开放式计算机视觉

29Aug2024

在数字化转型时代，数据就是新的石油，解释和理解视觉数据的能力变得越来越重要。计算机视觉，使机器能够根据视觉输入进行查看、解释和决策

23Jan2024

机器视觉与计算机视觉之间存在一些区别。机器视觉主要用于工业领域，如自动检测和制造过程。它使用图像捕获和处理技术来定义动作。而计算机视觉则更广泛地涉及图像的捕获和分析，其应用范围更加广泛。机器视觉可以看作是计算机视觉的一个子集，负责完成图像分析等任务。总的来说，机器视觉与计算机视觉有一些重叠，但在应用和功能上存在一些差异。机器视觉工作原理机器视觉系统的主要组件包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信。为了确保照明照亮要检查的零件，使目标特征突出，镜头需要能够清晰地捕捉到它们。镜头将捕捉到的图像转

20Nov2024

请我喝杯咖啡☕ *我的文章解释了图像分类（识别）、对象定位、对象检测和图像分割。 计算机视觉是使计算机能够理解和分析图像等视觉事物的技术

08Oct2023

计算机视觉中的姿态估计问题，需要具体代码示例计算机视觉领域中的姿态估计问题是指从图像或视频中获取物体的空间位置和姿态信息。它在许多应用领域中具有重要的意义，如机器人导航、虚拟现实、增强现实等。在姿态估计中，常用的方法之一是基于特征点的姿态估计。该方法通过在图像中检测物体的特征点，并根据特征点的位置和关系计算物体的姿态。下面我们通过一个具体的代码示例来介绍如何

07Sep2023

如今，计算机视觉(CV)技术正处于拐点，主要趋势正在融合，使云技术在针对特定用途，进行优化的微型边缘人工智能设备中无处不在，并且通常是电池供电的。技术进步解决了特定的挑战，使这些设备能够在受限制的环境中本地执行复杂的功能——即尺寸、功率和内存——使这种以云为中心的人工智能技术能够扩展到边缘，新的发展将使边缘的人工智能视觉无处不在。了解技术CV技术确实处于前沿，并且正在实现更高水平的人机界面(HMI)。情境感知设备不仅能感知用户，还能感知他们操作的环境，所有这些都是为了做出更好的决策，实现更有用的

10Sep2024

注意：在这篇文章中，我们将仅使用灰度图像以使其易于理解。 什么是图像？ 图像可以被认为是值的矩阵，其中每个值代表像素的强度。主要有以下三个方面：