机器视觉 - 古月居

常用的深度学习自动标注软件

0. 简介自动标注软件是一个非常节省人力资源的操作，而随着深度学习的发展，这些自动化标定软件也越来越多。本文章将会着重介绍其中比较经典的自动标注软件 1. AutoLabelImg AutoLabelImg 除了labelimg的初始功能外，额外包含十多种辅助标注功能，分别在Annoatate-tools和Video-tools两个新菜单栏下面，具体如下：自动标注：基于yolov5

自动标注

敢敢のwings
1 天前
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【OpenCV】 Octave | 角点检测 | SIFT/SURF算法

Ⅰ. 图像特征提取与描述 0x00 角点特征图像的特征大多数人都玩过拼图游戏。首先拿到完整图像的碎片，然后把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。如果把拼图游戏的原理写成计算机程序，那计算机就也会玩拼图游戏了。在拼图时，我们要寻找一些唯一的特征，这些特征要适于被跟踪，容易被比较。我们在一副图像中搜索这样的特征，找到它们，而且也能在其他图像中找到这些特征，然后再把它们拼接到一起

人工智能 Python openCV 图像处理计算机视觉

流继承
4 天前
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精选地平线上的Go1机器狗--第二期相机移植以及使用

视频流以及图像开发前面我们准备好电源以及板卡前期的开发准备，下面内容就是对于在RDK x3 module做图像开发处理的一个准备。 gstreamer 依赖安装由于做视频流时需要使用gstreamer去获取相关的视频流，于是需要把gstreamer依赖安装好。 opencv 源码编译安装虽然本身RDK x3 module已经集合了视频流以及流媒体开发模块，但是平时使用opencv的

机器人视觉 RDK X3 Module

慤鵺
2023-09-08 10:46
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精选经典文献阅读之--MobileSAM(比FastSAM更快的SAM框架)

0. 简介自从MetaAI提出的能够“分割一切”的视觉基础大模型SAM提供了很好的分割效果，为探索视觉大模型提供了一个新的方向。虽然SAM的效果很好，但由于SAM的backbone使用了ViT，导致推理时显存的占用较多，推理速度偏慢，对硬件的要求较高，在项目应用上有很大的限制。FastSAM通过更换检测头，能够较好的完成分割的实时性，但是将SAM的”重量级”解码器替换为”轻量级”以使其可在移动

sam moblie-sam

敢敢のwings
2023-08-29 09:19
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论文精读：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》

DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries 文章目录 DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries 论文精读摘要（Abstract） 1. 介绍（Introduction

人工智能目标检测深度学习论文精读三维框预测

zyw2002
2023-08-14 09:18
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精选论文精读:《MV-FCOS3D++: Multi-View Camera-Only 4D Object Detection with Pretrained Monocular Backbones》

文章目录论文精读摘要 1. 介绍(Introduction) 2. 方法（Methodology） 2.1 MV-FCOS3D++ 2.2 Pretraining with Perspective-View Supervision 2.3 Dual-Path Temporal Modeling 2.1 MV-FCOS3

人工智能目标检测特征提取论文精读多摄点摄像机

zyw2002
2023-08-13 09:19
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精选论文精读：《BEVFormer v2: Adapting Modern Image Backbones to Bird’s-Eye-View Recognition via Perspective 》

文章目录论文精读摘要 1. 介绍（Introduction） 2. 相关工作（Related Works） 2.1 BEV三维物体探测器 (BEV 3D Object Detector) 2.2 摄像机三维目标检测中的辅助损失 (Auxiliary Loss in Camera 3D Object Detection) 2.3 二阶段的三维物体探测器（Two-stag

人工智能目标检测深度学习论文精读三维物体检测

zyw2002
2023-08-12 09:16
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精选论文精读——《BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotempor》

文章目录 BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers 论文精读摘要（Abstract） 1. 介绍（Introduction） 2. 相关工作（Related Work） 2.1 基于Trans

人工智能目标检测深度学习论文精读三位物体检测

zyw2002
2023-08-11 09:19
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【PCL1.11.0+win10+vs2019】环境配置/ 点云格式转换及可视化

文章目录一、安装 1.1 下载PCL 1.2 安装PCL 1.3 安装OSGeo4W 二、配置 2.1 配置环境变量 2.2 配置VS2019 三、点云格式转换以及可视化参考一、安装 1.1 下载PCL 首先我们需要下载pcl1.11.0 ，这个版本与vs2019对应。有两种下载方法：百度网盘、官网下载。二选一即可~

PCL 经验分享点云处理点云可视化

zyw2002
2023-08-08 09:17
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精选基于rk3588s的yolov5深度学习从训练到部署--讯飞智能车识别任务（一）

本教程安装环境为windows+anaconda。最终可实现直接在pycharm中进行yolov5深度学习训练。一、安装anaconda 因anaconda服务器在境外可能存在网络问题，所以这里使用清华源镜像进行下载。网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 按照需要选择自己需要的版本。 1、运

