相机模型 1.相机模型原理 1. 相机成像 相机成像是一个小孔成像模型，将现实生活中的三维空间物体映射到二维的成像平面上，进而生成二维的图像。 相机模型中的坐标系： 世界坐标系Pw(Xw, Yw, Zw)： 对应真实客观三维世界的坐标系，也称为客观坐标系，表征物体在真实世界中的位置坐标。世界坐标系是随着物体的大小和位置变化的，单位一般是长度单位。 摄像机坐标系PO(x,
vscode+opencv环境搭建(windows mingw ) 代码仓库gitee 下载opencv源码 下载地址：Releases - OpenCV 我这里选择的是OpenCV – 4.5.5 解压源代码 在上一级创建build目录 编译 打开cmake-gui.exe 填入源码路径和build路径 点击左下角Configure，选择MinGW Mak
在前面四篇文章中，我们已经完成了整套人脸识别系统的搭建,但是虽然有了最基础的demo,识别的精度仍然不甚理想,想要进一步优化人脸识别的精确度以及实现活体监测,表情识别等一系列功能,就需要用到更高级的人脸识别算法,这篇文章就来介绍几种人脸识别的算法并且对其优劣进行基于个人观点的分析 一、OpenCv库的人脸识别算法 OpenCv支持3种人脸识别的算法，分别是： Eigen Faces PC
在第一篇文章中已经完成了人脸实时监测和识别，在这篇文章中我们使用PyQt5库搭建GUI界面，与之前的程序结合构建人脸识别监测系统，大家可以根据自己的熟悉程度选择不同的框架，python客户端主要就是tkinter和pyqt5，熟悉前后端框架的也可以用html+css+js+django/flask之类的解决。 本项目采用PyQt库作为UI界面的编写。 一、QT常用控件 在这里介绍几个本次项目
本博客从使用yolov5部署移动机器人目标检测算法角度来评测旭日x3派性能，为尽可能客观评测x3派性能，我们分别在Jerson nano、树莓派和旭日x3派中部署了yolov5目标检测算法。这里我的评测指标是yolov5处理每一帧图片所需要的时间，不管是MP4还是调用摄像头实时处理，都是计算每一帧的图片，然后重复该过程，其中帧率(fps)可以理解为每秒钟能够处理每一帧图片的次
实验准备 硬件设备准备 旭日X3派一块 USB数据线（tpye-c） USB摄像头（ANC狼魔） 其他准备 MpbaXterm Ubuntu20.04系统环境 python3.8.10环境 jupyterlab环境 笔记本电脑一台 一，基于Haar的人脸检测 在之前的博客中，博主做过摄像
文章目录 前言 一、deeplabV3+ 二、数据准备 三、修改代码 四、开始训练 五、测试 前言 在上一篇主要了解了语义分割，实例分割，全景分割的区别，以及labelme标注的数据进行转换，这边文章主要是通过deeplabV3+ 构建自己的语义分割平台 一、deeplabV3+ 上图所示，是deeplabV3+的主体框架，简单来说就是编码，解码的过
文章目录 一、区别 二、代码演示原图像与mask融合 三、数据处理 一、区别 语义分割：每个像素都打上标签（这个像素是人，树，背景等）语义分割只区分类别，不区分类别中的具体单元 实例分割：不光要区分类别，还要区分类别中的每一个个体 全景分割：相当于语义分割加上实例分割 二、代码演示原图像与mask融合 from PIL impo
计算机视觉基础 文章目录 计算机视觉基础 计算机视觉处理的概念： 发展历程 什么是数字图像？ 图像与矩阵 OpenCV简介 图像、视频基本操作 图像去噪 图像增强 图像修补 图像分割 图像颜色通道分离（RGB分离） 图像二值化 滤波 图像特征提取 特征匹配 视频处理 基于OpenCV的图像读取与显示 视
ubuntu系统配置大恒相机驱动并读取ros话题 文章目录 说明 安装大恒相机sdk1.1 下载1.2 安装sdk(用于配置ip和调试相机参数)(1) 电脑网卡配置(网卡固定ip)(2)查看相机图像以及配置相机参数 安装ros驱动包(注：大恒相机官方没ros驱动)2.0 正确流程2.1 错误示范2.1 报错1—缺包2.2 报错2—包编译顺序问题，改catkin_make为catkin
1. 加载摄像头 首先直接放上一段加载USB相机的例程供参考 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023/5/16 10:22 # @Author : Chenan_Wang # @File : cv_test.py # @Project : pad_det # @Software
