Публикации по теме 'image-processing'


Курс компьютерного зрения — Урок 1: Введение в компьютерное зрение
Что такое компьютерное зрение? Представьте, что вы идете по красивому парку и замечаете милую собачку, играющую с мячом. Ваш мозг без особых усилий обрабатывает визуальную информацию и распознает собаку, мяч и другие объекты на сцене. Это врожденная способность, которой обладают люди, которая позволяет нам понимать и интерпретировать окружающий мир. Компьютерное зрение — это область, которая стремится имитировать эту способность в машинах. Проще говоря, компьютерное зрение — это..
Неделя 3 — Проект ЛИСТЬЯ
Привет всем, На прошлой неделе мы говорили о нашем методе сбора данных и наборе данных. Как мы уже упоминали, набор данных содержит несколько дублированных изображений с водяными знаками. На этой неделе мы удалили эти дубликаты и очистили водяные знаки. Удаление дубликатов Мы планируем использовать YOLOv5 для определения отношения учащихся. YOLOv5 — это структура CNN, разработанная распределенными разработчиками. CNN является инвариантной к переводу , что означает, что..
Почему я получаю нарушение сегментации при попытке
Почему я получаю сообщение о нарушении сегментации при попытке доступа к моей камере 1394, совместимой с BASLER A601fc DCAM, с помощью Image Acquisition Toolbox 1.8 (R14SP2)? Я использую драйвер CMU DCAM 6.3.0.0 (1394Camera.dll) с камерой 1394, совместимой с BASLER A601fc DCAM. Когда я пытаюсь создать объект видеовхода, используя следующую функцию: vidobj =videoinput('dcam') MATLAB выдает следующее нарушение сегментации: [0] imaqmex.dll:private: void __thiscall..
Анализ распределения значений пикселей в четырехканальных изображениях RAW с использованием Python и Matplotlib
Изучение характеристик и качества изображения Введение В мире цифровых изображений понимание распределения значений пикселей внутри изображения имеет важное значение для различных приложений. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как анализировать распределение значений пикселей в изображениях RAW с четырьмя каналами с использованием Python и Matplotlib. Мы рассмотрим процесс загрузки необработанного изображения, упаковки необработанного изображения, расчета статистики для..
Полу-контролируемое обучение, достижение Google FixMatch на CIFAR-10
Введение Глубокое обучение использует различные области машинного обучения, широко известные в СМИ как «искусственный интеллект». Но эти модели в основном работают с помеченными данными, что называется контролируемым обучением, и с увеличением объема данных качество изученной модели улучшится. Проблема с развитием контролируемого обучения в различных контекстах заключается в стоимости маркировки данных. Эта проблема стоимости усугубляется проблемами, требующими маркировки от эксперта...
Введение в обнаружение и сопоставление функций
Обнаружение и сопоставление признаков - важная задача во многих приложениях компьютерного зрения, таких как построение структуры по движению, поиск изображений, обнаружение объектов и т. Д. В этой серии мы будем говорить об обнаружении и сопоставлении локальных функций. Это часть 7-й серии Feature Detection and Matching. Другие статьи включены Введение в угловой детектор Харриса Введение в SIFT (масштабно-инвариантное преобразование признаков) Введение в SURF (ускоренные и..
Обнаружение сетки лица с помощью Python и OpenCV - Полный проект
Создайте 3D-ориентир на лице в реальном времени В этой статье мы увидим, как можно выполнить обнаружение сетки лица с помощью Python OpenCV напрямую через файл изображения, веб-камеру или видеофайл. Прежде всего, вам необходимо установить OpenCV и Numpy. Мы будем делать это руководство, используя готовый язык программирования Python, так что приступим. MediaPipe работает с исследователями и разработчиками решений и приложений для машинного обучения на мобильных устройствах, в..