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。
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。
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~
【GiantPandaCV导语】二值化神经网络BNN由于可以实现极高的压缩比和加速效果，所以它是推动以深度神经网络为代表的人工智能模型在资源受限和功耗受限的移动端设备，嵌入式设备上落地应用的一门非常有潜力的技术。虽然目前的BNN仍然存在着很多不足，如模型精度仍然比全精度低了不少，无法有效地泛化到更复杂的任务上，依赖于特定的硬件架构和软件框架......，但我们同时也能看到BNN从最初的2015年ImageNet上只有27%的Top-1准确率发展到2020年ReActNet-C的71.4%的进步，这五年时间众多研究人员在这条道路上不断推动着BNN朝着更准更快更稳的方向发展，所以我们有理由相信，BNN未来可期！
此次的文章分享主要关于二值化网络在图像分类中的应用。自BinaryConnect，二值化网络取得了一系列的进展。相比于全精度的网络，二值化网络对于全连接或者卷积层压缩32倍，成为一比特，大大减小了网络的存储空间，在二值化权重后，运算可以简化为加减法，如果进一步二值化特征图，运算可以转化成为xnor+bitcount操作，从而进一步加速运算。
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。
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。
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
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自 Meta 和北京大学的研究者在 BERT 模型上验证了二值化 transformer 的可行性。 神经网络压缩一直被视为机器学习模型从实验室走向工业应用中的不可或缺的一步，而量化 (quantization) 又是神经网络压缩中最常用的方法之一。今天这篇 NeurIPS 论文 BiT 从实验和理论验证了极端压缩情况下的 1-bit 的 BERT 网络也能在自然语言处理的分类数据集 GLUE 上取得接近全精度网络的结果，将与全精度网络差距从之前方法的 16% 缩小到了仅
伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
秦浩桐 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 二值量化可以有效节约AI模型消耗的资源。 具体而言，它可以把32位浮点数值压缩到1位，大大降低了存储和运算成本。 然而，此前对二值量化模型质量的评测一直停留在理论层面，难以对算法在准确性和效率方面的表现进行全面评估。 为此，来自北京航空航天大学、南洋理工大学、苏黎世联邦理工大学的研究者，全新推出了首个二值量化评测基准BiBench。 相关论文已被ICML 2023接收。 近日，机器学习顶会 ICML 2023接收论文结果已经正式公布。在 6538篇有效投稿中
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。
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。
这篇论文提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法 IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。同时，该工作首次在 ARM 设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了 IR-Net 部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
本文分享 ICLR 2023 论文Basic Binary Convolution Unit For Binarized Image Restoration Network ，介绍用于图像复原的基础二值卷积单元。
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。
机器之心专栏 机器之心编辑部 这篇来自 CMU 和 HKUST 科研团队的 ICML 论文，仅通过调整训练算法，在 ImageNet 数据集上取得了比之前的 SOTA BNN 网络 ReActNet 高1.1% 的分类精度。 二值化网络（BNN）是一种网络压缩方法，把原本需要 32 bit 表示的神经网络参数值和激活值都二值化到只需要用 1 bit 表示，即 -1/+1 表示。 这种极度的压缩方法在带来优越的压缩性能的同时，会造成网络精度的下降。 在今年的 ICML 会议中，一篇来自 CMU 和 HKUS
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支学科，主要研究用计算机模拟人的思考方式和行为方式，从而在某些领域代替人进行工作.
导语：在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
前面已经介绍了2篇低比特量化的相关文章，分别为：基于Pytorch构建一个可训练的BNN 以及 基于Pytorch构建三值化网络TWN 。在讲解那2篇文章的时候可能读者会发现某些小的知识点出现的比较突兀，今天要介绍的这一篇论文可以看做对前两篇文章的理论部分进行查漏补缺。
选自Microsoft博客 机器之心编译 机器之心编辑部 GPT-3 强大，但不是很「聪明」，微软提出了一种大规模稀疏模型，改进了生产型 Transformer 模型，在自家搜索引擎Bing上改进并测试，性能大幅提升。 近来 GPT-3 等基于 Transformer 的深度学习模型在机器学习领域受到了很多关注。这些模型擅长理解语义关系，为大幅改进微软 Bing 搜索引擎的体验做出了贡献，并在 SuperGLUE 学术基准上超越了人类的表现。但是，这些模型可能无法捕获超出纯语义的查询和文档术语之间更细微
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。
Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images In Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2008
人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件，让「芯片」成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里 CPU 和 GPU 不断刷新的基准（benchmark），更对专用芯片（ASIC）领域不同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。
本文介绍我们在 NeurIPS 2023 上的新工作 《Binarized Spectral Compressive Imaging》
表1 图像处理操作按处理对象数量分类表格
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——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。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
机器之心发布 北航刘祥龙教授团队、字节跳动 AI Lab智能语音团队 该研究提出了首个针对 KWS 任务的二值神经网络 BiFSMN，通过令人信服的精度改进优于现有的二值化方法，甚至可以与全精度对应物相媲美。此外，该研究在 ARMv8 实际设备上的 BiFSMN 实现了 22.3 倍加速和 15.5 倍存储节省。 近年来，以 FSMN 为代表的语音关键字识别（KWS）模型在各类边缘场景得到广泛应用。然而，语音唤醒应用的实时响应需求和边缘设备上有限计算与能耗资源间的矛盾一直存在，这阻碍了 KWS 模型在真实世
threshold(..,thr,...)和threshold(...,Thr_OTSU,...)
在自动驾驶、AR 等实际应用场景下，用于点云的深度神经网络模型非常需要实时交互和快速响应。但是，它们的部署环境通常是一些资源受限的边缘设备。
在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。
前阵子做了一个实战分享《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取（附代码）》，今天我们再把以前学习到的东西综合练习一下，做一个获取个数的小案例。
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。
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。
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。
我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。
摘要：语言代理通过对基础模型进行推理，展示了自主决策能力。最近，人们开始利用多步骤推理和行动轨迹作为训练数据，努力训练语言代理以提高其性能。然而，收集这些轨迹仍然需要大量人力，要么需要人工注释，要么需要实现各种提示框架。在这项工作中，我们提出了 A
最近做的项目中有使用到 OpenCV ，并且利用了 OpenCV 对图片做一些简单的处理。所以今天打算记录一下一些常用的 OpenCV 操作。
（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。
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
因生产需要计算图像的面积，首先第一步就是要先将图像中有洞的地方给它填上，网上找了半天说是matlab中的imfill算法就能直接填上，但我对matlab也不熟也不想用它，结果网上搜资料看看到很多C++的博主写的可以直接用opencv搞定，我一想opencv能搞定那肯定javacv也能搞，所以就有了下面的内容。
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。
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。
在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。
图片是通过手机、相机、扫描仪等设备拍照而来，其中手机、相机拍出的照片会出现像素低、图像不正、聚焦不清楚等问题；
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