、凹痕、刮伤等残损问题。传统的检测方式依赖人工目检，效率低且容易遗漏细微损伤。而基于AI的集装箱残损识别系统通过高精度成像和智能分析技术，实现了自动化、高精度的损伤检测，大幅提升了验残效率和准确性。系统如何检测残损？ 1. 高精度线扫成像系统采用工业级线扫相机，以单像素0.1mm的精度逐行扫描集装箱表面，配合高速补光灯，确保在车辆15km/h通过时仍能清晰成像。相比传统面阵相机，线扫技术可消除透视畸变，实现长距离无缝拼接，完整覆盖箱体

强盛小灵通专卖员

目标检测中F1-Score指标的详细解析：深度理解，避免误区在目标检测的世界里，F1-Score 是一个常被提及的重要评估指标，然而，很多人却对它的具体含义和应用场景了解不深，导致在模型评价时出现误用甚至误判。那么，为什么F1-Score如此重要？它到底是如何在目标检测中发挥关键作用的？今天，我们就来详细解析F1-Score，并带你了解如何更好地使用它来评估你的目标检测模型。

山海不说话

视频行为标注工具BehaviLabel（源码+使用介绍+Windows.Exe版本）最近在做行为检测相关的模型，用的是时空图卷积网络（STGCN），但原有kinetic-400数据集数据质量较低，需要进行细粒度的标注，同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块，干脆自己花了两天功夫随手写了个视频标注工具，在此分享。

计算机视觉顶刊《International Journal of Computer Vision》2025年5月前沿热点可视化分析追踪计算机视觉领域的前沿热点是把握技术发展方向、推动创新落地的关键，分析这些热点，不仅能洞察技术趋势，更能为科研选题和工程实践提供重要参考。本文对计算机视觉顶刊《International Journal of Computer Vision》2025年5月前沿热点进行了可视化分析。欢迎阅读和转发。

【深度学习】为什么2个3×3的卷积可以相当于一个5×5的卷积核？为什么3个3×3的卷积相当于一个7×7的卷积核，到底区别在哪里？我们该如何使用？假设输入通道数为 C i n C_{in} Cin，输出通道数为 C o u t C_{out} Cout，步长均为1， padding均为相同填充（保证输出尺寸一致）。

（一）视觉——工业相机（以海康威视为例）工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。

智能工业品检测-奇妙智能

赋能低空经济 | 奇妙智能已掌握AI+无人机智慧巡检技术奇妙智能团队依托自主研发的AI识别技术与无人机相结合，实现无人机空地协同智慧巡检应用，为行业领域安全预警智能化翻开了新的篇章

学算法的程霖

CVPR2025重磅突破：AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据，破解视觉检测瓶颈！本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架，该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力，仅需单个正常样本和文本描述，即可生成逼真且多样化的异常样本，有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题，为工业质检、医疗影像等领域提供了新的解决方案。

VisionPro_连接相机

VisionPro_几何学工具根据提供的输入创建指定的几何形状查找工具使用工具中包括的游标卡尺的结果创建指定的形状匹配工具使用从其他工具的输入创建一个最佳匹配形状

5：OpenCV—直方图均衡化直方图均衡是一种用于增强和调整图像对比度的图像处理技术。它通过重新分配图像的像素值，使得图像的灰度级在整个范围内均匀分布，从而增强图像的视觉效果。

【IPMV】图像处理与机器视觉：Lec10 Edges and Lines本系列为2025年同济大学自动化专业**图像处理与机器视觉**课程笔记 Lecturer: Rui Fan、Yanchao Dong

工业视觉相机选型指南：从参数到品牌对比在工业视觉系统中，相机是核心传感器，其选型直接影响成像质量、检测精度和系统稳定性。本文从关键参数、主流品牌特性、应用场景适配及选型步骤四个维度，深度解析视觉工程师如何选择工业相机。

Maya动画技术

ollama调用千问2.5-vl视频图片UI界面小程序分享ollama调用千问2.5-vl视频图片内容，通常用命令行工具不方便，于是做了一个python UI界面与大家分享。需要提前安装ollama，并下载千问qwen2.5vl:7b 模型，在ollama官网即可下载。（8G-6G 显卡可用），用于识别图片信息。之前还下载了 qwen3:8b版，发现也可以此程序调用，比图片识别更快，用qwen3:8b文字直接提问，随便输入张图片即可。图片不起作用。不知为何qwen2.5vl:7b 默认只支持cpu预处理图片，所以，图片推理的过程非常慢。qwen3:8b 默认

3：OpenCV—视频播放在本教程中，我将向您展示如何使用OpenCV从文件或相机/网络摄像头捕获和播放视频。尽管OpenCV没有针对视频处理进行优化，但它提供了一个简单的API来播放视频。在我们的OpenCV程序中，我们所要做的就是从视频文件或相机中提取帧（图像）并在连续循环中显示。

湖北春晖信息

基于深度学习的工业OCR数字识别系统架构解析一、项目场景春晖数字识别视觉检测系统专注于工业自动化生产监控、设备运行数据记录等关键领域。系统通过高精度OCR算法，能够实时识别设备上显示的关键数据（如温度、压力、计数等），并定时存储至Excel文件中。这些数据对于生产过程的监控、设备状态的评估以及后续的数据分析至关重要，为企业的生产管理、质量控制和数据分析提供了强大的支持。

使用 OpenCV 将图像中标记特定颜色区域在计算机视觉任务中，颜色替换是一种常见的图像处理操作，广泛用于视觉增强、目标高亮、伪彩色渲染等场景。本文介绍一种简单而高效的方式，基于 OpenCV 检测图像中接近某种颜色的区域，并将其替换为反色（对比色），从而实现视觉上的突出显示。

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1：OpenCV—图像基础您只需要在程序中包含 opencv2/opencv.hpp 头文件。该头文件将包含应用程序的所有其他必需头文件。因此，您不再需要费心考虑程序应包含哪些头文件。例如 -