计算机视觉

目录 一、前言 二、OpenCV介绍 1、介绍 2、OpenCV版本简介 3、OpenCV4.3.0下载 三、OpenCV安装与配置 1、安装 2、环境变量配置 四、配置VS2015 1、包含目录与库目录 2、链接器配置 五、测试及效果 一、前言 OpenCV已经出到4.3.0版本，自问世以来，受到广大好友的喜爱。 其实我之前已经写了OpenCV3.1.0的教程，但那个时候，其实对OpenCV了解不系统，对于OpenCV没有一个整体的认识。这次，我会写更全面的内容，章节分类也更加具体。 如果你目前只是想快速入门opencv，推荐你看： 【 opencv学习之路 】 ：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/85648310 这里会告诉你学习历程、以及opencv3.1.0教程，涵盖了绝大多数opencv操作。当你想再深入了解OpenCV，请再次回到OpenCV3.4.0系列，这里讲解更加系统，更加全面，同时也增添了深度学习模块等。你能在这里看到一个不一样的OpenCV。 有人问我：你OpenCV为何一直用C++编写？python它不香嘛？ 其实我主要是依据如下两个方面考虑： 第一个方面是OpenCV本身主要就是C++写的，当然其中含混有一些C的函数，虽然它封装了python的接口，但是，从我感觉，还是C++更正统一些。

介绍 市面上出现很多新颖的相机，它们使用计算成像的方法将原始传感器数据合成新图像。例如：深度照相机和高动态范围照相机。传统的照相机系统使用单个传感器，镜头和光照装置来创建二维图像。然而可计算成像的照相机能提供多种光学元件，多种可编程光照模式以及多个传感器，从而使新的应用（如三维深度感知和图像的光照重置）成为可能。这些应用可充分利用深度信息将图像作为纹理映射到深度图上，以引入新的光源，并在图形处理流程中重新呈现该图像。由于可计算相机刚出现在消费设备上，这将成为计算机视觉的最前沿，因此下面将介绍一些常用的方法。 计算成像概述 计算成像是指将原始图像数据合成新的图片。一个可计算相机能控制可编程闪光模式投影仪，透明阵列和多个图像传感器，也可以利用原始数据合成新的图像。如果想深入了解计算成像和相关研究进展，那么可以参考哥伦比亚大学的CAVE计算成像视觉实验室和Rochester成像技术研究所，了解相关研究工作。 下节介绍一些常用的方法和应用。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4331414/blog/4474141

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ “新基建”已成为当下应对疫情引发的经济挑战及推动科技创新的强心剂，也是数字经济发展的基石，其覆盖的5G、人工智能、大数据中心、特高压、轨道交通、新能源汽车等七大领域，涉及诸多产业链上下游。长期来看，新基建将加速中国产业链完成数字化转型和智能化升级，实现生产要素的高效配置和推动面向业务价值的数据资产建设，打造一个融合创新的产业生态网络。 人工智能作为新技术基础设施，被视为支撑传统基础设施转型升级的融合创新工具，受到广泛关注。而要做到这一点，仅有人工智能技术尚且不足，还需将AI技术与实际应用场景结合，因此人工智能商业化落地的重要性愈加凸显。在人工智能领域，创新奇智是较早专注于AI商业化落地的企业，在2018年3月创立之初就提出了“人工智能赋能商业价值”的企业使命，致力于通过人工智能产品和商业解决方案，帮助传统产业智能化转型升级，提升商业价值。 麦肯锡数据显示，人工智能技术（主要指基于人工神经网络的深度学习技术）每年将在全球范围内创造3.5 万亿~5.8 万亿美元的潜在价值，约占分析技术可能提供的总价值规模的40%。面对AI技术带来的广阔市场，创新奇智精选了制造、金融、零售三个行业进行AI赋能。在创新奇智CEO徐辉看来，AI是能够赋能百业的，但在实践AI落地时，要挑选合适的行业切入

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：Derrick Mwiti 编译：ronghuaiyang 导读 边缘设备上的机器学习是未来的一大方向。 在最近结束的2020年CVPR会议上，有很多优秀的计算机视觉研究。在本文中，我们将重点关注与移动或与边缘计算相关的任务和内容。虽然并非所有这些论文都直接接触到移动相关的应用，但它们对移动端机器学习的影响是巨大的。它们推动了通常在移动设备和边缘设备上执行的ML任务，因此它们的进步对推动行业向前发展至关重要。 智能手机摄影的感知质量评估 本文作者对智能手机摄影的感知质量评估进行了深入的研究。他们还引入了智能手机摄影属性和质量(SPAQ)数据库。该数据库包含66部智能手机拍摄的11,125张照片。每个图像都有丰富的标注信息。 论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Fang_Perceptual_Quality_Assessment_of_Smartphone_Photography_CVPR_2020_paper.html 作者还收集了人们对每张图片的看法。收集的一些信息包括图像质量、图像属性、图像属性和场景类别标签。为了进行更深入的分析，他们还记录了每张图像的可交换图像文件格式(EXIF)。然后

