本文是一位朋友的投稿，他花了很大精力来实现了一个滴滴客户端的完整功能，非常具有学习的价值，推荐给大家~
随着GPT、BART等大型深度语言模型的问世，语言模型的运行效率、内存开销成为了备受关注的研究点。在实际应用中，可能没有那么多机器，或者需要提升运行效率，这个时候就需要对语言模型进行压缩，让模型的运行性能能够达到应用标准。基于量化的模型压缩在BERT以及CV领域的一些模型中实现了模型效果微小下降前提下的压缩，华为和港大提出了适用于GPT等自回归语言模型的量化压缩技术，并被评选为ACL 2022的杰出论文。接下来先给大家介绍基于量化的模型压缩方法的基本思路，然后介绍这篇论文提出的改进方法。
我们上篇文章完成了对TT下视摄像头的测试，以及相应的使用了内置的RC指令，完成了对飞行器的实时控制。
作者 秦浩桐 量子位 转载 | 公众号 QbitAI 近年来，预训练语言模型在自然语言处理上表现出色，但其庞大的参数量阻碍了它在真实世界的硬件设备上的部署。 近日，机器学习顶会ICLR 2022接收论文结果已经正式公布，至少有9项工作展示了神经网络量化方向的相关进展。 本文将介绍首个用于自然语言任务的全二值量化BERT模型——BiBERT，具有高达56.3倍和31.2倍的FLOPs和模型尺寸的节省。 这项研究工作由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、南洋理工大学和百度公司共同完成。 预训练语言模型在自然语言
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] outline 图像二值化 二值图像 图像二值化方法 OpenCV相关API使用 图像二值化 1.二值图像 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 2.二值化方法 全局阈值 对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化 局部阈值 像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法 二值化函数threshold 函数原型 关于常见的阈值使用方法如下表 OTSU（最大类间方差
概述： 在图像处理中二值图像处理与分析是图像处理的重要分支，图像二值分割尤为重要，有时候基于全局阈值自动分割的方法并不能准确的将背景和对象二值化，这个时候就需要使用局部的二值化方法。常见的图像二值化局
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。
二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓
算法：二值化阈值处理是将原始图像处理为仅有两个值的二值图像。二值化阈值处理是将灰度值大于阈值的像素设为白色（255），小于或等于阈值的像素设为黑色（0）；或将大于阈值的像素设为黑色（0），小于或等于阈值的像素设为白色（255），二者只是显示形式不同。二值化阈值应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。
前一篇文章《Android划矩形截屏并加入OCR识别》在安卓中我们做了划矩形截图进行OCR实识，其中只是简单的进行了二值化的处理然后就传入图片识别，本来计划把图片二值化后做一些透视变换的Demo可以增加识别的效果，然后就出来了今天的文章。
固定阈值分割很直接，一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值，小于阈值变成另一类值。
threshold(..,thr,...)和threshold(...,Thr_OTSU,...)
