1. 特征提取与描述,特征提取是计算机视觉中的关键技术,它指的是从图像或视频中提取出具有代表性的特征,比如边缘、角点、纹理等。常用的特征描述方法包括SIFT、SURF和HOG等。 2. 目标检测与识别,目标检测与识别是计算机视觉中的重要任务,它指的是从图像或视频中识别出特定的目标,比如人脸、车辆、动物等。常用的方法...
本文将对计算机视觉的关键技术进行梳理和介绍,帮助读者了解并深入掌握该领域的基本原理和方法。 一、图像处理技术 图像处理技术是计算机视觉的基础,用于对图像进行预处理和增强,以提取有用的信息。常用的图像处理方法包括图像滤波、图像增强、边缘检测、二值化等。图像滤波可以去除图像中的噪声,提高图像质量;图像增强可以...
池化作为计算机视觉领域的关键技术,在深度学习中发挥了重要作用。通过降低数据维度、提高模型效率和鲁棒性、防止过拟合等手段,池化操作为计算机视觉任务提供了强大的支持。然而,随着深度学习技术的不断发展,池化方法也在不断更新和完善。未来,我们期待看到更多创新的池化方法和技术在计算机视觉领域的应用和发展。 本文旨在帮...
计算机视觉（Computer Vision）是指让机器通过数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程，以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。它是人工智能领域中的一个分支，涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。计算机视觉的应用非常广泛，例如人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、...
姿态估计(Pose Estimation)是指通过计算机视觉技术,在图像或视频中准确检测并定位人体各个关节的位置。其核心任务在于重建人体的关节和肢干,以实现对人体姿态的精确描述。姿态估计的输出通常是一个高维的姿态向量,包含了每个关节的坐标信息。 技术难点姿态估计的难点在于降低模型分析算法的复杂程度,并使其能够适应各种多变...
计算机视觉的主要目的是让计算机像人眼一样看世界,甚至比人类更好。计算机视觉通常使用如c++、Python和MATLAB的编程语言。这是增强现实的一项重要技术。 需要学习的流行的计算机视觉工具是OpenCV、Tensorflow、Gpu、YOLO、Keras等,计算机视觉领域主要包括数字信号处理、神经科学、图像处理、模式识别、机器学习(ML)、机器人和...
小型计算机视觉是将计算机视觉技术应用于小型平台上的一种技术，它赋予了机器洞察力和感知能力。小型计算机视觉的关键技术包括图像传感器、实时图像处理和机器学习等。在智能家居、智能交通和智能医疗等领域，小型计算机视觉具有广阔的应用前景。期待在未来的研究和应用中，小型计算机视觉能够进一步发展和完善，为人们的生活和...
本文首先总结了计算机视觉领域的重要关键技术以及典型算法模型,随后介绍了这些技术在通信工程领域内设备安装、施工验收、三维测量以及天面核查等四种典型场景下的应用方案及实施效果,上述应用实践将为在通信工程行业构建数字孪生网络提供有益探索。 1、引言 计算机视觉(Computer Vision, CV)是指用计算机来模拟人的视觉系统,...
通过计算机视觉技术,我们可以让机器自动识别出图像中的物体、场景和活动,从而实现与真实世界的智能交互。 二、计算机视觉的关键技术 图像处理 图像处理是计算机视觉的基础,它涉及到对原始图像进行预处理、增强和变换等操作。这些操作旨在提取图像中的有用信息,消除噪声和干扰,为后续的特征提取和识别打下基础。例如,我们...
数据增强是计算机视觉领域的一项强大技术,可通过重新调整训练数据的多样性来提高性能并推广模型。数据增强使模型能够从简单的转换技术,如旋转和翻转,学习到复杂的技术,如GAN和AutoAugment。 由于数据增强具有诸多好处,因此谨慎使用数据增强并选择最适合任务特定要求的技术也非常重要。过度使用或使用不当也可能导致模型性能下降...