学习笔记(64):一学即懂的计算机视觉（第一季）-数字图像采集与表示

最新推荐文章于 2025-09-20 22:44:37 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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卫星图像分析在供应链金融量化投资中的应用
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在传统的供应链金融量化投资中，基金经理们主要依赖企业财报、银行流水、行业研报等数据。要么滞后（财报往往滞后一个季度），要么容易“化妆”（企业可能粉饰数据）。就像你想知道同学是不是真的在学习，却只能看他期末的成绩单（滞后），或者听他自己说“我很努力”（可能造假）。
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计算机视觉理论笔记 (3) - 图像采集 (Image Acquisition)
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计算机视觉笔记 - 图像采集Introduction镜头 (lens)图像传感器 (Image Sensor)彩色图像单传感器数码相机颜色插值 (Color Interpolation)近邻法 (Nearest Neighbor)双线性法 (Bilinear)色彩校正(Colour Correction)色彩校正设备 (Colour Calibration Equipment)Macbeth颜色检查器 (Macbeth Colour Checker)Gamma校正 (Gamma Correction)白平衡
计算机视觉第2章：图像采集
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例如，结构光是一种用于3D扫描的图像采集方法，它涉及将已知的光图案投射到场景中，并观察场景中物体表面上图案的变形。：这是指将真实世界的图像转化为计算机可以理解和处理的数字格式的过程。图像采集：在计算机视觉领域，图像采集是指以计算机可以使用的格式捕获（获取）图像的过程。例如，根据相机的位置和方向，几何成像模型可以描述世界中的点如何与图像中的点相对应。它通常涉及拍摄已知校准模式的图像，并求解将投影点与图像中的观察点最对齐的相机参数。：这是确定摄像机参数的过程，例如，焦距，图像中心，畸变参数等。
学习笔记(05):一学即懂的计算机视觉（第一季）-数字图像采集与表示
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图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多，但总有“听不透”，“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉，通过生动、细腻的讲解配合实战演练，让学生真正学懂、用会。课程内容分为三篇，包括视觉系统构成，图像处理基础，特征提取与描述，运动跟踪，位姿估计，三维重构等内容。课程理论与实战结合，注重教学内容的可视化和工程实践，为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。...
机器视觉学习笔记（三）-- 图像采集（镜头）
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Deep Reinforcement Learning : An Overview(Yuxi Li) 学习笔记
weixin_44412076的博客
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翻译的比较粗糙，仅供参考。 2.2 Deep Learning 深度学习与浅层学习形成对比。对于许多机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVMs)、决策树和增强等，我们有输入层和输出层，在训练前可以用人工特征工程对输入进行转换。在深度学习中，在输入层和输出层之间有一个或多个隐藏层。在除输入层外的每一层，我们计算每个单元的输入，作为上一层单元的加权和;然后，我们通常使用非线性变换，或...
AI搜索的下一站：多模态、个性化与GEO的道德指南
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是否注意到，搜索引擎的结果页面正在发生一场静悄悄的革命？Google的“AI Overviews”、Perplexity的即时问答、New Bing的聊天式搜索……用户不再满足于一串蓝色链接，他们渴望直接、精准、整合好的答案。在这个由大型语言模型驱动的新时代，传统SEO的规则正在被重写。我们曾经为之奋斗的“排名第一”，正逐渐被“被AI引用”所取代。流量的入口正在从网页链接，转移到AI生成的摘要和对话中。这对于每一位数字营销者、内容创作者和SEO专家来说，既是前所未有的挑战，更是划分时代的巨大机遇。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
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本文承前启后，聚焦 Hive 数据压缩，深挖压缩算法（原理、Hive 支持算法及选策），详呈表与分区压缩实战、细究查询性能平衡，佐以多行业案例，具实操价值，设互动引下篇，助优化存储传输。
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HTTPS，数据加密HTTP升级版，缺省端口443。IMAP，交互式邮件存取协议，缺省端口143。HTTP，超文本传输协议，缺省端口80。POP3，邮件接收协议，缺省端口110。SMTP，邮件发送协议，缺省端口25。
计算机视觉（图像序列分析）
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中科大自动化研究所 计算机视觉（图像序列分析），生动详细，适合初学者。
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AI笔记: 计算机视觉之图像的采集和传输、视频的压缩和显示
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数字图像处理：图像的采集——2021.9.16
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目录 图像数字化 传感器采样（空间上的 量化 数字化后的图像 如何计算一张图占空间的大小 图像放大和缩小 像素空间关系 像素间联系 像素p的邻域 像素连通性 通路 距离度量 几何失真校正 空间变换 灰度插值 图像数字化 进入镜头的光，是f，由两个部分组成 i是光的强度，0~无穷大 r是反射率，1~0 数字化分为两个步骤 1.X,Y离散化——空间上的采样 2.每个像素点的幅度f也要离散化——量化 量化和采样将直接影响图像的质量 ...
计算机视觉的入门选择-图像采集套件箱到标定板
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数字图像处理——图像采集和预处理
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机器视觉系统、照明与相机
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机器视觉系统包括获得视觉图像的数字表示、修改数据以及向外部世界呈现数字图像数据的所有必要元件。其中的三个主要功能组件包括图像采集组件、数据处理组件、输出或显示组件。照明是指应用照明的科学，主要涉及到光源的产生以及照明系统设计。它的目的是在机器视觉的背景下为相机创造一个有效的视觉环境。相机是一种用于捕获静止图像（照片）或运动图像序列（电影或视频）的设备。主要包括CCD相机、CMOS相机、单色相机、彩色相机、智能相机。
数字图像处理笔记①——图像处理、数字图像获取
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一、图像处理 可分为两种： 1.模拟图像处理：函数 2.数字图像处理（主要）：矩阵 二、数字图像获取 1图像数字化 1.图像数字化：把图像分割为一个个像素（属性=（位置，灰度/颜色）），灰度用整数表示，形成一幅点阵式的数字图像。 包括采集和量化两个过程。 采样：把空间上连续的图像转变成离散点的操作。 量化：将像素灰度转化成离散的整数值的过程。 数据量：M* N灰度级数为G（G=2^g）的图像所需储存空间为MNg bit。 采样间隔对数字化效果的影响（像素从256* 256到8* 8） 2.数字图像的表示：
图像数据采集技术：最新发展和应用场景
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1.背景介绍 图像数据采集技术是人工智能领域的一个关键技术，它涉及到从各种设备和来源获取图像数据的过程。随着人工智能技术的不断发展，图像数据采集技术也不断发展和进步。在这篇文章中，我们将深入探讨图像数据采集技术的最新发展和应用场景。 图像数据采集技术的核心目标是从各种设备和来源获取高质量的图像数据，以便进行后续的处理和分析。这些图像数据可以用于各种应用场景，如人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等。 ...
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