计算机视觉（ComputerVision, CV）入门

最新推荐文章于 2025-07-19 00:00:00 发布
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本文深入浅出地介绍了计算机视觉的基础概念，从图像处理到模式识别，覆盖了计算机视觉领域的核心知识点，适合初学者快速掌握计算机视觉的基本原理和技术。
计算机视觉(Computer Vision) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-18 1273
计算机视觉(Computer Vision) - 原理与代码实例讲解 关键词：
读懂计算机视觉（Computer Vision, CV）及研究方向如何选
最新发布
blotemj.blog.youkuaiyun.com
09-23 313
文章主旨文章旨在向大众科普什么是计算机视觉，它如何让计算机“看懂”世界，以及它在我们日常生活中广泛而神奇的应用。一篇优秀的入门级科普文章。它用生动的例子（如手机人脸解锁、自动驾驶）解释了计算机视觉这一复杂技术，涵盖了从基本概念到前沿趋势的完整脉络，非常适合对人工智能和计算机视觉感兴趣的初学者阅读，能帮助他们快速建立起对该领域的整体认知。文章语言通俗，避免了过于深奥的技术术语，具有很好的可读性。《计算机视觉研究方向》是一份面向初学者的、非常全面的计算机视觉（CV）领域研究指南。
计算机视觉（CV）（Computer Vision）
weixin_41147796的博客
05-09 3594
图片和视频是非结构化数据，机器如果要理解某一图片或视频表达的内容，是无法直接分析的，这种情况，就需要有计算机视觉技术，通过一系列对图片/视频的分析及处理技术，提取图片/视频中的元素，将图片转化为一系列的特征，将计算机对图片的理解转化为人类可读的信息，比如文本描述、标记、图形等，也就是可被机器理解的结构化数据。计算机视觉可以模仿人的视觉系统，通过机器学习等技术解决图片和视频的分析等问题。以上是计算机视觉主要的技术分类，不同的技术分类适用于不同的应用场景，它们会互相结合，共同推动计算机视觉技术的发展。
计算机视觉（Computer Vision, CV）
hong161688的博客
07-24 3527
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一，其目标是将输入的图像分配给预定义的类别之一。例如，在一张包含多种动物的图片中，图像分类算法能够识别出图中的每一种动物，并将其归类为“猫”、“狗”或“鸟”等。目标检测是计算机视觉中的另一个重要任务，它不仅需要识别出图像中的目标物体，还需要确定这些物体的位置（通常用边界框表示）。例如，在一张包含多个行人和车辆的街景图片中，目标检测算法能够识别出每一个行人和车辆，并给出它们的边界框。图像分割是计算机视觉中的一个重要研究方向，它旨在将图像分割成多个区域或对象。
计算机视觉 – Computer Vision | CV
阿哥的专栏
01-28 4602
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支。它的目的是：看懂图片里的内容。 本文将介绍计算机视觉的基本概念、实现原理、8 个任务和 4 个生活中常见的应用场景。 计算机视觉为什么重要？ 人的大脑皮层， 有差不多 70% 都是在处理视觉信息。 是人类获取信息最主要的渠道，没有之一。 在网络世界，照片和视频（图像的集合）也正在发生爆炸式的增长！ 下图是网络上新增数据的占比趋势图。灰色是结构化数据，蓝色是非结构化数据（大部分都是图像和视频）。可以很明显的发现，图片和视频.
计算机视觉computer vision(CV) - 笔记1
03-22 5186
深度学习是什么 深度学习是机器学习算法的一种，通过模拟人脑实现相应的功能 深度学习应用场景 手机，机器翻译，自动驾驶，语音识别，医疗，安防等。 计算机视觉任务目标拆分为： 让计算机理解图片中的场景（办公室，客厅，咖啡厅等）：where 让计算机识别场景中包含的物体（宠物，交通工具，人等）: who 让计算机定位物体在图像中的位置（物体的大小，边界等）: what 让计算机理解物体之间的关系或行为（是在对话，比赛或吵架等），以及图像表达的意义（喜庆的，悲伤的等）: why and when 那
计算机视觉概述
u010751974的专栏
07-28 5254
本文介绍了计算机视觉的主要任务及应用，全文大约 3500 字，阅读时间 10 分钟。
Help to quick start computer vision（帮助快速入门计算机视觉）
08-21
计算机视觉领域的入门门槛虽高，但通过系统地学习理论知识、掌握必要的编程技能、参与实践操作以及充分利用网络资源，初学者可以逐渐掌握这一领域的核心技能，并在计算机视觉领域中实现快速成长。
精选资源
《Programming Computer Vision with python》
10-07
《Programming Computer Vision with Python》的内容和深度使之成为在该领域的实用指南，不仅是计算机视觉入门者的首选，也为经验丰富的开发者提供了深入学习的机会。随着计算机视觉技术的快速发展，本书的知识和...
