本节在《基于FPGA特征颜色目标的提取》和《基于FPGA车牌位置的定位》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码的下板实现。
视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。因此，RGB 视频帧被转换为 8 位灰度图像。生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。
本文介绍了一种名为长短距离循环更新（LRRU）网络的轻量级深度网络框架，用于深度补全。深度补全是指从稀疏的距离测量估计密集的深度图的过程。现有的深度学习方法使用参数众多的大型网络进行深度补全，导致计算复杂度高，限制了实际应用的可能性。相比之下，本文提出的LRRU网络首先利用学习到的空间变体核将稀疏输入填充以获得初始深度图，然后通过迭代更新过程灵活地更新深度图。迭代更新过程是内容自适应的，可以从RGB图像和待更新的深度图中学习到核权重。初始深度图提供了粗糙但完整的场景深度信息，有助于减轻直接从稀疏数据回归密集深度的负担。实验证明，LRRU网络在减少计算复杂度的同时实现了最先进的性能，更适用于深度补全任务。
论文题目：FuseSeg: Semantic Segmentation of Urban Scenes Based on RGB andThermal Data Fusion
【导读】图像抠图（Image Matting）是一个无论在工业界或者视觉研究领域都有非常重要价值的研究课题。从2000年开始，在进行图像抠图及相近研究问题的研究过程中，诞生了类似GrabCut、Guided Filter、Closed Form Matting、Poisson Matting、Bayesian Matting等等对各计算机视觉以及计算机图形学研究都有深远影响的工作。在好莱坞的动作大片、迪士尼的动画巨作、Office以及Adobe PhotoShop的一些功能中都能够看到抠图算法的身影。
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的一项重要应用（例如，图像识别、对象跟踪、多标签分类）。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的主要应用之一（例如，图像识别，对象跟踪，多标签分类）。在本文中，我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。
本文介绍了深度学习的背景和意义，并对AlexNet模型进行了详细解读。文章还分析了创新点，包括ReLU激活函数、Dropout层、数据扩充、重叠池化、LRN局部响应归一化等。最后，文章介绍了图片预处理的方法，包括大小归一化和减去像素平均值。
在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。
卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入，提取和学习图像的特征，并根据学习到的特征进行分类。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
作者 | Arunn Thevapalan 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
对于自动驾驶汽车和机器人，使用激光雷达是必不可少的，以实现精确的深度预测。许多应用程序依赖于周围环境的意识，并使用深度信息来推理和做出相应的反应。一方面，单目深度预测方法无法生成绝对和精确的深度图。另一方面，双目立体匹配方法仍然明显优于基于LiDAR的方法。深度补全任务的目标是从稀疏和不规则点云生成密集的深度预测，然后将预测的深度信息映射到2D平面。最近有一些优秀的工作，提出了一种精确完成RGB图像引导的稀疏LiDAR图的新方法。
在计算机视觉和图像处理领域，图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具，用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型，以及如何进行常见的颜色空间转换。
去年写过一篇从中央台全国雷达拼图提取 dbz 的文章：Python图像处理实战之从中央气象台全国雷达拼图中提取dbz 。现在一年过去了，这一年中气象局的雷达系统有了一个大的升级，对外发布的图片的风格也发生了变化，我们来看一下前后的对比图。
1.3DMambaComplete: Exploring Structured State Space Model for Point Cloud Completion
现如今，将图片彩色化是通常用Photoshop处理的。一幅作品有时候需要用一个月的时间来着色。可能单单一张脸就需要20层的粉色、绿色和蓝色阴影才能让它看起来恰到好处。为了了解这一过程，你可以看看下面这
重新写了一下图像色彩空间相关的知识，希望给大家多一点背景多点了解，不说别的，看完了肯定会涨知识。
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用，尤其是在计算机视觉领域，深度学习就像继承了某些上帝的功能，无所不能，令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆，尤其是一些老旧的黑白照片，尘封于脑海之中，随着时间的流逝，记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散，这确实有些可惜。但随着科技的发展，这些已不再是比较难的问题。在这篇文章中，将带领大家领略一番深度学习的强大能力——将灰度图像转换为彩色图像。文章使用PyTorch从头开始构建一个机器学习模型，自动将灰度图像转换为彩色图像，并且给出了相应代码及图像效果图。整篇文章都是通过iPython Notebook中实现，对性能的要求不高，读者们可以自行动手实践一下在各自的计算机上运行下，亲身体验下深度学习神奇的效果吧。 PS：不仅能够对旧图像进行着色，还可以对视频（每次对视频进行一帧处理）进行着色哦！闲话少叙，下面直接进入正题吧。
1、通过简单的数据输入可以计算出摄像机和靶纸安装位置关系，进而为选择相机提供可靠的参考。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
传统的机器学习大多数都需要我们手工去建立feature，这种方法建立出来的feature，大多都是有物理意义的，所以算法最终好不好，就看你特征工程做的怎么样！
“ 看过大神冰不语的文章《圣诞节，用Python给自己加顶“圣诞帽”》，文章很棒，但是对于刚入门的我来说，讲解的不够太细，这里做了详细的分析，也分享给大家”
论文题目：SilhoNet:An RGB Method for 3D Object Pose Estimation and Grasp Planning
摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作，能为医疗、安防等领域提供重要的信息，是一个十分具有前景的方向。
