4、计算机视觉算法实现：DS技术与形状表示

最新推荐文章于 2025-11-22 19:23:48 发布
最新推荐文章于 2025-11-22 19:23:48 发布
阅读量8 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 图像处理与通信新挑战 文章标签： DirectShow 计算机视觉 深度估计
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hadoop5ranger/article/details/154937309

计算机视觉算法实现：DS技术与形状表示

1. 基于DirectShow的计算机视觉算法实现

在计算机视觉领域，利用DirectShow（DS）技术开发场景分析视觉系统是一项重要的工作。该系统的实现需要开发具有特定功能、特定输入输出数量、控制方式以及输入输出数据格式的过滤器。

1.1 过滤器模式设计
  • 过滤器功能 ：系统包含用于计算视差图、目标检测以及呈现分析结果的过滤器。为了集成先前开发的算法，需要在DS系统中定义具有所需功能的过滤器。
  • 代码实现 ：过滤器的源代码使用C++编写，遵循COM和DS规范，并使用DS基类。编写的源代码是一个用于图像处理和分析的算法包，虽然在DirectShow技术方面具备完整功能，但为了实现系统功能，还需要对代码进行补充。在源代码中，标记了需要输入额外命令的代码片段。
  • 数据传输 ：DS系统中的所有数据通过继承自IMediaSample接口的对象进行传输。该接口允许下载有关传输数据块的索引和数据块大小的信息。数据格式在协商过程中确定，在项目中使用CMediaType类对象（包含AM_MEDIA_TYPE结构）来发送数据格式信息。

  • 多媒体数据类型 ：开发的过滤器处理两种类型的多媒体数据，具体如下表所示：
    | 数据类型 | 主类型 | 子类型 | 说明 |
    | ---- | ---- | ---- | ---- |
    | 成像数据 | MEDIATYPE_Video | MEDIASUB

