学习笔记(80):一学即懂的计算机视觉（第一季）-为什么要图像分割？

最新推荐文章于 2024-12-25 16:30:36 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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3、计算机视觉领域的发展与技术概览
cnn8visionary的博客
07-04 30
本文全面概述了计算机视觉领域的发展现状与核心技术，涵盖从图像形成、特征匹配到3D重建、深度估计和基于图像的渲染等关键技术。文章介绍了主流算法在消费级设备和高端平台上的应用进展，梳理了计算机视觉的知识体系与学习路径，并提供了教学大纲示例与实践建议，帮助学习者系统掌握该领域的理论与应用。同时强调了深度学习、模型优化和多学科交叉在推动技术进步中的关键作用。
卫星图像分析在供应链金融量化投资中的应用
最新发布
AI天才研究院
07-30 871
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）。
图像分割的作用以及运用领域
qq_49370210的博客
01-25 2648
在图像分割过程中，图像被分解成若干互不重叠的区域，这些区域通常对应于实际场景中的各种物体或图像的特定部分。：在遥感应用中，图像分割用于处理来自卫星或航空摄影的图像，以识别地表特征，如土地覆盖、水体、林地等，对环境监测、城市规划和农业管理等领域有重要应用。：在自动驾驶技术中，图像分割用于从车载相机捕获的图像中识别道路、行人、车辆和其他障碍物，这对于路径规划和碰撞预防至关重要。：在安全和监控领域，图像分割可以用于人群监控、异常行为检测、车辆识别等，提高监控系统的效率和准确性。
学习笔记(26):一学即懂的计算机视觉（第一季）-为什么要图像分割？
huanggang982的专栏
03-18 773
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。...
图像分割
awenst的博客
03-14 392
给出一个正方形图像，中间为一不白色规则图形，周围图像为黑色，实现图像读取，分割后输出两个目标图像。 #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { int T0 = 200, T1 = 0, limit = 10; // 读入pic1 M
图像分割综述
乖兔子的专栏
03-04 2057
为什么要进行图像分割？因为现在基于区域的图像处理比较多，那么如何划分区域呢，就是图像分割解决的问题，怎样把图像的前景和背景、相同特征的区域分割出来。     ① 基于阈值的图像分割。     阈值的设定是很重要的，直接影响着分割的效果。通常，阈值有上下文相关和上下文无关之分，也可以分为全局与之和局部阈值两种。目前主要的阈值法有：P-分位数，最频值法，Otsu方法，最小误差方法。（详情我木有研究
图像分割（一）——原理概念
hairuiJY
04-14 2万+
图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界（线，曲线等）。更精确的，图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程
学习笔记-基于全局和局部对比自监督学习的高分辨率遥感图像语义分割-day2
顾伟的博客
07-28 4385
最近，监督深度学习在遥感图像（RSI）语义分割中取得了巨大成功。然而，监督学习进行语义分割需要大量的标记样本，这在遥感领域是很难获得的。自监督学习（SSL）是一种新的学习范式，通过预训练大量未标记图像的通用模型，然后在具有极少标记样本的下游任务上对其进行微调，可以解决此类问题。对比学习是SSL的一种典型方法，可以学习一般的不变特征。然而，大多数现有的对比学习方法是为分类任务设计的，以获得图像级表示，这对于需要像素级区分的语义分割任务可能是次优的。...
【2017cs231n】笔记-第1讲：计算机视觉概述及历史背景
hawkl123的博客
10-11 3271
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...
深度学习理论与实践——课程笔记（一）
satisfiedmin的博客
11-06 3568
目录 课程前言 什么是人工智能？ 什么是机器学习？ 什么是深度学习？ 什么是计算机视觉？ 什么是自然语言处理？ 课程前言 什么是人工智能？ Artificial Intelligence: also called machine intelligence, means any device that percieves its environment and takes actions that maxmize its chance of successfully achieving i.
