计算机视觉

这款呼吸机是计算机架构大师 Bill Dally 的手笔。 计算机先驱们也加入了抗击新冠的行列：英伟达首席科学家 Bill Dally 本周宣布了一款开源低成本机械呼吸机设计。 Dally 表示，这款呼吸机的设计仅耗时几周，对于这位职业生涯中对于半导体行业、超级计算机的发展做出过重要贡献的学者来说，该项目相对比较简单：呼吸机仅需使用现成的电子元件制作，成本约 400 美元，而且可以快速制造出来。 相比之下，传统的呼吸机成本可能要超过两万美元——这还是新冠疫情流行之前，市场没有出现波动时的情况。 除担任英伟达首席科学家、负责把控公司整体技术战略发展外，Dally 同时还是美国国家工程院院士、美国文理科学学院院士、IEEE 和 ACM 会员。在 2009 年就任英伟达之前，Dally 还曾担任 MIT、斯坦福大学的教授，是 MIT 助理教授韩松的博士生导师。在系统架构方面，他几乎与图灵奖得主 David Patterson 齐名。 自 2009 年加入英伟达之后，Dally 领导着一个超过 200 名科学家的团队，专注于 AI、计算机视觉、自动驾驶汽车、机器人技术和图形等领域。 Bill Dally 在 2018 年的 GTC 大会上。 「我不希望看到因为大规模疫情而出现呼吸机短缺的情况，」Dally 表示。「但我认为如果最坏的情况可能发生，人们必须做好准备。」 呼吸机和新冠

研究生学习方向是计算机视觉，因此想从传统的算法开始，于是尝试安装Opencv做一些项目。在安装过程中碰到很多问题，搭建成功后立刻记录下来，一遍以后查看。 安装环境：windows10 64bit 专业版 使用版本：Opencv 3.4.0 　　　　　visual studio 2107 社区免费版 一、下载 visual studio 2017 下载地址：https://www.visualstudio.com/zh-hans/downloads/ opencvx.x.x下载地址：https://opencv.org/releases.html 二、安装 visual studio 2017的安装详见百度经验 opencv的安装直接把安装包解压到安装目录即可。 三、配置环境变量 在Path中添加%OPENCV_DIR%\opencv\build\x64\vc15\bin，比如我的路径为D:\opencv\build\x64\vc15\bin。至此环境变量配置完毕。 四、配置visual studio 路径 首先随意创建一个项目，比如opencv_demo,然后编辑其main函数如下 // opencv_demo.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。 // #include " stdafx.h " #include <opencv2/opencv.hpp> #include

#计算机系统漫游 ##信息就是位+上下文 计算机上的所有程序和数据都是由一个一个位（即比特，bit）构成。而每个比特只有0与1两种状态，一般8个位被组成一组，称为字节（即byte）。 系统中的所有信息——包括磁盘文件、内存中的程序、内存中存放的用户数据以及网络上传送的数据，都是由一串比特表示的，而区分这些数据对象的唯一方法是我们读到这些数据对象的上下文。 例如，在不同上下文中，一个同样的字节序列可能表示为一个整数、浮点数、字符串或者机器指令。 作为一名程序员，我们不应满足于表面的数据，而应该深入底层，真正了解数据在机器上的表示方法 。例如：整数和浮点数在实际上在机器上的表达方式与我们的经验其实是不同的，它们是对真值的有限近似值。有时候会有意想不到的行为表现。 ##编译系统初识 一个程序能从可以被人理解的高级程序设计语言（例如C语言）到机器语言，是由于编译系统的作用。 以gcc为例，编译系统（compilation system）由预处理器（cpp）、编译器（ccl）、汇编器（as）和链接器（id）构成。 ###预处理阶段 预处理器根据以字符#开头的命令，修改原始的C程序，把预处理指令经过处理插入程序文本中，得到的另一个C程序以.i作为后缀。 ###编译阶段 编译器将C程序文本文件翻译成为汇编语言程序文本文件，以.s作为后缀。 汇编语言是非常有用的

