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computer vision
2024/4/13 15:22:43
图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（2）图像处理与计算机视觉相关的书籍
Last update: 2012-6-23
1. 数学
我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计…
基于SIFT+Kmeans+LDA的图片分类器的实现
http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2012/04/24/2468747.html PS: 很久没做CV的事情了，这是很早以前刚入门时候的一篇，以后再有CV相关工作会发布在新的个人站点：http://my.phirobot.com/blog/category/cv.html CV分类下。 posted 2…
SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
SIFT算法的应用 －目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者：wawayu，July。编程艺术室出品。 出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v 。
![The Pyramid Match Kernel学习[1]](https://img-blog.csdn.net/20141011111543023?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY21kc3NkMQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
The Pyramid Match Kernel学习[1]
翻译原文： 概述： 基于内核的学习方法建立在将数据“嵌入”欧几里得空间，然后在嵌入的数据之间继续寻找线性关系的基础上。就SVM来说，它在嵌入的空间(也叫做特征空间)中找到了两个类之间的最佳的分割超面。形如"X X → R&quo…
计算机视觉(Computer Vision, CV)是什么？
什么是计算机视觉
近年来，计算机视觉 (Computer Vision，简称CV) 不断普及，已成为人工智能 (AI) 增长最快的领域之一。计算机视觉致力于使计算机能够识别和理解图像和视频中的物体和人。
计算机视觉应用程序使用来自传感设备、人工智能、机器…
matlab练习程序（二值图像连通区域标记法，一步法）
这个只需要遍历一次图像就能够完全标记了。我主要参考了WIKI和这位兄弟的博客，这两个把原理基本上该介绍的都介绍过了，我也不多说什么了。一步法代码相比两步法真是清晰又好看，似乎真的比两步法要好很多。 代码如下： clear all;
c…
常见的目标检测中的背景建模方法漫谈
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fa02cb101014so5.html最近一直在做前景检测方面的研究，刚开始主要是做一些工程性的应用，为了解决工程方面的问题，下了不少功夫，也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结&…
Apple Vision Pro -开始使用visionOS
Apple Vision Pro -开始使用visionOS
visionOS将熟悉的框架和全新的概念结合在一起，因此您可以为空间计算构建一个全新的应用程序世界。为了帮助您开始您的旅程，我们将介绍一系列会议，涵盖空间计算的构建块以及为该平台设计应用程序和游戏。…
图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（3）计算机视觉中的信号处理与模式识别
Last Update: 2012-6-23 从本章开始，进入本文的核心章节。一共分三章，分别讲述信号处理与模式识别，图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。与前一个版本不同的是，…
图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（4）图像处理与分析
Last update: 2012-6-3
本章主要讨论图像处理与分析。虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来，但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系，以及它们的出处，没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样，…
图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（5）计算机视觉
Last update: 2012-6-7 这一章是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些…
图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（1）序
1. 为什么要写这篇文章 从2002年到现在，接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大…
SFM structure from motion
struction就是空间三维点的位置
motion 就是相机每帧的位移
https://www.youtube.com/watch?vUhkb8Zq-dnM&listPL2zRqk16wsdoYzrWStffqBAoUY8XdvatV&index9
ZED2运行VINS-MONO初试
上篇博客，已经完成ZED2的标定，获取相关标定参数，将在此基础上进行VINS的相关修改，实现使用ZED2运行VINS-MONO
一 VINS-MONO环境搭建
因为系统环境从ubuntu18.04更改为ubuntu20.04，故需重新搭建环境，可采用…
稀疏表达：向量、矩阵与张量（上）
稀疏表达是近年来SP, ML, PR, CV领域中的一大热点，文章可谓是普天盖地，令人目不暇给。老板某门课程的课程需要大纲，我顺道给扩展了下，就有了这个上中下三篇介绍性质的东西。遗憾的是，我在绝大多数情况下实在不算是一个…
Bundler 用户指南
copyright 2008-2009 Noah Snavely (snavelycs.cornell.edu)
any problems : please e-mail luangws163.com 什么是Bundler？ Bundler是主要用于无序图片（源于搜索引擎的图片）收集的运动估计结构的系统。Bundler以一组图片、图片特征、图像…
计算机视觉和机器视觉有什么区别？
人工智能是一个概念性术语，涵盖了若干特定技术。本文中，我们将探讨机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）。二者都涉及可视化输入的摄取和解释，因此，了解这些重叠技术的优势、约束和最佳应用…
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第289期】Fri, 12 Jan 2024
AI视野今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Fri, 12 Jan 2024 Totally 79 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers
Distilling Vision-Language Models on Millions of Videos Authors Yue Zhao, Long Zhao, Xingyi Zhou, Jialin Wu, Chun …
computer vision的前景
AI这个领域，最近又开始大放光彩－－此为背景。
AI曾经辉煌过，我们的老师在给我们讲AI的时候都是站在云上飘的，但是现实是残酷的，尽管deep blue玩chess玩得不错，但这毕竟…
Andrej Karpathy的CVPR 2012 reading list
这是Andrej Karpathy写的他自己印象比较深刻的一些CVPR2012的paper。可以帮助我们快速的了解这几篇优秀paper的内容。以下是转载的原文
文章转自 http://karpathy.ca/myblog/
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图像、视觉、识别工作感悟
从2012年10月至今，已经接触图像一年了。在此期间也读了不少相关书籍，都是一知半解的。虽然也了解了一些名词，但总感觉像盲人摸象一样，不能对图像、视觉、识别有个整体的认识。
今年六月份毕业至今，也工作了快半年了吧…
计算机视觉CV 圈子
作机器视觉和图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读…
刚体在三维空间的旋转(关于旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角)
最近学习了一些关于三维空间旋转相关的知识，借此梳理一下备忘。 三维空间的旋转(3D Rotation)是一个很神奇的东东：如果对某个刚体在三维空间进行任意次的旋转，只要旋转中心保持不变，无论多少次的旋转都可以用绕三维空间中某一个轴…