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
机器人视觉：SLAM与物体抓取技术结合
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-07 24万+
机器人视觉：SLAM与物体抓取技术结合 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，机器人视觉作为人工智能的重要分支，赋予机器人感知和理解环境的能力。同步定位与地图构建 (SLAM) 技术使机器人能够在未知环境中创建地图并确定自身位置，而物体抓取技术则让机器人实现对目标物体的精准操作。这两项技术的结合，使机器人能够自主完成复杂任务，如家庭服务、工业自动化、物流仓储等。本文将深入探讨 SLAM 与物体抓取技术的融合，分析其技术原理、算法实现及应用场景。
计算机视觉入门：从像素矩阵到图像理解
2401_83026894的博客
08-18 784
简而言之，计算机视觉的入门，就是从“看到”像素点，到“理解”矩阵运算，最终用 NumPy 这个工具，将图像这个复杂对象，转化为可供机器处理的数学语言。计算机视觉（Computer Vision）的本质，就是让机器“看到”世界，而这个“看到”的过程，是对。一旦图像被表示为 NumPy 矩阵，所有复杂的视觉任务，都可以归结为对这个矩阵的数学运算。，即对图像矩阵和**卷积核（Kernel）**矩阵进行逐元素的乘积和求和运算。在计算机中，一张图片，无论它看起来多么生动，本质上都是一个巨大的。（用 NumPy 的。
4、计算机视觉算法与形状表示技术解析
efc1234567的博客
10-10 11
本文探讨了基于DirectShow技术的计算机视觉算法实现与Hurwitz-Radon矩阵（MHR）在形状表示中的应用。首先，介绍了利用DirectShow开发具备图像采集、处理与分析功能的过滤器系统，重点实现了基于GPU加速的立体视觉深度估计流程，支持实时视差图计算。其次，提出了一种新颖的MHR形状表示与重建方法，通过正交离散算子实现无需传统插值多项式的曲线重构，具有低计算复杂度和高稳定性，有效克服了龙格现象等问题。两种技术分别在场景感知与形状建模方面展现了良好的性能与应用前景。
《PyTorch计算机视觉实战》：一、二章
qq_53324833的博客
06-23 1270
训练神经网络是一个为神经网络架构构造最优权重的过程，通过重复在给定学习率下的前向传播和反向传播这两个关键步骤来实现。在前向传播中，对输入数据施加一组权重，把它传递给隐藏层，并执行非线性激活函数实现隐藏层的输出，隐藏层到输出层则是使用隐藏层节点的值与另一组权重值相乘来估计输出值，最后计算出给定权重集对应的总体损失。对于第一次前向传播，权重值被随机初始化。在反向传播中，通过在一个方向上调整权重来减小损失值（误差），以减少总体损失。此外，权重更新的大小是梯度乘以学习率。
23、计算机视觉：图像分割与数据处理全解析
xk7n92h3p5m的博客
08-11 22
本文深入解析了计算机视觉中的图像分割技术及相关数据处理方法。内容涵盖防止过拟合的技术（如图像增强、Dropout和早停法）、模型架构选择、迁移学习的应用、图像分割的基本概念与算法分类，以及如何使用Pascal VOC 2012数据集进行数据加载与预处理。文章重点展示了如何构建高效的TensorFlow数据管道，包括数据读取、归一化、调整大小、数据增强等关键步骤，并提供了完整的代码实现。最后，介绍了图像分割模型的后续开发流程，包括模型定义、编译、训练和评估。通过本文，读者可以全面掌握图像分割任务的全流程实现方
11、计算机图形学：技术与应用的全面解析
CAT789的专栏
08-07 71
本文全面解析了计算机图形学的技术与应用，涵盖了从基础概念到最新发展趋势的多个方面。文章详细介绍了计算机图形学的基本流程，包括建模、相机建模、渲染和色调再现，同时探讨了图形系统的硬件组成，如GPU和各类显示技术。此外，还深入分析了图形软件的发展、主要的图形算法以及计算机图形学在游戏开发、医学、建筑设计等领域的实际应用案例。最后，文章展望了计算机图形学的未来趋势，包括实时渲染、人工智能融合、跨平台兼容性以及VR/AR的普及。
【CV】第 15 章：结合计算机视觉和 NLP 技术
sikh_0529的博客
10-28 876
在上一章中，我们了解了如何在数据点数量最少的情况下利用新颖的架构。在本章中，我们将换位思考，了解如何将() 与广泛使用的() 家族中的算法结合使用（截至撰写本文时）书）在() 中开发利用计算机视觉和 NLP 的解决方案。为了理解 CNN 和 RNN 的结合，我们将首先了解 RNN 的工作原理及其变体——主要是（）——以了解它们如何应用于预测给定图像作为输入的注释。之后，我们将了解另一个重要的损失函数，称为() l oss 函数，然后将其与 CNN 和 RNN 结合使用以执行手写图像的转录。
视觉算法岗面试准备
qq_53093911的博客
11-26 1601
它的计算会考虑样本分类的难易程度，通过一个调制因子来调整损失的权重，使得模型训练的时候更关注那些容易出错、难分类的样本，这样就可以更好地处理类别不平衡的问题啦。梯度消失：比如在一个很深的循环神经网络（RNN）中，随着时间步的增加和网络层数的加深，梯度在反向传播时会不断地乘以一个小于 1 的权重，就像每次乘以 0.9，经过很多层后，梯度就变得微乎其微了。像 YOLO 系列，它直接在图像上生成目标的类别和位置，没有中间复杂的区域提议阶段，所以检测速度很快，但在小目标检测等一些精度要求高的场景下可能稍弱一点。
12、视觉空间的局部形状与明暗形状推断
ee345的博客
10-21 13
本文探讨了视觉空间中局部形状与明暗线索的数学与认知基础，基于图像空间的微分几何理论，提出通过曲率景观和形状子空间描述物体表面的局部几何特性。文章详细分析了‘从明暗恢复形状’的推断机制，涵盖微生成假设、对比度梯度图像处理、可积性约束及奇点分析，并结合现象学实验揭示轮廓等额外因素对形状感知的影响。研究强调该问题在计算机视觉、虚拟现实和医学成像中的应用潜力，同时指出复杂场景建模、额外约束量化与多模态融合等未来方向。
计算机视觉算法在多媒体技术及形状表示中的应用
