本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
OpenCV是一款广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。本文将引导读者通过Python使用OpenCV 4.0以上版本，实现一系列机器学习与计算机视觉的应用，包括图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等内容。最终，我们将通过一个实战项目构建一个简单的人脸识别系统。
监督学习是一种利用带有标签的数据进行训练的方法，通过学习输入特征与输出标签之间的关系来进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，发现数据中的模式和结构。这两种方法各有优势，在不同场景下有着广泛的应用。
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法：
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。
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雷锋网授权转载 作者：晓桦 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 1955年，斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
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图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及处理和分析图像以获取有用的信息。本文将带您深入探讨图像处理的核心原理、常见任务以及如何使用Python和图像处理库来实现这些任务。我们将从基础开始，逐步深入，帮助您了解图像处理的奥秘。
本文提出了一种基于局部二值模式的图像检索方法，首先提取图像的局部二值模式特征，然后使用相似性度量方法将提取的特征与数据库中的特征进行比较，最后使用基于距离的排序算法对图像进行排序。实验结果表明，该方法能够有效地检索出具有相似特征和模式的图像，具有较好的检索效果。
有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。
Hi大家好，我是Realcat，今天给大家带来三篇关于视觉定位方向文章，速览一下，感兴趣的同学可阅读论文原文，希望能够给大家带来帮助(国庆长假结束，赶紧看看paper压下躁动的内心...)
新增了五个教程： OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
自监督预训练在自然语言处理方面取得了惊人的成功，其基本思路中包含着掩码预测任务。前段时间，何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》提出了一种简单实用的自监督学习方案 MAE，将 NLP 领域的掩码预测（mask-and-predict）方法用在了视觉问题上。现在来自 Facebook AI 研究院（FAIR）的研究团队又提出了一种自监督视觉预训练新方法 MaskFeat。
基于传统的图像局部二值特征的图像识别与匹配，有没有更简单的特征融合方法？
来源：机器之心本文约1700字，建议阅读5分钟mask-and-predict 的方法可能会成为计算机视觉领域的新流派。 自监督预训练在自然语言处理方面取得了惊人的成功，其基本思路中包含着掩码预测任务。前段时间，何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》提出了一种简单实用的自监督学习方案 MAE，将 NLP 领域的掩码预测（mask-and-predict）方法用在了视觉问题上。现在来自 Facebook AI 研究院（FAIR）的研
摘要：对三维计算机视觉领域中近三十年的局部描述子进行总结，回顾了传统三维手工局部描述符的构造方法，介绍了基于深度学习的方法。
视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。
深度学习结合SLAM是近年来很热门的研究方向，也因此诞生了很多开源方案。笔者最近在阅读SLAM综述论文“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence”，该综述参考了255篇SLAM领域的顶会顶刊论文，并且涵盖了VO、建图、特征提取、定位、描述子提取、BA优化、回环、数据集等多个方向，非常全面。
在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。
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。
作者：Zan Gojcic Caifa Zhou Jan D. Wegner Andreas Wieser
深度学习基础理论-CNN篇 “端到端”思想 深度学习的一个重要思想即“端到端”的学习方式（end-to-end manner），属表示学习（representation learning）的一种。这
影像组学描述了从影像图像中提取定量特征的一系列计算方法。其结果常常被用于评估影像诊断，预后以及肿瘤治疗。然而，在临床环境中，优化特征提取和快速获取信息的方法仍然面临重大挑战。同样重要的是，从临床应用角度，预测的影像组学特征必须明确地与有意义的生物学特征和影像科医生熟悉的定性成像特性相关联。在这里，我们使用跨学科的方法来强化影像组学的研究。我们通过提供基于新的临床见解的计算模型（例如，计算机视觉和机器学习）来探究脑肿瘤影像学研究（例如，潜在的图像意义）。我们概述了当前定量图像特征提取和预测方法，以及支持临床决策不同水平的可行的临床分类。我们还进一步讨论了机器学习未来可能面临的挑战和数据处理方法，以推进影像组学研究。本文发表在American Journal of Neuroradiology杂志。
图像配准（Image Registration）是计算机视觉中的基本步骤。在本文中，我们首先介绍基于OpenCV的方法，然后介绍深度学习的方法。
计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