OpenCV在图像二值化的时候提供了一些很有用的API函数，其实基于指定阈值与全局阈值二值化的API函数为
近年来，预训练语言模型在自然语言处理上表现出色，但其庞大的参数量阻碍了它在真实世界的硬件设备上的部署。近日，机器学习顶会ICLR 2022接收论文结果已经正式公布，至少有9项工作展示了神经网络量化方向的相关进展。本文将介绍首个用于自然语言任务的全二值量化BERT模型——BiBERT，具有高达56.3倍和31.2倍的FLOPs和模型尺寸的节省。这项研究工作由北京航空航天大学刘祥龙教授团队、南洋理工大学和百度公司飞桨团队共同完成。
在现有的基础上，燃气火焰的检测主要是基于火焰颜色特征，由于燃气火焰不同于普通火焰，其中蓝色分量较多，一般的检测方法准确度不够，故采取其他方法来检测火焰，下面主要介绍4个步骤的思路和主要的python代码。
图像二值化是指将图像上像素点的灰度值设定为0或255，即整个图像呈现明显的黑白效果的过程。
像素值高于阈值时，给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这些方法包括： • cv2.THRESH_BINARY • cv2.THRESH_BINARY_INV • cv2.THRESH_TRUNC • cv2.THRESH_TOZERO • cv2.THRESH_TOZERO_INV
在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即红、绿、蓝三原色来表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范围均为0~255，比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为：255，0，0。
Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images In Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2008
地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题，并没有深入的研究，设计图形图像的东西，水很深，神经网络，机器学习，都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过，前几天一个家伙要这个demo看下，我把一堆东西收集，打包给他了，他闲太乱了，我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业，里面有很多记忆和怀念。 这个demo的初衷不是去识别验证码，是把验证的图像处理方式用到其他方面，车票，票据等。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例： 地址：http://v.youku.com/v_show
概述： 本文中小编将会跟大家分享一下OpenCV3.1.0中图像二值化算法OTSU的基本原理与源代码解析，最终还通过几行代码演示了一下如何使用OTSU算法API实现图像二值化。 一：基本原理 该方法是
完整的notebook文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
本文的作者首先提出了 DBNet，将特征图二值化的过程构建成了一个可微的过程，可以直接参与到训练中，如图 2 红色箭头所示：
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。
表1 图像处理操作按处理对象数量分类表格
图像二值化就就是把灰度图像分割为只有白色(前景)与黑色(背景)两种颜色的图像，通常用
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
所谓降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只剩下需要识别的文字，让图片变成2进制点阵最好。
在这里，问题直截了当。对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素值小于阈值，则将其设置为0，否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV提供了不同类型的阈值，这由函数的第四个参数给出。通过使用cv.THRESH_BINARY类型。所有简单的阈值类型为：
预备知识分为两块，分别是：软件+硬件。相应的知识体系在下面的思维导图中有所体现。
本次介绍一个发表于Computer Vision and Image Understanding的经典三维点云描述子RCS。
ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于
今天跟大家分享一篇近几天公布的关于实时场景文本检测的论文Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization，出自华科白翔老师组，已中AAAI 2020 Oral，其在多个数据集上都取得了目前最好的精度，而且非常快，在输入图像size为512的设置下，可以实现高达82 fps的检测！
二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，通过一个阈值来判断，假设像素的值大于100设为255，小于100设为0便是一种策略。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
传统的机器视觉通常包括两个步骤：预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。
游侠网的验证码总体来讲比较简单，字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。
后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下：
1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。OpenCV中提供了4种模糊算法，列举如下：
手背静脉识别技术作为一种全新的特征识别技术，相比于传统的生物识别技术（如指纹识别）具有许多明显的优势，然而对于该技术的研究尚处于刚刚起步阶段，使用计算机来直接进行静脉识别与身份匹配仍然较为困难，为了方便后续特征识别，提高静脉识别的准确度和优越性，有必要对获取的静脉图像进行一系列处理，得到静脉的骨架结构。 题目主要要求为： 1.对采集图像进行背景去除，取得手背部分； 2.计算采集手背的质心并提取手背有效区域； 3.提取手背静脉走势； 4.对提取的静脉进行细化处理，去除毛刺； 5.改进算法，提高程序的通用性和适普性； 6.在图像分割上尝试不同的方法，并比较结果的好坏。
【新智元导读】上海交通大学人工智能实验室的研究人员提出了一种新的方法，能够在保证网络模型精度的前提下对深度网络进行压缩。相关论文已被ICCV 2017接收，由上海交通大学人工智能实验室李泽凡博士实现，倪冰冰教授，张文军教授，杨小康教授，高文院士指导。 随着人工智能在各个领域的应用中大放异彩，深度学习已经成为街头巷尾都能听到的词汇。然而，网络越来越深，数据越来越大，训练越来越久，如何在保证准确率的情况下加速网络，甚至让网络在CPU或者移动设备上进行训练与测试，就变成了迫在眉睫的问题。 上海交通大学人工智能实验
二进制阈值化 首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最大（如unit8的格式为255） 小于127的像素点灰度值设为0
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。
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