场景理解:场景理解是计算机视觉的高级任务之一,旨在理解和解释图像或视频中的场景内容。这包括识别场景中的物体、人物、活动以及它们之间的关系等。场景理解对于自动驾驶、智能监控和机器人导航等领域至关重要。 此外,随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,计算机视觉的研究任务还在不断扩展和深化。例如,三维计算机视觉...
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计算机视觉的主要任务就是通过对采集的图⽚或视频进⾏处理以获得相应场景的信息。计算机视觉任务的主要类型有以下⼏种：物体检测：物体检测是视觉感知的第⼀步，也是计算机视觉的⼀个重要分⽀。物体检测的⽬标，就是⽤框去标出物体的位置，并给出物体的类别。物体检测和图像分类不⼀样，检测侧重于物体...
图像分类是计算机视觉中重要的基础问题。后面提到的其他任务也是以它为基础的。 举几个典型的例子:人脸识别、图片鉴黄、相册根据人物自动分类等。 目标检测 目标检测任务的目标是给定一张图像或是一个视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。
下面我们来详细探讨这些基本任务。 首先是图像分类。这个任务是将一张图像分类到预定义的类别中。尤其是在大规模识别场景(如搜索引擎、自驾车、人脸识别等)中,图像分类是最常见的计算机视觉任务之一。其中涉及到的技术包括卷积神经网络、特征提取、分类器等。 接着是物体检测。物体检测的任务是在图像中找出物体的位置...
计算机视觉的几大任务: 目标跟踪、图像和视频的生成 这里有一些比较常见的计算机视觉的应用,平时我们也会用到,包括多重的人脸识别,现在有些比较流行的照片应用,不知道大家平时会不会用到,包括比如像 Google photos,基本上传一张照片上去,它就会对同样的照片同样的人物进行归类,这个也是目前非常常见的一个应用。
计算机视觉的任务中,处于核心地位、并且是其它任务基础的是( )A.图像分类B.目标定位C.图像分割D.目标检测
三维重建是计算机视觉中的一个高层任务,包含了很多底层的计算机视觉技术。传统的三维重建,如SFM(structure from motion),就像是一个系列的pipeline工程,包含了关键点提取、本质矩阵计算、三角化、相机位姿估计、稀疏重建、稠密重建等。网上也有很多成熟的开源框架,如OpenMVS等。
计算机视觉应用基础 第2任务: 【视频】Snake算法 查看课程 任务列表 第1任务: 【视频】图像分割概述 第1任务: 【视频】图像分割概述 第1任务: 【视频】基于统计的图像分割 第1任务: 【视频】基于统计的图像分割 第2任务: 【视频】Snake算法 第2任务: 【视频】Snake算法...