视觉专题
计算机视觉工程师所需的基本技能
一、编程技能 熟练掌握编程语言 Python：在计算机视觉领域广泛应用，有丰富的库如 OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等，方便进行算法实现和模型开发。 C++：运行效率高，适用于对性能要求严格的计算机视觉应用。 数据结构与算法 掌握常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）和算法（如排序、搜索、动态规划等），能够优化代码性能，提高算法效率。 二、数学基础
《计算机视觉工程师养成计划》 ·数字图像处理·数字图像处理特征·概述~
1 定义 从哲学角度看：特征是从事物当中抽象出来用于区别其他类别事物的属性集合，图像特征则是从图像中抽取出来用于区别其他类别图像的属性集合。 从获取方式看：图像特征是通过对图像进行测量或借助算法计算得到的一组表达特性集合的向量。 2 认识 有些特征是视觉直观感受到的自然特征，例如亮度、边缘轮廓、纹理、色彩等。 有些特征需要通
【python计算机视觉编程——7.图像搜索】
python计算机视觉编程——7.图像搜索 7.图像搜索7.1 基于内容的图像检索（CBIR）从文本挖掘中获取灵感——矢量空间模型（BOW表示模型）7.2 视觉单词**思想****特征提取**： 创建词汇7.3 图像索引7.3.1 建立数据库7.3.2 添加图像 7.4 在数据库中搜索图像7.4.1 利用索引获取获选图像7.4.2 用一幅图像进行查询7.4.3 确定对比基准并绘制结果 7.
参会邀请 | 第二届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2024）
第二届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2024）将于2024年9月13日-15日在中国张家口召开。 MVIPIT 2024聚焦机器视觉、图像处理与影像技术，旨在为专家、学者和研究人员提供一个国际平台，分享研究成果，讨论问题和挑战，探索前沿技术。诚邀高校、科研院所、企业等有关方面的专家学者参加会议。 9月13日（周五）：签到日 9月14日（周六）：会议日 9月15日（周日
【python计算机视觉编程——8.图像内容分类】
python计算机视觉编程——8.图像内容分类 8.图像内容分类8.1 K邻近分类法（KNN）8.1.1 一个简单的二维示例8.1.2 用稠密SIFT作为图像特征8.1.3 图像分类:手势识别 8.2贝叶斯分类器用PCA降维 8.3 支持向量机8.3.2 再论手势识别 8.4 光学字符识别8.4.2 选取特征8.4.3 多类支持向量机8.4.4 提取单元格并识别字符8.4.5 图像校正
Python计算机视觉编程 第十章
目录 一、OpenCv基础知识 1.读取和写入图像 2.颜色空间 3.显示图像和结果 二、处理视频 1.输入视频 2.将视频读取到NumPy数组中 三、跟踪 1.光流 2.Lucas-Kanade算法 一、OpenCv基础知识 OpenCV 自带读取、写入图像函数以及矩阵操作和数学库。 1.读取和写入图像 import cv2# 读取图像im = c
机器视觉硬件选型根据某项目相机镜头
一 项目总需求 1、大视野检测需求: (1)大视野： ①产品尺寸15.6寸屏幕，产品大小：350mm x 225mm； ②产品料盘尺寸大小：565mm x 425mm; ③工作距离：880mm；检测精度：500μm； 1、大视野检测需求: (1)大视野： ①产品尺寸15.6寸屏幕，产品大小：350mm x 225mm； ②产品料盘尺寸大小：565mm x 425mm; 工作距离：
Midjourney 随机风格 (Style Random)，开启奇幻视觉之旅
作者：老余捞鱼 原创不易，转载请标明出处及原作者。 写在前面的话： Midjourney 最近推出了 "Style Random"（随机风格），这项功能可以让我们使用独特的随机 sref 代码创建图像，从而每次都能获得不同的美感。通过对这些功能的探索和尝试，我发现了一些很棒的风格，我很高兴能与大家分享，这样可以节省大家的时间，不用自己动手测试。在本文中，我将展示十个M
彩色成像的基础和应用 原理 Principles（四）人类视觉 修订版
由于此书覆盖的领域之巨大， 翻译此书是非常具有挑战性的工作，如有过错请谅解和指正。 【注：彩色成像的基础（二）讨论光的传播 （三）光与物质的相互作用 暂时未翻译完成】 前面几章讨论了光及其与物质的相互作用。当光线进入人眼时，会发生一种特别重要的相互作用。光落在视网膜上，会引发一连串最引人注目的事件。在本章和下一章中，我们将根据目前的知识水平，重点讨论这一系列事件。
计算机视觉中，什么是上下文信息（contextual information）？
在计算机视觉中，上下文信息（contextual information）是指一个像素或一个小区域周围的环境或背景信息，它帮助模型理解图像中对象的相对位置、大小、形状，以及与其他对象的关系。上下文信息在图像中提供了全局的语义和结构线索，使模型不仅依赖局部细节，而且能够考虑整个场景或图像的大局。 上下文信息的具体含义 局部与全局信息的结合： 局部信息：这是指某个小区域或某个像素点的特征。通过小
人工智能，语音识别，机器视觉等相关网址
###Tensorflow https://tensorflow.google.cn/ ###SoundPi http://www.soundpi.org/
ICLR2024： 大视觉语言模型中对象幻觉的分析和缓解
https://arxiv.org/pdf/2310.00754 https://github.com/YiyangZhou/LURE 背景 对象幻觉：生成包含图像中实际不存在的对象的描述 早期的工作试图通过跨不同模式执行细粒度对齐（Biten et al.，2022）或通过数据增强减少对象共现模式（Rohrbach et al.，2018； Kim et al.，2023）来解决小规模多
亚克力板材视觉软件丝印应用
亚克力材质因其质轻、价廉、易于成型、透明度高及色彩鲜艳等优点，在建筑、广告、家居等多个领域得到广泛应用。在广告与展示方面，亚克力常被用于制作灯箱、招牌、指示牌等，成为广告宣传的重要媒介。 而亚克力丝印，即在亚克力材料上进行丝网印刷的工艺，更是进一步提升了亚克力制品的装饰性和功能性。而通常亚克力的丝印都是通过片料方式，片料通常是单张或少数几张一起进行印刷，这要求每次印刷都必须达到极高的定位精度，以
计算机视觉中，什么是Hide-and-Seek？
是的，Hide-and-Seek 技术主要是在弱监督学习领域中使用的，它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分，强迫模型学习更全面的特征，而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限，例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注，模型容易过度依赖于图像中最显著的部分，而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征，而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。 1.
