cv

OpenCV(python)从入门到精通——运算操作

Vision - 开源视觉分割算法框架 Grounded SAM2 配置与推理教程 (1)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/143388189

VQGAN（2021-06：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis）论文：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear BottlenecksMobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNetV1网络，准确率更高，模型更小。

图像特征与边缘检测：从Sobel算子到Canny边缘检测【计算机视觉】在日常生活中，人类通过观察图像的特定特征来识别物体，如通过颜色、形状或纹理。对于计算机视觉而言，图像特征是计算机识别、理解图像的基础，帮助机器学习如何“看懂”图像。

CVPR2024 | PromptAD: 仅使用正常样本进行小样本异常检测的学习提示论文名称：PromptAD: Learning Prompts with only Normal Samples for Few-Shot Anomaly Detection

C++编程：生产者-消费者模型中条件变量的使用问题及优化方案在C++多线程编程中，生产者-消费者模型是一种常见的并发模式。然而，由于我们项目中不当的设计导致消费者线程偶尔处于永远等待状态。本文将探讨这一现象的原因，并提出相应的解决方案。

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战计算机视觉（CV）技术是一种利用计算机和算法来模拟和实现人类视觉处理能力的技术。它通过使用图像和视频数据进行分析和解释，以自动识别、理解和处理视觉信息。下面是一些计算机视觉技术的优势和挑战的例子：

江畔柳前堤

CV07_深度学习模块之间的缝合教学(2)--维度转换教学（1）：链接问题：假如说我们使用的模型张量是三维的，但是我们要缝合的模块是四维的，应该怎么办？方法：pytorch中常用的函数：(1)view函数（2）reshape函数（3）permute函数（4）flatten函数

使用pycharm+opencv进行视频抽帧(可以用来扩充数据集）+ labelimg的使用（数据标准）注：然后要做一个前期工作创建opencv环境这里可能会报错：如果你用的是base环境，那么原样输入上面两个命令。如果创建的是虚拟环境，把上面两条语句中的--user去掉。

隐式3D形状表示：Occupancy NetworksOccNet 的关键思想是隐式地表示3D形状，而不是显式地表示。与直接编码形状几何信息不同，OccNet 将形状的表面建模为非线性分类器的决策边界。

opencv使用问题记录一二opencv是一个计算机视觉处理软件库，拥有强大的功能和高效的性能。但是由于早期版本的原因，存在一些与目前主流使用不兼容的问题

Learning改变世界

Invarient facial recongnitionfor later~

SAD法（附python实现）和Siamese神经网络计算图像的视差图视差图：以左视图视差图为例，在像素位置p的视差值等于该像素在右图上的匹配点的列坐标减去其在左图上的列坐标

【计算机视觉】三、图像处理——实验：图像去模糊和去噪、提取边缘特征本实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下：二维卷积运算是信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，当给定两个二维离散信号或图像 f ( x , y ) f(x, y) f(x,y) 和 g ( x , y ) g(x, y) g(x,y)，其中 f ( x , y ) f(x, y) f(x,y) 表示输入信号或图像， g ( x , y ) g(x, y) g(x,y) 表示卷积核。二维卷积运算可以表示为： h ( x , y ) = ∑ m ∑ n f ( m , n ) ⋅ g ( x −

pytorch CV入门 - 汇总初次编辑：2024/2/14；最后编辑：2024/3/9参考网站-微软教程：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/intro-computer-vision-pytorch

【计算机视觉】二、图像形成——实验：2D变换编辑器2.0（Pygame）【计算机视觉】二、图像形成：1、向量和矩阵的基本运算：线性变换与齐次坐标几何基元是计算机图形学中最基本的图形对象,它们是构建更复杂图形的基础单元。常见的几何基元包括:

【计算机视觉】二、图像形成：2、几何基元和几何变换：2D变换【计算机视觉】二、图像形成：1、向量和矩阵的基本运算：线性变换与齐次坐标几何基元是计算机图形学中最基本的图形对象,它们是构建更复杂图形的基础单元。常见的几何基元包括:

机器学习社区

目标检测新SOTA：YOLOv9 问世，新架构让传统卷积重焕生机在目标检测领域，YOLOv9 实现了一代更比一代强，利用新架构和方法让传统卷积在参数利用率方面胜过了深度卷积。

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day5【作业1与答案1】💫你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业 💫本文内容是我为复试准备的第二个项目 💫欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容 🌟 预置知识：基本Python语法，基本linux命令行使用