bug_love的博客

本文参考自2016年英伟达发表的论文论文的核心思想是以图像为特征,以方向盘的转向角度为标签,通过深度学习来学习画面对应的方向盘角度.正如上图所示, 我们首先从中间摄像头中读取当前画面, 将读到的画面传输给卷积神经网络, 卷积神经网络提取到图片的特征,计算出方向盘转动的角度, 我们再根据角度控制汽车的方向盘.在2016年自动驾驶研究火热的时候, 这是一篇相当有影响力的论文, 它现在已经成为入门自动驾驶必读的论文. 下面我们来看看它的网络结构。

这里我们先演示一下人工智能能干些什么吧, 请看下面演示资料图像的人工智能常见的任务有如下几种情况: 分类, 目标检测,目标分割, 轨迹跟踪, 姿态跟踪在这份文档中,我们主要是在泰山派中运行YOLO来进行目标处理。

是最新的著名实时目标检测和图像分割模型。它基于深度学习和计算机视觉的最新进展，提供了无与伦比的速度和精度性能。由于其精简的设计，适用于各种应用，并且可以轻松适配不同的硬件平台，从边缘设备到云端API。探索 YOLOv8 文档，这是一个全面的资源，旨在帮助您理解和使用其功能和能力。无论您是机器学习的老手还是新手，这个站点旨在最大限度地发挥 YOLOv8 在您的项目中的潜力。

让机器有能力去根据数据学习不是人类的if和else控制。

预测并不是特别准确原因四大原因1. 预测模型的参数不够好，上篇文章K的取值问题，可以解决；2. 影响因子不够多，这个需要增加维度，如2维，（x,y）;3. 样本数量不够，这个需要更多的数据采集，才能保证数据的精准度；4. 预测选取模型不够好，这个只能重新选择其它模型，一般人解决不了，只能靠科学家们的努力。把所有的可能会影响的因素找到抓大放小不同颜色的球制作工艺不同导致弹性会有细微的差异球的弹性可能会影响球的落点。

思考在300处丢下圆盘， 预计会落入哪个篮筐?流程梳理。

1. 读取原图# 2. 彩图转为灰度图# 3. 灰度图转二值图# 4. 找到最大的轮廓# 5. 找到轮廓的包围矩形# 6. 根据外切矩形，图片的剪切。

Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它。例如下面这张图就是由Stable Diffusion生成。它的安装和使用都比较简单，我们在本地部署，只需要执行脚本，即可快速搭建它的环境。

You Only Look Once 真方便, 一行代码, 直接输出超炫效果图_哔哩哔哩_bilibili，相关视频：人脸识别与检测只需两行代码，抠脚大汉秒变网红，只需20行代码，榜一大哥在哪呀？，01_anaconda的安装，四组机器人步态，02_anaconda配置清华园，OpenHarmony开关神器，《梁山派手摸手系列教程-从入门到放弃教您做一台平衡车》，03_pytorch环境搭建，告诉小许,我想打飞机，我用神经网络打僵尸,枪枪都爆头t=0.3。

opencv中给我们提供了一个用于修复图片的函数src : 表示输入的图像inpaintMask: 掩膜，其实就是要修复哪些区域inpaintRadius: 表示修复半径flags: 表示修复时所使用的算法,有CV_INPAINT_TELEA和CV_INPAINT_NS可选，处理效果差不多下面这里有一张我的示例图像，左边为待修复的图像，右边为修复之后的图像。

圆环需要3个参数来确定，所以进行圆环检测的累加器必须是三维的，这样效率就会很低，因此OpenCV使用了霍夫梯度法这个巧妙的方法，来使用边界的梯度信息，从而提升计算的效率。为了加升大家对霍夫直线的理解,我在左图左上角大了一个点,然后在右图中绘制出来经过这点可能的所有直线。绘制经过某点的所有直线的示例代码如下,这个代码可以直接拷贝运行。3. 根据边缘得到最大概率的圆心，进而得到最佳半径。2. 检测边缘，先把可能的圆边缘过滤出来。一个圆可以由以下公式表示。，先对对象做中值滤波。

图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。

说明：这里是分开了3原色，并且分开判断是否为255，不是255.者将这块区域替换成狮子的部分。这里将绿色绿色绿幕先转为HSV，通过修改颜色的明暗度，抠出狮子的轮廓。说明： 这里的意思是说 获取不是黑色颜色的部分，并且其它背景为黑色。带有绿幕的图片的狮子提取出来，放到另一种风景图片里！2. 通过轮廓反向获取狮子。3. 使两张图片融合。

在后面我们要学习的机器学习中,我们需要大量的图片训练样本,这些图片训练样本如果我们全都使用相机拍照的方式去获取的话,工作量会非常巨大, 通常的做法是我们通过录制视频,然后提取视频中的每一帧即可!接下来,我们就来学习如何从视频中获取信息ubuntu下摄像头终端可以安装: sudo apt-get install cheese 然后输入cheese即可打开摄像头1. 加载视频2. 获取视频信息3. 解析视频。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

Anaconda包含了许多常用的科学计算和数据分析的库和工具。通过Anaconda，用户可以更方便地安装、管理和更新这些库和工具，从而提高工作效率。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，可以帮助用户方便地安装、管理和更新这些库和工具。此外，Anaconda还包含了一个集成开发环境（IDE）Jupyter Notebook，可以帮助用户轻松地编写和共享代码、文档和可视化结果。通过conda我们可以很方便的创建虚拟环境, 从而做到环境隔离, 防止环境之间的依赖冲突.为了方便,下面。

操作系统直接运行在计算机上的系统软件， 它是控制硬件和支持软件运行的计算机程序。