学习笔记(62):一学即懂的计算机视觉（第一季）-学了视觉可以做什么

最新推荐文章于 2023-04-16 00:11:40 发布
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#计算机视觉 #图像处理 #人工智能 #工程师 #可视化

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程序人生：职业生涯学习成长的跨界秘籍
AI天才研究院
04-26 1527
技术深度要求不断提升（如分布式系统、AI算法的复杂度）与跨界协作需求指数级增长（业务对接、跨领域项目、技术管理）。本文聚焦"如何通过跨界学习实现职业生涯突破"，构建包含技术能力、软技能、行业知识的三维成长模型，提供可落地的学习路径与实战策略。核心概念：定义T型能力矩阵，解析技术深度与跨界维度的关系成长模型：分四阶段拆解能力进化路径，配套具体学习策略跨界领域：详解技术跨界、软技能、行业知识、思维模式四大核心方向实战案例：通过真实转型案例演示能力迁移方法论支撑体系。
【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI进阶课（应用开发深入讲解）学习笔记
SparK233的博客
05-11 240
• --model 指定原始模型--framework 指定原始网络模型架构-- input_format 输入数据格式--input_shape 输入输出格式--output 输入模型的路径与文件名--insert_op_conf 插入算子的配置文件路径&文件名。• 开源模型经过Parser解析，转换为IR Graph经过图准备，图拆分，图优化，图编译转换为离线模型。• 结构设计-原始模型与输入输出分析-样例编写-样例运行。• acldvppMalloc 内存申请与释放。
《计算机视觉》笔记（二）
白炎灵的博客
05-05 881
本次课主要介绍frequency
【课程笔记】谭平计算机视觉（Computer Vision）[3]：颜色 - color
tjwyj的博客
09-03 1118
视频链接：https://v.youku.com/v_show/id_XNDA5OTY0ODAwNA==.html?spm=a2hzp.8253869.0.0 为什么学习颜色 人怎样感知颜色 光谱上能量分布，人的感知 人体有三种锥形Cones细胞感知红绿蓝光； 还有一种柱形Rods细胞，在黑暗情况下更容易感知光。 （也就是极光在相机下很漂亮，而人眼在暗光下很难看出颜色，人实际看到的极光偏黑白色...
计算机视觉——一种现代方法（第二版）学习笔记
qq_33562982的博客
11-06 3294
计算机视觉——一种现代方法（第二版）学习笔记 第1章 摄像机的几何模型 如上左图所示，我们需要将一个空间点X映射到一个图像点x（3维->2维）上即 根据右上图我们很容易推到处下面的变换： 这个结论是将图像平面的原点设立在主轴与图像平面的交点上，而实际上我们默认的图像坐标系应该是位于图像的左上角，向下为x轴向右为y轴，因此我们这里进行一个坐标系调整（可以理解为在齐次坐标下对点进行一个平移...
计算机视觉学习笔记（自用）
m0_64735594的博客
03-10 3468
RGB图变为灰度图 Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 直方图均衡化：对图像进行非线性拉伸，重新分配各个灰度单位中的像素点数量，使一定灰度范围像素点数量的值大致相等。 自适应直方图均衡（AHE）通过对局部区域进行直方图均衡，移动模块在原始图片上按特定步长滑动；每次移动后，模板区域内做直方图均衡，映射后的结果赋值给模板区域内所有点，每个点都会有多次赋值，最终的取值为这些赋值的均值。 AHE会过度放大图像中相对均匀区域的噪音，可采用限制对比度的自适应直方图均衡（CLA...
计算机视觉系列：学习笔记（一）
hanzy88的博客
02-24 2359
一. 图像基础：像素 像素是图像最基础的构成要素，每一张图像都是由像素集合组成。 如果我们将图像当作一个网格，则每一小块是由单个像素组成，如下图： 上图的分辨率为1000 * 750，意味着有1000像素宽，750像素高。可以将一张图像看作一个多维矩阵，此时矩阵为1000列（宽）* 750行（高），在图像中一共有1000 * 750 = 750，000个像素组成。 大多...
娱乐学习：机器学习、深度学习与计算机视觉笔记本
通过以上知识点，我们可以看出，这个标题描述的存储库可能是一个提供多种资源的在线平台，旨在帮助学生和自学者通过互动式学习和实际操作来掌握机器学习、深度学习和计算机视觉的知识和技术。Jupyter Notebook作为一...
