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Python:用numpy+OpenCV快速实现矫正图像的功能
透视变换是一个很实用的功能,当用手机去拍证件或者名片时,经常会拍歪,或者有边框。如果你使用过类似“扫描全能王”的软件,你应该知道,他们会自动把证件矫正并除边框,它就是通过透视变换实现的,和numpy中的仿射变换一样。
ImageNet分类精度再创新高!李飞飞组ECCV Oral提出全新渐进式神经结构搜索
神经网络结构搜索是谷歌的AutoML的一个具体分支。约翰斯霍普金斯大学刘晨曦博士和Alan Yullie 教授,以及Google AI的李飞飞、李佳等多名研究者提出渐进式神经网络结构搜索技术,论文被ECCV 2018接收作为Oral。本文中,第一作者刘晨曦详细分析了这一技术的原理以及设计细节。
keras vgg16模型第一次使用注意事项
用官网例子: from import from import from import import as weights'imagenet'include_topTrue'./timg.jpg'target_size224224axis0 print('Predicted:',decode_p.
NIPS 2018论文解读 | 基于条件对抗网络的领域自适应方法
这篇论文即将发表于 NIPS 2018(现在应该叫 NeurIPS 了),作者是清华大学的龙明盛团队。论文研究的还是领域自适应(Domain Adaptation)这一热点问题,在一些公共的数据集中,本文的方法取得了当前最优的结果。
Kinect2.0+Libfreenect2+PCL:实时点云显示
写在前面:生成点云前提是已经安装好了libfreenect2和PCL,网上有许多这方面的大把教程,在这里就不多赘述了。 -->ubuntu16.04,pcl1.8points.push_back( p );//将点P存入cloud 4,viewer.showCloud (cloud);//将cloud可视化 注意:将下列两个文件复制到同一个文件夹中,并在终端中依次执行cmake .,make,便会生成一个可执行文件main,输入./main,就可以显示点云,如果是一片漆黑,是因为我在代码中设置来点云的范围,将if语句去掉即可。
相机标定 matlab opencv ROS三种方法标定步骤(1)
一 、 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解         计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表         示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系       ...
基于深度学习技术的视频内容检测
短视频APP在UGC场景下出现了大量重复视频内容,该重复视频被重复曝光、重复消费,造成了用户体验较差,甚至于用户流失。本次分享重点介绍基于深度学习CNN技术构建视频重复内容检测服务,并给出该方案的工程实现。该服务上线后,重复检测准确率80%,视频内容分发提效20%。
图像处理之积分图应用三(基于NCC快速相似度匹配算法)
图像处理之积分图应用三(基于NCC快速相似度匹配算法) 基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。
深度学习下的医学图像分析(一)
近年来,深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习,我们开始对图像和视频进行分析,并将其应用于各种各样的设备,比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机,等等。 A Neural Algorithm of  Artistic  Style是一篇最新发表的研究性论文,论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像,并由此创建出另一张新图像。
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