在数字图像中，各像素点的亮度或色彩信息，即每个像素点的取值称为灰度，一幅图像所包含的灰度总数称为灰度级。
美颜的核心处理是磨皮，仅进行模糊平滑处理，对整张图像的处理会显得比较假，如果能针对性的只处理皮肤，效果会更真实。
Pascal VOC2012作为基准数据之一，在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用，但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题，今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
V-REP提供两种类型的传感器，一种是接近传感器，另一种视觉传感器。视觉传感器是一种可视的物体，其工作方式与相机物体非常相似:它们会渲染在其视场范围内的物体，如果指定的阈值过高或过低，就会触发检测。视觉传感器可以检测可渲染的实体，当颜色、光线或结构在检测过程中起作用时，应该主要在接近传感器上使用(例如，红外传感器，或者更一般地说，对光线敏感的传感器(相机等))。但是，根据应用程序运行的图形卡或场景对象的复杂性，视觉传感器可能比接近传感器慢一些。下面举例说明使用视觉传感器的应用:
在之前的文章中分享过分类和分割案例，今天我将分享目标检测实际案例。目标检测算法框架有很多，这篇文章主要是YOLO检测框架。
在对处理后的图像数据进行分析之前，图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
本文作者认为，深度学习只是一种计算机视觉工具，而不是包治百病的良药，不要因为流行就一味地使用它。传统的计算机视觉技术仍然可以大显身手，了解它们可以为你省去很多的时间和烦恼；并且掌握传统计算机视觉确实可以让你在深度学习方面做得更好。这是因为你可以更好地理解深度学习的内部状况，并可执行预处理步骤改善深度学习结果。
本文介绍了计算机视觉中的三大基本任务：图像分类、目标检测和分割。这些任务在计算机视觉领域中具有广泛的应用，包括图像识别、智能监控、自动驾驶等。本文还介绍了视觉目标跟踪等任务的应用，以及这些任务在无人驾驶等领域的应用。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，掌握解决具体计算机视觉任务的方法则会帮助我们解决大规模系统的复杂问题，其应用相当广泛，包括并不限于：图像分类，人脸识别；车辆检测，行人检测；语义分割，实例分割；目标跟踪，视频分割；图像生成，视频生成。 为了让大家更好的理解计算机视觉在人工智能领域的强大应用，12月7日晚，上海交通大学卢宪凯博士受AI研习社邀请，开展了一场主题为《计算机视觉概述和深度学习简介》的公开课，卢博士在公开课中给大家介绍了计算机视觉的定义、研究方法和应用举例，重点介绍深度学习发展历史，常见深
当前 Star 2000，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来 Star 数应该可以到 10K 甚至 20K！
人类大部分信息都是视觉化接受的。人类对图像的理解，看起来是一件简单的事情。而对于计算机，这是一个复杂而有挑战的“活儿”。
编者注：本文根据山世光在 CNCC 2016 可视媒体计算论坛上所做的报告《深度化的人脸检测与识别技术：进展与问题》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略有删减。 山世光，中科院计算所研究员，中科院智能信息处理重点实验室常务副主任。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google Scholar引用9000余次。曾应邀担任过ICCV，ACCV，ICPR，FG等多个国际会议的领域主席（Area Chair）。现任IEEE Trans. on Ima
图像特征可以包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰。图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。
选自zbigatron 作者：Zbigatron 机器之心编译 参与：张楚、黄小天 本文作者认为，深度学习只是一种计算机视觉工具，而不是包治百病的良药，不要因为流行就一味地使用它。传统的计算机视觉技术仍然可以大显身手，了解它们可以为你省去很多的时间和烦恼；并且掌握传统计算机视觉确实可以让你在深度学习方面做得更好。这是因为你可以更好地理解深度学习的内部状况，并可执行预处理步骤改善深度学习结果。 本文的灵感同样来自论坛中的一个常见问题： 深度学习已经取代了传统的计算机视觉吗？ 或是换种说法： 既然深度学习看起来
复工返学的过程中，学生/员工每天都需要上报健康码、行程码。通过问卷/小程序提交数据之后，管理员还需要单独对每天提交的图片进行一一检测，确认是否绿码/是否去过高风险地区等，费时费力。面对这种情况，AI究竟能够怎样帮助审核员高效快捷完成审核工作呢？