【2017cs231n】笔记-第1讲：计算机视觉概述及历史背景
hawkl123的博客
10-11 3272
课时1 计算机视觉概述 什么是计算机视觉？ 计算机视觉：针对视觉数据的研究。 在我们的世界中，就在过去的短短几年，视觉数据量爆炸式的增长到夸张的地步，这一点很大程度上得益于世界上许许多多的视觉传感器，大家都有智能手机，每个智能手机都有一个、两个、甚至3个摄像头，平均来说，世界上有比人更多的摄像头终端，并且由于所有的这些视觉传感器在这个世界上每天都产生有超级超级多的视觉数据。 下面分享来...
【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（Pytorch)——第一章学习笔记
qq_45257495的博客
04-16 2345
昇腾 AI 全栈可以分成四个大部分：1．应用使能层面，此层面通常包含用于部署模型的软硬件，例如 API 、 SDK 、部署平台，模型库等等。2. AI 框架层面，此层面包含用于构建模型的训练框架，例如华为的 MindSpore 、TensorFlow 、 Pytorch 等。3．异构计算架构，偏底层、偏通用的计算框架，用于针对上层 AI 框架的调用进行加速，力求向上支持多种 AI 框架，并在硬件上进行加速。
【计算机视觉全套教程】笔记总结
qq_44832832的博客
02-19 1222
1.感知上的本质区别2.视角变化3.光照变化4.尺度变化5.形态变化6.背景混淆干扰7.遮挡8.类内物体的外观差异张量：高维数组边缘提取除了横向和纵向（单向求导），最难的是斜边（两个方向上的求导）σ在高斯滤波中代表的是均值，它的大小决定着是瘦高还是扁平这里引进了梯度的概念二阶导数。
计算机视觉入门笔记
Alvin.Mi
02-28 767
什么是计算机视觉? 了解一下计算机视觉的基础知识。 常用的编程语言、硬件、常用的开源软件 (越早学越好), 和机器学习之间的关系。 计算机视觉的应用: 无人驾驶 无人安防 人脸识别 文字识别 车辆车牌识别 以图搜图 VR/AR 3D 重构 医学图像分析 无人机 等等 图像和视频的基本概念 图像 一张图片包含了： 维度、高度、宽度、深度 (存储每一个像素所用到的位数, 可以搜索...
《计算机视觉》集大网课学习笔记【1】
fjyalzl的博客
09-29 643
w(x,y)为窗口函数，I(x+u,y+v)为平移后图像灰度，I(x,y)为图像灰度。Ix，Iy为对应方向上的梯度。物理意义： 通过M的两个特征值大小对图像点进行分类。将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)如何求解I(x+u,y+v)，以及E(u,v)?窗口移动导致图像变化量：实对称矩阵M的特征值分析。记M特征值为λ1,λ2。
《计算机视觉》集大网课笔记【3】
fjyalzl的博客
09-30 405
通过空间中已知坐标的（特征）点（Xi,Yi,Zi），以及它们在图像中的对应坐标（ui,vi），直接估算11个待求解的内部和外部参数。： 由于生产过程中像素不一定为正方形（长宽比值不同），因此用a表示长宽比值。两个矩阵相乘得到三行四列矩阵的过程，完成了空间中的点到图像中点的对应关系。由旋转角参数矩阵和位移矩阵组合。u,v是可观测的，X,Y,Z是生产中已知的点信息。焦距信息，像主点偏移信息（x0,y0）。是围绕X轴旋转，也叫做俯仰角。是围绕Y轴旋转，也叫偏航角。是围绕Z轴旋转，也叫翻滚角。
计算机视觉相关笔记（一）AlexNet
LowellFrost的博客
10-25 327
计算机视觉相关笔记-AlexNet
计算机视觉公式笔记
qq_28666313的博客
02-20 586
拉普拉斯卷积模型由来： /****************************************************************************************************************************/ C语言实现中值平滑滤波即，对于3*3的处理框进行数值排序 // zhongzhilvbo.cpp : ...
《Python计算机视觉编程》学习笔记
summer_524的博客
03-03 668
python计算机视觉编程中基本的图像操作和处理
【计算机视觉】CS131学习笔记#0
pc的博客
08-14 606
CS131学习笔记#0 CS131预学习内容
【计算机视觉】CS131学习笔记#1
pc的博客
08-16 3427
CS131学习笔记#1 根据CS131(2020fall) assignment one 总结的学习笔记
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