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C++ 中的卷积神经网络 (CNN)
c++
python
机器学习
神经网络
有很多卷积神经网络文章解释了 CNN 是什么以及它的用途是什么，而本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。
小白学视觉
2022-12-27
1.4K
0
干货 | 18个 Python 高效编程技巧
json
python
c++
uml
初识Python语言，觉得python满足了我上学时候对编程语言的所有要求。python语言的高效编程技巧让我们这些大学曾经苦逼学了四年c或者c++的人，兴奋的不行不行的，终于解脱了。高级语言，如果做不到这样，还扯啥高级呢？
小白学视觉
2022-12-27
393
0
OpenCV框架介绍
opencv
c++
机器学习
神经网络
深度学习
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
小白学视觉
2022-09-28
545
0
机器视觉应用方向及学习思路总结
c#
深度学习
图像处理
编程算法
c++
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
小白学视觉
2022-09-28
939
0
Numpy核心语法和代码整理汇总！
numpy
c++
编程算法
python
NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
小白学视觉
2022-05-22
255
0
Python 为什么要保留显式的 self ？
python
c++
布鲁斯·埃克尔（Bruce Eckel）发了篇博文[1]，提议从类方法的形参列表中删除“self”。我将解释为什么这个提议不能通过。（译注：Bruce 是《Thinking in Java》、《Thinking in C++》等多本书籍的作者，也是个 Python 开发者。他的文章总结了当年在巴西 Pycon 上的一次讨论，主要观点是在定义类方法时，形参中的“self”是多余的，而且由它引发的报错信息具有一定的误导性。）
小白学视觉
2022-05-22
257
0
计算机视觉专家：如何从C++转Python
python
c++
ide
qt
从 C++ 转 Python 的时候，我已经是一个有四年全职工作经验的软件开发者了。我的工作主要是用 C++在 Linux 上编程，是 QT 库的重度用户。但刚开始用 Python 的时候，我却写得很烂。
小白学视觉
2022-04-06
705
0
代码对比工具，我就用这6个
编程算法
html
c++
java
xml
在程序开发的过程中，程序员会经常对源代码以及库文件进行代码对比，在这篇文章里我们向大家介绍六款程序员常用的代码比较工具
小白学视觉
2022-02-14
742
0
gcc和g++是什么，有什么区别？
打包
gcc
ide
c#
c++
目前（2020-09）GCC 编译器已经更新至 10.2版本，其功能也由最初仅能编译 C 语言，扩增至可以编译多种编程语言，其中就包括 C++ 。
小白学视觉
2022-02-11
1.2K
0
实战：使用 PyTorch 和 OpenCV 实现实时目标检测系统
python
c++
opencv
图像处理
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别，但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
小白学视觉
2021-08-05
3.8K
0
基于OpenCV的视频防抖技术
python
c++
编程算法
opencv
这篇文章分享了一个视频防抖的策略，这个方法同样可以应用到其他领域，比如常见的关键点检测，当使用视频测试时，效果就没有demo那么好，此时可以考虑本文的方法去优化。 分享这些demo并不一定所有人都会用到，但是在解决实际问题的时候，可以提供一个思路去解决问题。希望能给我一个三连，鼓励一下哈
小白学视觉
2021-01-21
1.2K
0
2020年需要学习的十大按需编程语言
java
python
c++
javascript
编程语言大约有600多种。编程语言的需求和流行程度每年都在变化。另外，新的编程语言也具有吸引人的功能。
小白学视觉
2020-09-14
800
0
图像质量评估：BRISQUE
python
编程算法
c++
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
小白学视觉
2020-06-11
2.8K
0
利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理
opencv
c++
机器学习
神经网络
深度学习
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展，越来越多的算法涌现出来，人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。
小白学视觉
2020-05-31
2.2K
1
【实战】使用ArUco标记实现增强现实
opencv
python
c++
机器人
在本文中，我们将介绍ArUco标记以及如何使用OpenCV将其用于简单的增强现实任务，具体形式如下图的视频所示。
小白学视觉
2020-04-21
2K
0
【从零学习OpenCV 4】分割图像——Mean-Shift分割算法
opencv
编程算法
c++
c#
Mean-Shift算法又被称为均值漂移法，是一种基于颜色空间分布的图像分割算法。该算法的输出是一个经过滤色的“分色”图像，其颜色会变得渐变，并且细纹纹理会变得平缓。
小白学视觉
2020-03-05
1.2K
0
修正！【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭法
serverless
c++
c#
分水岭算法与漫水填充法相似，都是模拟水淹过山地的场景，区别是漫水填充法是从局部某个像素值进行分割，是一种局部分割算法，而分水岭法是从全局出发，需要对全局都进行分割。
小白学视觉
2020-02-27
1.4K
0
一文看尽C++ 过去的这一年
https
网络安全
ide
c++
本文旨在让我们回顾 C++ 2019年里的变化和发展！我们将重点关注本年度里 C++ 上发生的重大事件，标准的发展，工具的变化等等……
小白学视觉
2020-02-23
3.4K
0
【从零学习OpenCV 4】图像膨胀
opencv
c++
c#
图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中心点对应点的像素值。图像的膨胀过程示意图如图6-12所示，图6-12中左侧为待膨胀的原图像，中间为结构元素，首先将结构元素的中心与原图像中的A像素重合，将结构元素覆盖的所有像素的像素值都修改为1，将结构元素中心点依次与原图像中的每个像素重合，判断是否有需要填充的像素。原图像膨胀的结果如图6-17中右侧图像所示。
小白学视觉
2020-02-13
561
0
【OpenCV 4开发详解】图像腐蚀
opencv
c++
c#
图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似，都需要模板矩阵来控制运算的结果，在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。与图像卷积相同，结构元素可以任意指定图像的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果此时结构元素内所有的元素所覆盖的图像像素值均不为0，则保留结构元素中心点对应的图像像素，否则将删除结构元素中心点对应的像素。图像的腐蚀过程示意图如图6-12所示，图6-12中左侧为待腐蚀的原图像，中间为结构元素，首先将结构元素的中心与原图像中的A像素重合，此时结构元素中心点的左侧和上方元素所覆盖的图像像素值均为0，因此需要将原图像中的A像素删除；当把结构元素的中心点与B像素重合时，此时结构元素中所有的元素所覆盖的图像像素值均为1，因此保留原图像中的B像素。将结构元素中心点依次与原图像中的每个像素重合，判断每一个像素点是否保留或者删除，最终原图像腐蚀的结果如图6-12中右侧图像所示。
小白学视觉
2020-01-16
833
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