通过使用各种算法和技术,计算机视觉可以实现图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等功能,广泛应用于人工智能、机器人技术、安防监控、自动驾驶等领域。 一、图像处理算法 图像处理算法是计算机视觉的基础,主要用于图像的预处理和特征提取。常见的图像处理算法包括边缘检测、滤波、形态学处理等。 1.边缘检测 边缘检测算法...
《计算机视觉——算法与应用》是2012年1月清华大学出版社出版的图书，作者是Richard Szeliski、艾海舟。内容简介 《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交织之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己...
3.4.4 应用:锐化,模糊和去噪 3.5 金字塔与小波 3.5.1 插值 3.5.2 降采样 3.5.3 多分辨率表达 3.5.4 小波 3.5.5 应用:图像融合 3.6 几何变换 3.6.1 参数化变换 3.6.2 基于网格的卷绕 3.6.3 应用:基于特征的变形 3.7 全局优化 3.7.1 正则化 3.7.2 马尔科夫随机场 3.7.3 应用:图像的恢复 3.8 补充阅...
图书 > 计算机与互联网 > 编程语言与程序设计 > 清华大学出版社(Tsinghua University Press) > 计算机视觉:算法与应用(附配套用书) 自营 清华大学出版社京东自营官方旗舰店 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持
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...
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第一版的《计算机视觉：算法与应用》共计 14 个章节，分别为： 引言； 图像形成； 图像处理； 特征检测与匹配； 分割； 基于特征的对齐； 由运动到结构； 稠密运动估计； 图像拼接； 计算摄影学； 立体匹配； 3D 重建； 基于图像的渲染； 识别。 第二版的《计算机视觉：算法与应用》也是 14 个章节，分别为：...
你也在用《计算机视觉:算法与应用》入门 CV 吗?或许你手里的版本已经有点过时了。 机器之心报道,编辑:张倩。 提到计算机视觉领域的入门书,不少人会推荐 Facebook 研究科学家 Richard Szeliski 的《计算机视觉:算法与应用》。这本书的英文版于 2010 年出版,2011 年被翻译成中文在国内面世,成为很多人学习计算机视...
2)深度学习平台:为零算法基础的开发者提供定制高精度AI模型的服务,进行AI模型训练生成模型文件后,可导入SGVision AI模块中直接引用进行离线检测。3)筛选整合优质视觉硬件品牌:如整合优质的视觉硬件(如相机、镜头、光源)等品牌入驻,为用户提供低成本的视觉配件选配平台。4)提供项目应用支持:提供技术服务交易平台,吸纳平台...
记录下《Computer Vision:Algorithms and Applications》计算机视觉 算法与应用 这本书的学习吧,就先简单记录下目录,方便后续的学习。 第1章 概述1.1 什么是计算机视觉?1.2 简史1.3 本书概述1.4 课程大纲样例1.5 标记法说明 1.6 扩展阅读 第2章 图像形成