浅谈计算机视觉新手的学习路径
浅谈计算机视觉新手的学习路径 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它的研究目标是使计算机能够理解和解释我们视觉可以看到的所有外界世界信息。对于一个计算机视觉领域的新人，学习计算机视觉大致可以分为几个步骤，包括理论基础、实际应用和常用开发库的掌握。 1. 理论基础 a. 数学基础 线性代数：掌握向量、矩阵运算和特征值等概念。 概率论：理解概...
计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习（代码+视频+PPT)-2
计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习（代码+视频+PPT)-1 https://developer.aliyun.com/article/1446368 第3章：图像&视频的加载与展示 相关知识： 学习如何使用OpenCV加载、显示图像和视频。 学习概要： 掌握图像和视频处理的基本操作。 ...
计算机视觉+深度学习+机器学习+opencv+目标检测跟踪+一站式学习（代码+视频+PPT)-1
第1章：视觉项目资料介绍与学习指南 相关知识： 介绍计算机视觉、OpenCV库，以及课程的整体结构。 学习概要： 了解课程的目标和学习路径，为后续章节做好准备。 重要性： 提供学生对整个课程的整体认识，为学习提供框架和背景。 图为计算机视觉opencv的全资料： 包括了 计算机视觉/opencv视频 ...
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（5）
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（4）https://developer.aliyun.com/article/1427065了解 MNIST 手写数字数据库可在这个页面上公开获得 MNIST 数据库（或美国国家标准混合技术研究院数据库）。该数据库包括一个包含 60,000 个手写数字图像的训练集。 其中一半是由美国人口普查局的雇员撰写的，而另一半是由美国的高中生撰写....
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（4）
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（3）https://developer.aliyun.com/article/1427064执行 2D 到 3D 空间的转换请记住，我们有一个参考图像reference_image.png，并且我们希望 AR 应用跟踪该图像的打印副本。 出于 3D 跟踪的目的，我们可以将此打印图像表示为 3D 空间中的平面。 让我们定义局部坐标系的方....
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（3）
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（2）https://developer.aliyun.com/article/1427063使用 MOG 背景减法器OpenCV 提供了一个名为cv2.BackgroundSubtractor的类，该类具有实现各种背景减法算法的各种子类。您可能还记得，我们之前在第 4 章，“深度估计和分段”中，特别是在“GrabCut 算法的前景检测....
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（2）
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（1）https://developer.aliyun.com/article/1427062总结在本章中，我们学习了有关检测关键点，计算关键点描述符，匹配这些描述符，滤除不匹配项以及查找两组匹配的关键点之间的单应性的方法。 我们探索了 OpenCV 中可以用于完成这些任务的多种算法，并将这些算法应用于各种图像和用例。如果我们将关键点的....
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11（1）
六、检索图像并将图像描述符用于搜索与人眼和大脑相似，OpenCV 可以检测图像的主要特征并将其提取到所谓的图像描述符中。 然后可以将这些特征用作数据库，从而启用基于图像的搜索。 此外，我们可以使用关键点将图像拼接在一起并组成更大的图像。 （请考虑将许多图片组合在一起以形成 360° 全景图。）本章将向您展示如何使用 OpenCV 检测图像的特征，并利用它们来匹配和搜索图像。 在本章中，我们将拍摄....
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：1~5
一、设置 OpenCV您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。在本书中，您将学习利用 Pyt....
【计算机视觉】OFA：通过一个简单的seq2seq的学习框架来统一架构、任务和模态
一、导读 OFA支持的各种任务的示例： 在这项工作中，我们追求多模态预训练的统一范式，以打破复杂任务/特定模态定制的框架。 我们提出OFA，一个支持任务全面性的任务不可知论和模态不可知论框架。 OFA在一个简单的序列到序列学习框架中统一了一系列不同的跨模式和单模式任务，包括图像生成、视觉基础、图像字幕、图像分类、语言建模等。OFA在预训练和调优阶段都遵循基于指令的学习（instruc...
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