图1.1 人类视觉系统可以从这幅图像的半透明性和阴影的细微差别中毫不费力地正确从背景中分割出物体 看着一幅装裱好的集体肖像,你可以很容易地数出照片中的所有人,甚至从他们的面部表情中猜测他们的情绪 (图 1.2a)。 图1.2 一些计算机视觉的算法和应用的例子 知觉心理学家花费了许多年来试图理解视觉系统如何工作,...
特征提取:提取图像中有意义的信息,如边缘、纹理、颜色等。 模型训练与推理:使用机器学习或深度学习模型对提取的特征进行学习,并做出决策。 输出结果:将识别或检测的结果输出。 二、常见算法 接下来我们将介绍一些常见的计算机视觉算法,并给出简单的代码示例。 2.1 图像处理 在计算机视觉中,图像预处理是非常重要的一步...
计算机视觉:算法与应用_Ch2. 图像生成(2.1.1 & 2.1.2) 然比不想读书 Je lis, donc je suis2 人赞同了该文章 目录 收起 2.1.1 2D transformations 2.1.2 3D transformations 2.1.1 2D transformations 在定义了基元后,我们现在来看它们是如何变换的。最简单的 2D 平面上的变换如图 2.4。 图2.4 基本...
计算机视觉:算法与应用(套装共2册),塞利斯基(RichardSzeliski)著,艾海舟,兴军亮等阔如图书专营店 关注店铺 评分详细 商品评价: 4.6 高 物流履约: 4.8 高 售后服务: 4.3 低 手机下单 进店逛逛 | 关注店铺 关注 举报 企业购更优惠 计算机视觉:算法与应用(套装共2册),塞利斯基(RichardSzeliski)著,艾海舟,...
常用算法:FCN、DeepLab、Pyramid Scene Parsing Network、Mask R-CNN、U-Net 图像生成与转换 在深度学习的另一个主要应用是生成模型(Generative Model),所谓生成模型,就是给定一组随机数,根据随机数来生成服从训练数据分布的数据,在计算机视觉中的一个重要应用就是给定一组图像,构造出一个模型,在这组图像上进行训练...
计算机视觉算法与应用 计算机视觉是人工智能的一个重要分支,旨在让计算机“看”并理解图像或视频中的信息。随着深度学习的迅猛发展,计算机视觉技术得到了广泛应用,包括自动驾驶、医疗图像分析和智能监控等领域。在这篇文章中,我们将介绍一些基本的计算机视觉算法,并通过简单的代码示例进行说明。
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《计算机视觉:算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用,以便学生能够将其应用于自己的照片和视频,从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉:算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题,将成像过程的物理模型...
第4章 特征检测与匹配 4.1 点和块 4.1.1 特征检测器 4.1.2 特征描述子 4.1.3 特征匹配 4.1.4 特征跟踪 4.1.5 应用:表演驱动的动画 4.2 边缘 4.2.1 边缘检测 4.2.2 边缘连接 4.2.3 应用:边缘编辑和增强 4.3 线条 4.3.1 逐次近似 4.3.2 Hough变换 ...