6D 目标姿态估计对许多重要的现实应用都很关键，例如机器人抓取与操控、自动导航、增强现实等。理想情况下，该问题的解决方案要能够处理具有各种形状、纹理的物体，且面对重度遮挡、传感器噪声、灯光条件改变等情况都极为稳健，同时还要有实时任务需要的速度。RGB-D 传感器的出现，使得在弱灯光环境下推断低纹理目标姿态的准确率比只用 RGB 方法的准确率更高。尽管如此，已有的方法难以同时满足姿态估计准确率和推断速度的需求。
论文链接：https://crgjournals.com/robotics-and-mechanical-engineering/articles/pallet-localization-techniques-of-forklift-robot-a-review-of-recent-progress
【GiantPandaCV导语】本文针对3维视觉中的深度图补全问题，介绍了一下近年基于深度学习的RGB-D深度图补全算法进展。深度图的质量对3维视觉至关重要，深度图的优劣极大地影响了后续的3d识别等工作，但目前较多研究聚焦于自动驾驶领域的Lidar深度图的补全，而对RGB-D相机涉猎较少，故本文介绍几篇基于consumer RGB-D cameras深度图补全的深度学习方法，以此来看看近期该领域的发展现状。
圣诞将至，虽然咱不过这洋节，但是热闹还是要凑一下的，相信已经有很多圣诞帽相关的周边在流传了，今天咱们就自己动手，给头像增加一个圣诞帽
一个显著性目标检测模型能取得较好的效果至少应该满足以下3个标准：一是好的检测能力，尽量少地遗漏真正的显著区域或错误地将背景标记为显著区域；二是高分辨率，显著图应具有较高的分辨率或全分辨率，以准确定位显著目标并保留原始图像信息；三是高计算效率，作为其他任务的前置阶段，能够快速检测到显著区域。基于不同数据源的显著性目标检测方法研究思路也主要围绕以上3个方面展开，对检测模型的性能进行不断优化和提升，如图6所示。
目前，基于卷积神经网络架构的先进的显著性检测方法虽然已经取得了很好的效果，但是在学习全局信息方面仍存在一定缺陷。对于显著性目标检测而言，全局上下文信息和全局对比度非常重要。
openCV 是使用 Mat 进行存储图片，记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢？
神经网络越来越成为社会的一部分，并被用于生活的许多方面，特别是电子商务和社交媒体。我最近有机会参加了Wolfram神经网络训练营，与设计和利用Wolfram语言神经网络资源的开发人员和研究人员一起。在训练营期间，参与者接受了关于在Wolfram语言中使用神经网的速成课程。
生成模型，特别是条件扩散模型，使我们能够模拟高度丰富和复杂的分布，甚至是以文本为条件的真实图像分布。这种能力使许多以前不可能实现的应用成为可能，例如以文本为条件生成任意、多样且逼真的图像内容。在这些图像模型取得成功之后，最近的研究表明，其他领域的建模，如视频和三维几何领域，也同样适用于下游应用。
译者|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 Python中的skimage包可以快速入门图像处理 学习使用skimage进行图像处理的8个强大技巧 每个skimage的技巧都附加了Py
选自freecodecamp 作者：Emil Wallnér 机器之心编译 使用神经网络对图片进行风格化渲染是计算机视觉领域的热门应用之一。本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法，仅需 100 行代码，你也可以搭建自己的神经网络，几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。 今年 7 月，Amir Avni 用神经网络向 Reddit 的 Colorization 社区宣战——那是一个为历史黑白照片上色的版面，用户们通常使用的工具是 Photoshop。 社区用户们惊讶于 Amir 的深度
从非结构化数据中提取有用的信息一直是研究界极为关注的话题。图像就是一种这样的非结构化数据，图像数据分析在商业的各个方面都有应用。
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。
懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说，等高线的任意2个后续点(x1，y1)和(x2，y2)将是水平、垂直或对角线邻居，即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段，只留下它们的端点。例如，一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
2022年7月1日，来自华东理工大学的李洪林等人在Journal of Cheminfomatics上发表文章，提出了SwinOCSR，这是一种基于Swin Transformer的端到端模型。该模型使用Swin Transformer作为骨干来提取图像，以将化学结构信息从出版物转换为SMILES。实验结果表明，模型明显优于所比较的方法，证明了模型的有效性。此外，作者使用focal loss来解决化学结构图的文本表示中的标签不平衡问题。
本文就Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 第三章的模型进行了分析和介绍，第一第二章的基础指示可以看原文进行学习，相关知识有很多这里就不班门弄斧了。 最好是一边读原文一边看本文效果更佳原文连接 能力有限，水平一般，抱着学习的态度分享此文，有不准确的地方还请各位大佬斧正！
众所周知，ORB-SLAM3具有单目、双目、RGB-D以及相应的惯性模式，其内部的数据关联极大的提高了定位建图精度。但在自动驾驶环境中，ORB-SLAM3却出现了不同程度的问题。对于单目模式来说，由于尺度模糊性，ORB-SLAM3很难建立真实尺度大小。如果想要利用RGB-D相机来采集深度图的话，由于室外环境的深度值都很大，导致采集的精度非常差。对双目模式来说，由于所估计的深度值远大于基线长度，因此深度值估计的也非常不准。
摘要：近年来，基于视觉传感器在同时定位与地图构建（SLAM）系统中展示出了显著的性能、准确性和效率。在这里，视觉同时定位与地图构建（VSLAM）方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。
近年来,视觉里程计广泛应用于机器人和自动驾驶等领域,传统方法求解视觉里程计需基于特征提取、特征 匹配和相机校准等复杂过程,同时各个模块之间要耦合在一起才能达到较好的效果,且算法的复杂度较高。环境 噪声的干扰以及传感器的精度会影响传统算法的特征提取精度,进而影响视觉里程计的估算精度。鉴于此,提出 一种基于深度学习并融合注意力机制的视觉里程计算法,该算法可以舍弃传统算法复杂的操作过程。实验结果表 明,所提算法可以实时地估计相机里程计,并具有较高的精度和稳定性以及较低的网络复杂度。 关键词 机器视觉;深度学习;视觉里程计;注意力机制;多任务学习。
通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象，但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割？
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