### 计算机视觉算法在多媒体技术及形状表示中的应用 #### 1. DirectShow技术在计算机视觉系统中的应用 在计算机视觉系统开发中，利用多种软硬件资源构建系统并非易事。这样的系统需要具备模块化结构和灵活的架构。...
基于Matlab的交通设施识别：从理论到实践
2503_94165661的博客
11-22 947
1-85 基于Matlab的交通设施识别基于Matlab的交通设施识别。GUI设计+图像处理 基于数字图像处理，设计实现一个自然场景下公路交通限速标志分割和识别的程序。要求系统具有界面，并实现以下功能： 1）读入自然场景下包含交通标志的图像；2）对图像进行预处理；3）限速交通标志的分割；4）交通标志区域的定位。5）对限速标志中的数字进行分离和识别。具有完整试验文档。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。在智能交通系统（ITS）日益发展的今天，交通设施识别是其中关键的一环。
文档抽取技术结合OCR、NLP和计算机视觉，能智能提取PDF、扫描件等版式文档中的结构化数据
智能图像识别
11-22 728
摘要：文档抽取技术结合OCR、NLP和计算机视觉，能智能提取PDF、扫描件等版式文档中的结构化数据。该技术已广泛应用于财务（发票处理）、法律（合同审查）、教育（文献解析）、人力资源（简历筛选）等领域，实现数据自动化处理。未来将向智能文档理解发展，支持问答交互和知识图谱构建，助力企业数字化转型，释放文档数据的潜在价值。
tree.js实现3D效果[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用tree.js实现3D效果，包括官网demo的展示和代码示例。官网demo展示了一个自动旋转的正方形，通过创建场景、相机、渲染器和立方体，并设置材质和动画效果，实现了3D模型的动态展示。此外，文章还提供了画一条线的代码示例，通过创建几何体、线材质对象和场景，实现了简单的3D线条绘制。这些示例展示了tree.js在3D图形处理方面的强大功能，适合开发者学习和参考。
jQuery.i18n实现中英文切换[项目源码]
11-25
本文详细介绍了如何使用jquery.i18n.js插件实现网页中英文切换功能。首先需要在HTML页面中引入jquery.i18n.js文件，并配置json语言包路径。接着在对应文件夹下创建中英文json语言文件，定义键值对内容。然后在HTML标签中加入自定义属性i18n来标记需要翻译的内容。最后通过调用i18n方法，设置默认语言和文件路径等参数来实现语言切换。文章还提供了完整的代码示例，包括jquery.i18n.js的核心代码、json语言文件编写示例、HTML标签设置以及点击切换语言的实现方法。整个过程清晰明了，适合需要实现多语言切换的开发者参考。
SAP财务凭证校验替换[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SAP财务模块中凭证校验和替换的配置与增强方法。主要内容包括凭证校验的步骤，如使用GGB0打开校验界面、新建有效性、设定公式和增强代码等；以及凭证替代的步骤，如使用GGB1建立替代规则、设定条件和替换动作，并通过OBBH激活替代。文章还强调了使用前的注意事项，如字段可用性检查、程序代码生成和优先权规则等。这些方法适用于处理简单的凭证字段增强需求，帮助用户高效完成财务凭证的校验和替换工作。
基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）
11-25
本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
K8s部署Redis指南[源码]
11-25
本文详细介绍了在Kubernetes（k8s）环境中部署Redis 5.0.14的完整流程。首先需要准备Kubernetes环境并创建命名空间，接着通过安装NFS服务来准备持久化存储（PV和PVC）。文章提供了具体的YAML配置示例，包括创建PV和PVC的详细步骤。随后，作者讲解了如何创建Redis配置文件并通过ConfigMap进行管理，以及如何编写StatefulSet部署脚本。重点说明了数据目录和配置文件的挂载方式，以及如何通过指定配置文件启动Redis服务。最后，文章演示了如何在集群内部访问Redis以及通过外部工具连接Redis服务，并验证数据持久化的效果。整个过程步骤清晰，配有具体命令和配置示例，适合需要在Kubernetes上部署Redis的开发者参考。
基于Python的拼多多商品与评论数据爬取系统（附完整源码与文档）
最新发布
11-25
【项目概述】本资源提供了一套完整的拼多多电商平台数据采集系统，包含商品信息与用户评论等全方位数据抓取功能。项目文件包含经过验证的源代码及详尽的技术文档。 【项目资质】 1. 本作品在学术评审中获得优异评价，经由专业教师指导完善，最终答辩评分达到95分的优秀等级 2. 所有程序模块均经过严格测试，确保各功能模块运行稳定可靠后方才发布 3. 适用对象包括：高等院校计算机科学与技术、人工智能、信息工程、自动化控制、物联网工程等相关专业的师生及科研人员，同时适用于企业技术研发部门。本系统既可作为教学实践的典型案例，也可作为毕业设计、课程项目、课题研究的基础框架 4. 具备编程基础的用户可基于现有架构进行功能扩展与二次开发，亦可直接应用于学术研究或工程实践 本资源致力于促进技术交流与知识共享，欢迎相关领域研究者共同探讨数据采集技术的最新发展与应用实践。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
系统错误提示[源码]
11-25
该内容显示了一个系统错误提示信息，错误代码为601，并建议用户联系客服以解决问题。这表明在访问或使用相关服务时遇到了技术障碍，需要进一步的客服支持来排查和解决具体问题。
计算机图形学：关键技术与应用
计算机图形学是一门研究如何利用计算机生成、描述、存储和处理各种视觉效果的学科，它在现代信息技术中扮演着至关重要的角色。该学科的核心内容包括： 1. 图形生成：这是计算机图形学的基础，通过算法将抽象的数学...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值