计算机视觉入门指南：从基础概念到实践

计算机视觉入门：基础概念到实战代码

最新推荐文章于 2025-12-01 15:14:32 发布

LmtTransforms

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文章标签：计算机视觉 opencv 人工智能

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本文作为计算机视觉入门指南，详细介绍了图像处理基础、特征提取与描述、目标检测与识别、图像分割与语义分析，以及三维重建与增强现实。通过Python和OpenCV库，提供实践代码示例，帮助读者从零开始了解并掌握计算机视觉技术。

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机系统通过图像或视频数据获取、处理、分析和理解视觉信息的能力。在本指南中，我们将从基础概念出发，逐步介绍计算机视觉的关键概念和技术，并提供相应的源代码示例。

图像处理基础
图像是计算机视觉的基本输入。在处理图像之前，我们需要了解一些基础概念和技术。常见的图像处理任务包括图像读取、显示、保存和基本的像素级操作，如调整亮度、对比度和色彩平衡等。下面是使用Python和OpenCV库实现这些任务的示例代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('Image'

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新书速览|OpenCV计算机视觉开发实践:基于Qt C++

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向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。

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摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

OpenCV 编程入门指南：从基础知识到实践

OpenCV 是一个开源计算机视觉库，提供了大量的图像和视频处理函数。OpenCV 的主要特点是跨平台、开源、实时性强、功能丰富等。OpenCV 的应用非常广泛，包括图像和视频处理、人脸识别、对象检测、跟踪、Three-...