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.08.20-2024.08.25
文章目录～ 1.LowCLIP: Adapting the CLIP Model Architecture for Low-Resource Languages in Multimodal Image Retrieval Task2.Evaluating Attribute Comprehension in Large Vision-Language Models3.PropSAM: A P
极速体验媲美GPT4V的国产开源视觉大模型CogVLM2（赠书）
大家好，我是每天分享AI应用的萤火君！ 文末赠书 CogVLM2是一款视觉语言模型（Visual Language Model），由智谱AI和清华KEG潜心打磨。这款模型是CogVLM的升级版本，支持高达 1344 * 1344 的图像分辨率，提供支持 中英文双语 的开源模型版本。 这类模型可以做很多跨领域的活儿，比如给图片配上描述文字、回答关于图片的问题（这叫VQA，就是视觉问答）、或者根
【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中扩散模型有关的论文
神经辐射场修复的驯服潜在扩散模型 神经辐射场(NERF)是一种从多视角图像进行三维重建的表示法。尽管最近的一些工作表明，在编辑具有扩散先验的重建的 NERF 方面取得了初步成功，但他们仍然在努力在完全未覆盖的区域中合成合理的几何图形。一个主要原因是来自扩散模型的合成内容的高度多样性阻碍了辐射场收敛到清晰和确定的几何形状。此外，在实际数据上应用潜在扩散模型通常会产生与图像条件不一致的纹理漂移，这是
视觉语言模型（VLMs）知多少？
最近这几年，自然语言处理和计算机视觉这两大领域真是突飞猛进，让机器不仅能看懂文字，还能理解图片。这两个领域的结合，催生了视觉语言模型，也就是Vision language models (VLMs) ，它们能同时处理视觉信息和文字数据。 VLMs就像是AI界的新宠，能搞定那些既需要看图又需要读文的活儿，比如给图片配文字、回答有关图片的问题，或者根据文字描述生成图片。以前这些活儿都得靠不同
《OpenCV计算机视觉》—— 模板匹配
文章目录 一、模板匹配简单介绍二、三个主要函数的介绍1.执行模板匹配函数-cv2.matchTemplate()2.查找最佳匹配函数-cv2.minMaxLoc()3.在原图上绘制匹配区域函数-cv2.rectangle() 三、代码实现 一、模板匹配简单介绍 在Python中，模板匹配是一种在图像中查找与给定模板最相似区域的技术。 模板匹配的基本步骤包括： 1.加载图像和模
MARK图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展
图像处理与计算机视觉的经典书籍 *************************************************************************************************************** 本文章的源作者是 杨晓冬 （个人邮箱：xdyang.ustc@gmail.com）。 原文的链接是 http://www.iask.
VLM视觉语言大模型在智能驾驶中的应用
VLM在自动驾驶中的任务 single or multiple Object Referring 即带条件的目标检测，用语言指示模型识别图像中特定目标。 Referred Object Tracking 和Object Referring相比，Object Referring Tracking会根据自然语言描述在连续帧中对目标进行跟踪。 Open-Vocabulary 3D Objec
和机器学习和计算机视觉相关的数学（from LinDahua）
From: http://dahua.spaces.live.com/default.aspx 1. 线性代数 (Linear Algebra)： 我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于 Learning 是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是
【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文
MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线 近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如 CNN 和 Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，特别是改进的 Mamba 模型，在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力，为解决上述困境提供了一
LABVIEW视觉模块总结
用LabVIEW这么久，对于视觉模块的应用也是不断清晰，利用闲暇时总结一下。 1、用LabVIEW做视觉开发需要哪些模块？ 答：首先你得安装LabVIEW的主框架，也就是你所要安装的版本，然后根据相应的版本需要安装DAQmx、VDM和VAS。 DAQmx是采集卡所需要的驱动，安装完不会再后面板上显示，注意它是驱动不是模块； VDM就叫Vision Development Module，视觉开发模
机器视觉VS计算机视觉
一、机器视觉与计算机视觉的区别与联系 在很多情况下，我们误认为机器视觉就是计算机视觉，其实这是不准确的。何为机器视觉？何为计算机视觉？首先我们从定义着手，机器视觉其实就是用机器代替人眼进行测量和判断。计算机视觉是利用计算机和其辅助设备来模拟人的视觉功能，实现对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。机器视觉和计算机视觉不仅是两个不同的概念，而且侧重点也不同。机器视觉侧重工程的应