计算机视觉视频教程百度云盘资源
10-18
├─1.计算机视觉简介、环境准备(python, ipython) │ computer vsion.pdf │ CS231 introduction.pdf │ ├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择 │ 2. 图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4 │ 2.初识图像分类.pdf │ ├─3.再谈线性分类器 │ 3.再谈线性分类器.mp4 │ 再谈线性分类器.pdf │ ├─4.反向传播算法和神经网络简介 │ .反向传播算法和神经网络简介.pdf │ 4. 反向传播算法和神经网络简介.mp4 │ ├─5.神经网络训练1 │ 5.-神经网络训练1.pdf │ 5.神经网络训练1.mp4 │ ├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介 │ 6.神经网络训练2.mp4 │ 神经网络训练2.pdf │ ├─7.卷积神经网络 │ 7.卷积神经网络.mp4 │ Lession7.pdf │ ├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景 │ 8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4 │ PhotoOCR_xbai.pdf │ └─9.物体定位检测 物体定位检测.pdf │ ├─10.卷积神经网络可视化 │ .卷积神经网络可视化.pdf │ 10.卷积神经网络可视化.mp4 │ ├─11.循环神经网络及其应用 │ 11.循环神经网络及其应用.mp4 │ 循环神经网络.pdf │ ├─12.卷积神经网络实战 │ 12.卷积神经网络训练实战.mp4 │ 卷积神经网络实战.pdf │ ├─13.常见深度学习框架介绍 │ 常见深度学习框架介绍.pdf │ ├─14.图像切割 │ 14.图像切割.mp4
图像分割（Image segmentation）
qq_53171460的博客
12-25 1万+
一个典型的卷积神经网络在处理图像分类问题时，通常会使用若干个卷积层，之后接若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量，由输出层在softmax激活函数的作用下，产生N个分类概率，取其中概率最大的类别作为分类结果。如下图所示：图像分割需要对图像进行像素级分类，所以在输出层使用全连接模型并不合适。FCN与CNN的区别在把于CNN最后的全连接层换成卷积层（所以称为“全卷积网络”）。该网络可以分为两部分，第一部分，通过卷积运算提取图像中的特征，形成特征图；
图像分割 基本概念与方法
Dontla的博客
12-13 870
分割方法 阈值分割 参考文章：图像分割
图像边缘提取和分割
weixin_45769108的博客
02-18 7624
图像边缘提取和分割
（9-1）图像分割：图像分割的重要性
码农三叔
03-26 996
图像分割是一种计算机视觉任务，旨在将图像中的像素分成不同的语义类别或物体实例。其目标是根据图像中像素的特征和上下文信息，将图像分割为具有特定语义意义的区域。图像分割在许多应用领域中发挥着重要作用，包括医学影像分析、自动驾驶、图像编辑和虚拟现实等。在本章的内容中，将详细讲解使用Python语言实现图像图像分割的知识，为读者步入本书后面知识的学习打下基础。
百场IT大咖技术直播，全天候免费看！直播回放
02-24
此直播专为受疫情影响的程序员们量身定制，不仅可以学习到各技术领域的硬核知识，还能够在特殊时期学习如何提高工作效率与企业建立信任感。（由于直播讲师过多，每天只展示近两天直播的导师介绍噢）
图像处理的背景和意义_图像处理(imageProcessing)技术
weixin_42613017的博客
01-31 1万+
图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。 图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。 这种处理大多数是依赖于软件实现的。 其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。1、图像采集 图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于...
图像处理之分割图像
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星影L的博客
06-16 2万+
我们在处理图像的时候，常常需要将图像的前景和背景做不同的处理，这时需要将前景和背景分割开。关于图像分割的方法我知道的有三种方法：K-means、分水岭和GrabCut算法进行物体分割。不能够肯定的比较出谁优谁劣，各种算法是分各种场合以及设定参数的优化。在此，只是简单介绍，学习之路任重而道远！ K-means方法进行分割： 它是一种最常用的聚类算法。因为，人们不需要手动的为数据集里的每个个体
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