M²BEV: Multi-Camera Joint 3D Detection and Segmentation with Unified Bird’s-Eye View Representation 论文笔记 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.05088.pdf 1.引言 本文设计一个联合训练多视图图像3D目标检测和BEV分割任务的统一网络。此外，本文提
目标检测 YOLOv5 使用入门 1. 源码准备 2. 例子 3. 运行 1. 源码准备 在很早之前，在 《深度学习笔记（40） YOLO》 提及到 YOLO 目标检测 目前已经出到了 YOLOv5，源码放在 Github 上 $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 然后就进入该文件
文章目录 图像复原 上升阶跃边缘、下降阶跃边缘、脉冲状边缘和屋顶状边缘曲线及其一阶导数和二阶导数有哪些特征？ Hough变换的基本思想是什么？ 基本概念 图像增强 灰度变换 直方图： 直方图特点 matlab代码 空间域滤波 平滑空间滤波 均值滤波器： 统计排序滤波器 锐化空间滤波器 微分滤波器
参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87185139 一、3D空间中点到图像的投影 设3D空间中的点 ( x , y , z ) (x,y,z) (x,y,z)投影到图像上的像素坐标（连续值，以左上角像素的左上角为原点的坐标系，注意与整数值的图像像素索引相区别，详见此文第2部分）为 ( u , v ) ，深度为 d d d，图像内参矩阵为L3×3，外参矩阵
1.AI地图 人工智能的地图，x轴是不同模式，由符号学到概率模型 到机器学习，Y轴是我想做的东西，最底下的是感知，我得了解这是什么东西，然后做推理，形成自己的知识，最后做规划。最底层的就是感知，就是我能够看到这个物体，比如这个屏幕等，做推理是基于我现在看到的东西，会发现什么事情，第三个知识是比较难的事情，根据我看到的数据和现象，来形成我的知识，我能进行比较长远一点的规划，也就是我的未来怎
1.概述 这门课程主要介绍深度学习经典和最新模型。从最简单、最老的80年代的Lenet,讲到计算机视觉比较流行的Resnet,以及经典的时序模型LSTM以及最近比较流行的BERT。 当然我们在讲深度学习时，我们离不开机器学习，机器学习的很多基础知识是我们需要的，比如 损失函数，目标函数，过拟合和优化等 实践 不仅会讲原理和数学表示，而且使用Pytorch实现介绍的
00预告 【动手学深度学习V2】 深度学习是人工智能最热的领域，在过去十年，人工智能的主要突破都来自于深度学习。 深度学习的核心是神经网络，它与人工智能的其他领域不一样的是，神经网络是一个非常灵活的框架，它允许我们我们组合不同的神经元来表达对一个问题的不同先验知识。 在很大程度上，神经网络可以看成是一门语言，所以我们应该像学习其他计算机语言，如Python或C++
本文解释如何显示WIDER数据集及显示相关标注。 如何显示coco数据集的图片及查看标注的质量请参考前面的文章《保存coco dataset注释为单一文件，并逐一显示所有图片的mask》。 根据libfacedetection.train(https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection.train)的数据结构，我们看一下其中的标注trainset.jso
好久没碰NCNN了，以前的编译早就丢到爪哇国去了 ，想要编译一下，完全没有头绪。本着硬着头皮上的精神，再编译一遍，顺便把过程记录下来。作个备忘录。 平台：Windows10 编译工具：VS2019 community Protobuf3.4.0的编译与安装 这个Protobuf经常用，但没仔细研究过，总之，凭经验碰上了就是一个麻烦的过程。老老实实一步步来吧。 安装MSYS2 + mi
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