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OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉:1~5

在最基本的形式和形状中,“计算机视觉”是一个术语,用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么? 好吧,这就是听起来的确切含义。 理想情况下,计算机应该能够通过标准相机(或与此相关的任何其他类型的相机)的镜头看到世界,并且通过应用各种计算机视觉算法,它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象,检测视频馈送中的运动,然后执行更多操作,这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此,要了解计算机视觉的真正含义,最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想,使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是,大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用(尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反)。 但是,尽管如此,在整本书中,我们仍将使用“计算机视觉”一词,因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语,并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样,“图像处理”是 OpenCV 库的模块,我们还将在本章的后续页面中介绍,并且还将在其完整的一章中介绍它。

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机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统

选自AWS 机器之心编译 参与:思源 在过去的五年中,深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题,特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型,所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上,在深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外,还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们

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