MNIST数据集介绍 MNIST数据集官网： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST数据库是非常经典的一个数据集，就像你学编程起初写一个“Hello Word”的程序一样，学Deep Learning你就会写识别MNIST数据集的Model。 MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。如下图所示。 MNIST数据库一共有四个文件案，分别为 1. train-images-idx3-ubyte.gz ：训练集图片（9912422字节），55000张训练集，5000张验证集 2. train-labels-idx1-ubyte.gz ：训练集图片对应的标签（28881字节）， 3. t10k-images-idx3-ubyte .gz ：测试集图片（1648877字节），10000张图片 4. t10k-labels-idx1-ubyte.gz ：测试集图片对应的标签（4542字节） 图片是指0〜9手写数字图片，而标签则是对应该图片之实际数字。 MNIST 数据集下载及可视化 TensorFlow提供了一个库可以对MNIST数据集进行下载和解压。具体的是使用TensorFlow中input_data.py脚本来读取数据及标签

Abstract 视觉问答（VQA）是一项具有挑战性的任务，已受到计算机视觉和自然语言处理社区的越来越多的关注。给定图像和自然语言的问题，就需要对图像的视觉元素和常识进行推理，以推断出正确的答案。在本调查的第一部分中，我们通过比较解决问题的现代方法来检查最新技术。我们通过它们将视觉和文本模态联系起来的机制对方法进行分类。特别是，我们研究了结合卷积神经网络和递归神经网络将图像和问题映射到公共特征空间的通用方法。我们还将讨论与结构化知识库交互的内存增强型和模块化体系结构。在本调查的第二部分，我们回顾了可用于培训和评估VQA系统的数据集。各种数据集包含不同复杂程度的问题，这些问题需要不同的推理能力和类型。我们深入研究了Visual Genome项目中的问题/答案对，并评估了带有结构图的图像与VQA场景图的注释的相关性。最后，我们讨论了该领域有希望的未来方向，特别是与结构化知识库的连接以及自然语言处理模型的使用。 1. Introduction 视觉问题解答是一项旨在将计算机视觉与自然语言处理（NLP）联系起来，促进研究并推动这两个领域界限的任务。一方面，计算机视觉研究了获取，处理和理解图像的方法。简而言之，其目的是教机器如何看。另一方面，NLP是涉及以自然语言实现计算机与人之间的交互的领域，即教学机器如何阅读以及其他任务。计算机视觉和NLP都属于人工智能领域

作者|PRATEEK JOSHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在运动物体后面添加图像是一个典型的计算机视觉项目 了解如何使用传统的计算机视觉技术在视频中添加logo 介绍 我的一位同事向我提出了一个挑战——建立一个计算机视觉模型，可以在视频中插入任何图像，而不会扭曲移动的物体。 如你所想，这是一个非常有趣的项目。 众所周知，处理视频是很困难的，因为它们是动态的。与图像不同，我们没有可以轻易识别和跟踪的静态对象。复杂性水平上升了好几个层次——这就需要我们对图像处理技术和计算机视觉技术的把握。 我决定在背景上加个logo。我稍后将详细说明的挑战是，在任何给定视频中插入一个不会妨碍对象动态特性的logo。 我使用Python和OpenCV构建了这个计算机视觉系统，并在本文中分享了我的方法。 目录 理解问题陈述 获取此项目的数据 为我们的计算机视觉项目制定蓝图 在Python中实现这项技术——让我们添加logo！ 理解问题陈述 这将是一个非常罕见的计算机视觉使用案例。我们将在视频中嵌入一个logo。现在你一定在想-那有什么大不了的？我们可以简单地把标志贴在视频上，对吧？ 然而，这个标志可能只是隐藏了一些有趣的动作在视频中。如果标志妨碍了前面的移动物体怎么办？这会看起来很low。 因此，我们必须弄清楚如何在背景中的某个地方添加logo

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 选自heartbeat 作者： Derrick Mwiti 转载：机器之心 参与：陈萍 CVPR 2020 会议上，有哪些目标检测论文值得关注？ 目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 论文清单 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud Camouflaged Object Detection Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector D2Det: Towards High-Quality

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围观了一场动森里的学术会议，再次确定这游戏是真的卖亏了。 机器之心报道，参与：蛋酱、杜伟。 筹备了三个月的动物森友会首届「AI 顶会」ACAI 2020，已于北京时间 7 月 24 日凌晨正式开幕。 本次 ACAI 2020 会议全程通过 YouTube 平台直播。虽然在直播过程中，主办方遇到了一点技术难题，但也很快得到了修复。 在 Workshop 开始前，所有的参会者提前飞到了主持人的小岛上，并进入主持人的房间做准备。 每一部分包含四到五位演讲者，轮流上台演讲，场地位于主持人房屋的地下室，已经提前布置好了黄金椅、讲台和笔记本电脑，还有一台意式咖啡机。 虽然是虚拟世界，但一部分前来参会的人仍然佩戴了口罩。 在一本正经的开幕致辞中，主持人表示：「很抱歉这场活动出现了一些延迟，但现在我很高兴地宣布 ACAI 2020 Workshop 现在正式开始。」 四大主题，十七场演讲 在 6 月 12 日摘要提交截止之后。上个月底，ACAI 2020 官方已经公布了接收列表和日程表，包括所有的演讲主题和讲者信息。 整场 Workshop 分为四大主题，分别是「人与 AI」、「自然语言理解」、「计算机视觉」和「游戏 AI」四大版块，共 17 场演讲。 第一个版块是「人与 AI」，共有四位演讲者。 第一位上场的是 Juliet Waters，她的演讲主题是《让儿童解决人工智能的道德问题》。显然