人工神经网络的兴衰在计算机科学和计算化学的科学文献中都有详细记载。然而近二十年后，我们现在看到了对深度学习兴趣的复兴，这是一种基于多层神经网络的机器学习算法。在过去的几年里，我们看到了深度学习在许多领域的变革性影响，尤其是在语音识别和计算机视觉领域，在这些领域的大多数专家从业人员现在经常避开之前建立的有利于深度的模型学习模型。在这篇综述中，我们对深层神经网络理论及其独特性质进行了介绍性概述，将它们与化学信息学中使用的传统机器学习算法区分开来。通过概述深度神经网络的各种新兴应用，我们强调它的普遍性和广泛的适用性，以应对该领域的各种挑战，包括定量结构活性关系，虚拟筛选，蛋白质结构预测，量子化学，材料设计和财产预测。在回顾深度神经网络的表现时，我们观察到在不同的研究课题中，针对非神经网络最先进的模型的一致表现优异，而基于深度神经网络的模型通常超出了各自任务的“玻璃天花板”预期。加上用于训练深度神经网络的GPU加速计算的成熟度以及用于训练这些网络的化学数据的指数增长，我们预计深度学习算法将成为计算化学的宝贵工具。
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 点击下方卡片，关注「AiCharm」公众号 Subjects: cs.CV 1.What to
在本文中，作者提出了用于视频模型自监督预训练的掩蔽特征预测（Masked Feature Prediction，MaskFeat）。本文的方法首先随机掩蔽输入序列的一部分，然后预测掩蔽区域的特征。
机器之心原创 作者：邱陆陆 继计算机视觉、语音识别、自然语言处理之后，谁是下一个迎来深度学习的浪潮冲击的领域？聚集了世界上最聪明头脑的自然科学领域会不会「首当其冲」？科学家们如何应用深度学习？他们是否担心被神经网络取代？我们在上海纽约大学主办的「分子科学中的机器学习方法及应用」暑期学校里，与三位分子科学教授聊了聊。 机器学习的热度已经蔓延到了自然科学领域。如果你在今年夏天走进高校物理系的论文答辩现场，会发现「机器学习」成为了物理系论文中仅次于「物理」的高频词汇。「没提到机器学习简直可以算作文章的一个亮点了」
来自《Deep Learning vs. Traditional Computer Vision》
通过计算机或手机等机器观察周围环境的方法称为计算机视觉。模拟人眼的严峻工作可以追溯到50年代，我们已经在这个领域走了很长一段路。计算机视觉已经通过不同的电子商务或相机应用进入到了我们的手机。
关键点通常是指Low-Level 的Landmark，如点、角点或边缘，它们可以从不同的视角轻松检索。这使得移动车辆能够估计其相对于周围环境的位置和方向，甚至可以使用一个或多个相机执行闭环（即同时定位与地图构建，SLAM）。在历史上，这项任务是通过手工设计的特征描述子来完成的，如ORB，SURF，HOG，SIFT。然而，这些方法要么不支持实时处理，要么在光照变化、运动模糊等干扰下表现不佳，或者检测到的关键点是聚集成簇而不是在图像中分散，这降低了姿态估计的准确性。学习到的特征描述子旨在解决这些问题，通常通过以随机亮度、模糊和对比度的形式进行数据增强。
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
过去的十年中，深度学习(DeepLearning，DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来，该技术在诸如图像和语音识别，自然语言处理等领域表现出优于其他机器学习（Machine Learning，ML）算法的性能。近年来，深度学习在医药研究中的第一波应用出现了，它的用途超出了生物活性预测的范围，并且在解决药物发现中的各种问题方面显示出了前景。
FAIR 的研究者提出了一种为卷积网络进行大规模端到端训练的聚类方法。他们证明了用聚类框架获得有用的通用视觉特征是可实现的。
2015年9月，Accelereyes公司宣布ArrayFire V3.1发布。新版本将重点支持计算机视觉和机器学习功能，并将相应函数添加到库里，除此之外支持阵列和数据处理功能。 此版本还包括对CUDA7.5的支持。ArrayFire V3.1更新和新功能的完整列表可以在产品发行说明中找到。 随着8年不断的开发，开源ArrayFire库目前已经是顶级的CUDA和OpenCL软件库。 ArrayFire支持CUDA的GPU、OpenCL设备，以及其他加速器。凭借其易于使用的API，这种不依赖于硬件的软件库可
预训练的卷积神经网络，或称卷积网络，已经成为大多数计算机视觉应用的基础构建模块 [1,2,3,4]。它们能提取极好的通用特征，用来提高在有限数据上学习的模型的泛化能力 [5]。大型全监督数据集 ImageNet[6] 的建立促进了卷积网络的预训练的进展。然而，Stock 和 Cisse [7] 最近提出的经验证据表明，在 ImageNet 上表现最优的分类器的性能在很大程度上被低估了，而且几乎没有遗留错误问题。这在一定程度上解释了为什么尽管近年来出现了大量新架构，但性能仍然饱和 [2,8,9]。事实上，按照今天的标准，ImageNet 是相对较小的；它「仅仅」包含了一百万张涵盖各个领域的分类图片。所以建立一个更大更多样化，甚至包含数十亿图片的数据集是顺理成章的。而这也将需要大量的手工标注，尽管社区多年来积累了丰富的众包专家知识 [10]，但通过原始的元数据代替标签会导致视觉表征的偏差，从而产生无法预测的后果 [11]。这就需要在无监督的情况下对互联网级别的数据集进行训练的方法。
AI 科技评论消息，计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，ECCV）于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑召开，今天已进入会议第二日。会议前两日为 workshop 和 tutorial 预热环节，主会将于当地时间 9 月 10 日召开。
转载自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/55747295
由于精度和可靠性的优势，激光雷达+摄像头方案在机器人和无人驾驶汽车中已经成为趋势。如何高效的融合不同的传感器数据在实际应用中至关重要。本文图文并茂的讲解了整个融合过程。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：隐形妖怪增强现实卡。 上个学期，我参加了计算机视觉课程，对投影几何学的若干方面进行了研究，并认为自己开发一个基于卡片的增强现实应用程序将是一个有趣的项目。我提醒你，我们需要一点代数来使它工作，但我会尽量少用。为了充分利用它，你应该轻松使用不同的坐标系统和变换矩阵。 <免责声明 首先，这篇文章并不是一个教
作者：Tomasz Malisiewicz 【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解
本文首发于知乎，作者为奇点汽车美研中心总裁兼自动驾驶首席科学家黄浴，AI 开发者经授权转载。
你可能已经(或可能没有)听过或看过增强现实电子游戏隐形妖怪或Topps推出的3D棒球卡。其主要思想是在平板电脑，PC或智能手机的屏幕上，根据卡片的位置和方向，渲染特定图形的3D模型到卡片上。 图1：
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