图像识别计算机视觉目标识别

小林
2023-08-07 10:03
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精选基于python -opencv实时识别黑线（四）之PID调控

前言：本篇博客加入了PID调控，基于黑线对于图像中线位置的偏移量与黑线的角度进行的上位机PID调参，输出的是电机的目标转速。传给下位机左进一步处理。（今晚上先放上代码，明天再继续更新） PID简述：广义上的PID可以分为数字式PID和模糊式PID，这里我对数字式PID进行了简单的学习，本篇文章也主要是对数字式PID的一个讲解。用一句

PID Python openCV 计算机视觉实时识别

孙启尧
2023-08-05 09:18
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基于python-opencv实时识别黑线赛道（二）

#!/usr/bin/env python3 # 识别的是中线为白色 import cv2 import numpy as np # center定义 center = 320 # 打开摄像头，图像尺寸640*480（长*高），opencv存储值为480*640（行*列） cap = cv2.VideoCapture(0) while (1): ret,

深度学习 Python openCV 计算机视觉实时识别

孙启尧
2023-08-03 09:19
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Halcon形态学操作、区域处理相关常用API

膨胀一般用来填补物体中小的空洞和狭窄的缝隙，使物体的尺寸增大。膨胀运算需要生成结构内核才能完成，在HALCON中使用gen_circle来生成圆形结构内核，这个函数的参数中：（1）第一个参数Circle为输出的圆形结构区域；（2）第二个参数Row为输入圆形区域中心行坐标；（3）第三个参数是Column为输入圆形区域中心列坐标。使用gen_rectangle1来生成矩形结构内核，这个函数的参

形态学 Halcon 视觉检测膨胀/腐蚀区域运算

Moresweet猫甜
2023-08-02 09:22
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精选基于python-opencv实时识别黑线赛道（三）之上位机PID调控前篇

前言：本篇文章是前两篇文章的进阶版本（基于python-opencv实时识别黑线赛道（一）与基于python-opencv实时识别黑线赛道（二）），在实时识别黑线的基础上标注了黑线的角度，同时，本篇文章也是作为使用树莓派作为上位机调节PID的第一步。后续内容将与我的博客（从零开始制作STM32F103RCT6小车系列）有联系。本篇博客是基于如图所示的小车的体

PID 深度学习 Python openCV 计算机视觉

孙启尧
2023-08-02 09:17
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搭建自己的语义分割平台deeplabV3+

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

人工智能深度学习图像处理语义分割经验分享

浅念念52
2023-07-21 09:22
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Linux下基于GTK人脸识别界面设计

Linux下基于GTK人脸识别界面设计 1.人脸识别简介人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用

人工智能 linux 人脸识别软件设计 GTK

IT_阿水
2023-07-19 09:21
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halcon：读取摄像头并二值化

打开Halcon，点击摄像头图标，打开设置窗口，接口选择DirectShow 连接选项卡中点击“实时”按钮，可以在主界面中看到摄像头采集的画面最后点代码生成按钮，采集单幅图像，异步，插入代码，即可看到主界面有代码生成在图像窗口上点右键，工具，灰度直方图，打开直方图窗口点RGB选择2号通道，也就是绿色通道，会变成单色显示将界面最左边的绿色竖线往右拉，比如

图像处理二值化 Halcon

老李的森林
2023-07-17 09:16
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人脸口罩识别——人脸添加口罩方法masked_faces

文章目录： 1 人脸添加口罩masked_faces 2 添加口罩原理 3 添加口罩代码操作 4 源码分析 A realistic approach to generate masked faces applied on two novel masked face recognition data sets 1 人脸添加口罩masked_faces 1、论文和代码 pape

人工智能深度学习经验分享口罩识别

点亮～黑夜
2023-07-13 09:18
352 0 0
精选最邻近插值算法（Python源码示例）

最邻近插值算法 1. 算法简介各种插值算法以及图像相关基础知识介绍在笔者之前的博客《CV学习笔记-数字图像概述》中已经详细介绍，在此仅作简单介绍：最邻近插值The nearest interpolation 设i+u, j+v (i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示：简而言之，就是在放大图像时

Python 图像处理算法学习笔记最邻近插值

Moresweet猫甜
2023-07-12 09:16
439 0 0
用动画沟通机器学习架构MANIMML-----（一）

好久没有更新博客了，最近在学习深度学习、机器学习部分的内容，有好的方法和经验想要在这里分享给大家。（A）首先，用户使用熟悉类似Pytorch的语法指定神经网络结构，并使用熟悉类似Pytorch的语法进行编码，参数被传递给每一个层，指定各种信息，如卷积特征图的数量、激活函数等。该模型被添加到场景中，可以渲染为一个单一的禁止帧；（B）然后用户可以指定一个他们下午用代码播放的动

机器视觉深度学习图像处理计算机视觉

别再心动啦
2023-07-10 15:20
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