计算机视觉领域基础入门必备书籍指南
08-21
《2022年计算机视觉最新进展》（The Latest Advances in Computer Vision, 2022）这类书籍或期刊汇集了当前最新的研究成果和趋势，帮助读者了解最前沿的计算机视觉理论和应用。定期阅读这些文献，能够帮助计算机视觉...
关于CV界的一些 东西 (Computer Vision)
DareZhang的专栏
05-07 1586
转自：http://hi.baidu.com/rencj/blog/item/0b6d0ef7a1c75a20720eec82.html 众所周知, computer vision(cv) 存在ICCV/CVPR/ECCV三个顶级会议, 它们档次差不多, 都应该在一流会议行列,没有必要给个高下. 有些us的人认为ICCV/CVPR略好于ECCV,而欧洲人大都认为ICCV/ECCV略好于
计算机视觉(Computer Vision, CV)是什么？
Appen_China的博客
10-11 4863
许多组织已经在开发基本框架以支持 CV 在日常操作中的使用，并通过连续的数据管道确保其模型具有适当数量的训练数据，以使其能够随着时间的推移而执行和改进。其中，有通用模型，或者针对特定场景采集标注的数据，例如家用扫地机器人，宠物摄像头，等。例如，通过计算机视觉，机器可以识别出冰面上的黑色冰球，但是球员的溜冰鞋可能会干扰该冰球的配准。配准：计算机将不同数据集转换至单个坐标系中，例如，从取自临床事件轨迹的两幅图像中获得的信息通常互补，因此整合它们的第一步是在融合两个数据源之前通过配准来完成多个模态的空间对齐。
Python笔记-OpenCV图像处理和人脸识别
活在当下的博客
05-04 4841
一.简介 1.OpenCV：OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个开源的跨平台的计算机视觉库。可以运行在Linux、Windows、Android和macOS操作系统上，帮助人们快速构建复杂的视觉应用程序。 2.机器视觉：计算机视觉（Computer Vision）就是利用计算机来处理图像，将来自静止或摄像机的数据转换成新的表示方式，获得我们想要的信息。 二.编程步骤 1.环境配置 2.读取图片 3.灰度转换 4.修改尺寸 5.绘制
【全】AIGC 系统的核心技术: 计算机视觉 (Computer Vision)（代码+部署）
cnzzs的博客
07-04 1043
介绍计算机视觉(Computer Vision, CV)是人工智能的一个分支，旨在使计算机能够从图像或视频中获取信息、理解环境、并采取相应行动。CV 在 AIGC 系统中具有重要地位，被广泛应用于图像识别、物体检测、姿态估计、图像生成等任务。应用使用场景图像分类：如手写数字识别、人脸识别等。物体检测：用于自动驾驶车辆中的行...
【新手小白向-自我感觉只有基础的高数和线代知识】-SE（Squeeze and Excitation）模块的原理理解与解释-以别人的文章为主加上自己的理解
时间漂流者-梧桐的博客
04-06 3121
基础薄弱的我，阅读SE模块原理解释等文章后的学习笔记。内容以阅读的文章正文部分为主，辅有我自己的注释。
计算机视觉与机器视觉
MzKyle的博客
07-19 1980
机器视觉与计算机视觉的本质差异 机器视觉（MV）与计算机视觉（CV）虽均涉及图像处理，但核心目标与技术路径截然不同： 定义：CV是让计算机“看懂”世界（如识别物体、场景理解），MV是用视觉技术解决工业问题（如缺陷检测、尺寸测量）。 技术栈：CV以算法为核心（如深度学习模型），MV是软硬件协同系统（工业相机+光源+控制协议）。 应用场景：CV覆盖安防、医疗等泛化领域，MV聚焦工业自动化（电子制造、汽车质检等）。 性能要求：CV追求高精度与泛化能力，MV强调实时性（毫秒级响应）与鲁棒性（恶劣环境稳定运行）。 简
转载：计算机视觉任务(Computer Vision)整理
ChunleiYi的博客
09-15 1311
计算机视觉任务(Computer Vision)整理
人工智能导论(8)——计算机视觉(Computer Vision)
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hustlei的专栏
12-12 3万+
计算机视觉是智能感知的最重要技术。是研究如何让计算机能够像人类那样“看”的技术。包括图像分类、目标定位、目标检测、目标跟踪、图像分割、图像生成、人脸识别等
CV计算机视觉（computer vision）概述--个人理解
herr_kun的博客
04-04 2万+
CV即计算机视觉，简单的来说：计算机模拟人来理解图像所表达的意思，或对图像进行一些理智的操作，比如分割，分类等等。 目前接触到的计算机视觉主要有： 图像分类（包括细粒度特征分类）：将图像进行分类，该图像是飞机 ？汽车？狗？或者什么 目标定位和识别（如yolo ssd等神经网络）：图像中的目标物体的位置（用框就行标注），框中物体的种类，是什么 图像分割：比如一张CT照...
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