这个项目的github地址为：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原文地址：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72236892?locationNum=9
以OpenFace算法中实现人脸识别的流程举例，这个流程可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架，结构如下图所示
在当今数字化时代，图像处理是计算机科学领域一个重要且广泛应用的研究方向。而Python作为一种功能强大、易于上手的编程语言，在图像处理领域也有着广泛的应用。
“消融实验”（ablation study）通常指的是通过逐步移除系统的一部分来评估该系统的贡献。这种方法旨在理解系统的不同组成部分对整体系统性能的影响（简单说，控制变量做评估）。这种实验设计常用于机器学习、计算机科学、生物学等领域。
原文：https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人：王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑： 艾
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
在目标检测中，IoU 为预测框 (Prediction) 和真实框 (Ground truth) 的交并比。如下图所示，在关于小猫的目标检测中，紫线边框为预测框 (Prediction)，红线边框为真实框 (Ground truth)。
原图像中光干扰较大，因此我们后面的处理会使用下图红框这样只有杆影的局部区域进行计算。
在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型，能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学，就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话，对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」，而且其面部用表情包替换了。
空间域图像处理 在空间域图像处理中, 通常都是基于模板的算法. 即通过当前像素周围像素的颜色值来决定当前像素的颜色值. 下面举例说明: 1. 模糊 一目了然, 就是把当前像素的颜色用上下左右4个像素
例如： x^2 + y^2 = 25 这个时候，我们知道 如果是函数， 用竖线检测， 需要把图像拆分
算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。
近期，电视剧《狂飙》的爆火，激起了一些UP主的二创激情，将剧中的“CP”角色通过AI换脸移植到其他影视片段中，形成让网友惊呼“眼前一黑”的戏剧化效果，同时也收获了满满流量。乍一看这只是单纯的娱乐行为，但有时诸如”AI换脸“等深度造假技术（Deepfakes）可不只是”逗你笑“这么简单，背后的安全隐患不容忽视。 《狂飙》中安欣和高启强的角色人脸被AI换脸至《西游记》女儿国的桥段中 什么是深度造假？ 深度造假是指将真实图像、视频甚至音频进行替换、伪造，以此可以实现对信息的操纵。要创建质量足以用于深度造假的音视
近年来，Transformer 成为了深度学习领域非常受欢迎的一种架构，它依赖于一种简单但却十分强大的机制——注意力机制，使得 AI 模型有选择地聚焦于输入的某些部分，因此推理更加高效。
几乎所有的机器学习程序可能会有50个不同的方向可以前进，并且每个方向都是相对合理的，可以改善你的系统？如何集中精力
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
在高等数学中我们了解到梯度不是一个实数，他是一个向量，是有方向有大小的。现在以一个二元函数来举例，假设一二元函数f(x,y)，在某点的梯度有：
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
春招在即，常有粉丝留言问我：简历上写CV的开源项目有用吗？ 答案很简单，没什么用。 以“实时目标检测”这一自动驾驶、机器人等行业的重要任务来举例，尽管你可以获得一些开源代码，但几乎没有任何开源代码能在诸如 NCS2 等边缘设备上同时满足检测准确率（%）和检测速度（FPS）要求。开源代码在单一指标上做得再好，到实际公司项目中也没有意义，仅有满足单一指标的项目经验，入不了用人公司法眼。 这样仅能满足单一指标的开源项目做的再多，充其量也只是数量的堆积，很难获得质量的飞跃。 过来人的一句肺腑之言：想积累项目经验，
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