一：为什么需要神经网络 （一）案例 为了很好的拟合数据，我们需要保留较多的相关参数，虽然可以使用正则化进行优化。但是 无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例如大于 100 个变量。 我们希望用这 100 个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合： 我们也会有接近 5000 个组合而成的特征。 这对于一般的逻辑回归来说需要计算的特征太多了。所以，当特征个数n很大时（许多实际的机器学习问题特征都是很大的），将这些高阶多项式项数包含到特征里面，会导致特征空间急剧膨胀。 （二）案例二：计算机视觉 假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽车），我们怎样才能这么做呢？ 假设使用机器学习算法， 来训练一个分类器，使它检测一个图像，来判断图像是否为一辆汽车。 我们取出这幅图片中的一小部分，将其放大： 当人眼看到一辆汽车时，计算机实际上看到的却是这个： 一个数据矩阵，表示了像素强度值 因此，对于计算机视觉来说问题就变成了：根据这个像素点亮度矩阵，来告诉我们，这些数值代表一个汽车门把手。 具体而言，当用机器学习算法构造一个汽车识别器时， 我们要做的就是提供一个带标签的样本集

<h2>下载地址: <a style="color: blue;" href="http://www.gqylpy.com/di/17">http://www.gqylpy.com/di/17</a></h2> 《OpenCV3编程入门》毛星云编著PDF高清完整版-下载 内容提要 OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。《OpenCV3编程入门》以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。 《OpenCV3编程入门》要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。《OpenCV3编程入门》也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。 《OpenCV3编程入门》配套的

原文地址： How to build applications with OpenCV inside the "Microsoft Visual Studio" 我的博客： SHLLL的小站 \ Github \ CSDN \ 博客园 \ 简书 前言： OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，基于C和C++语言开发，同时也提供了Python、Java和Javascript等语言的绑定。OpenCV中包含了大量关于计算机视觉、模式识别和图像处理的API函数库。下面就来介绍一下OpenCV在Windows平台下Visual Studio环境中的安装、环境变量配置以及VS中如何进行配置。本文依据官方文档整理翻译而成。 一、准备工作 首要的准备工作当然是安装OpenCV和Visual Studio这两个软件，在安装上并没有什么难度，我们可以直接在 OpenCV官网 中选择对应版本的Win Pack下载安装即可。而Visual Stuido安装也很简单，直接下载相应的安装包安装即可，在这里就不再赘述了。 二、OpenCV环境变量配置 在完成软件安装之后，我们还需要几个步骤才能在VS中使用OpenCV进行开发。在我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量中，我们首先新建一个系统变量“OPENCV_DIR”，它的值则指向OpenCV的安装目录。 *注意：

一、什么是计算机视觉 计算机视觉这种技术可以将静止的图像或视频数据转换为一种决策或新的表示。所有这样的转换都是为了完成某种特定的目的而进行的。输入数据可能包含一些场景信息，例如“相机是搭载在衣领车上的”或者“雷达发现了一米之外有一个目标”。表示形式是将色彩图像转换为黑白图像，或者从一个图像序列中消除相机运动所产生的影响。 非计算机专业人士可能会觉得计算机视觉是一种很简单的任务，但是这是一种由于人类是视觉动物而产生的误导，人类的大脑将视觉信号划分为许多通道，可以让你接收不同的信息，大脑的注意力系统基于任务的方式通过图像的重要部分检验其他区域的估计，在视觉系统中会产生巨量的信息反馈，人类会根据自己多年的生活经验产生交叉联想从而获得对物体的感知，就好比你因为知道书本的样子是长方体而且由很多纸张构成，当你看到类似的图景时，大脑就会给你反馈一个这是是书本的信息，因为书本的样子你从从小就已经接触了，所以在大脑中已经建立了一个完备的模式识别机制。 而在计算机视觉系统中，计算机会从相机或者硬盘接收栅格状排列的数字，也就是说，计算机视觉系统不存在一个预先建立的模式识别机制。没有自动控制的焦距和光圈，更没有多年的经验积累，就像一个刚出生的孩童（当然并没有一个孩童这么智能）我们只需知道一个概念，计算机看到的只是数字，并无法体会到人们所看到的形形色色的图片世界

前言：本文章的适用人群是计算机视觉的初学者，尤其是在校做项目或者做小东西需要了解并入门计算机视觉的大学生or研究生们。如果是一开始就准备系统学习计算机视觉的人，我个人觉得直接看OpenCV就不错。 本文想法的来源可以追溯到二零一九年的十月份，我还是个对于计算机视觉完全不了解的小白，因为暑假自己做了一个简陋的机械臂，想在之后给机械臂增加自动抓取的功能，于是在查了查相关的资料之后大概筛选出了这么三个适合学习计算机视觉的东西：OpenCV，OpenMV，TensorFlow。但是苦于b站上当时并没有查到太多TensorFlow的相关视频，百度也没有太多很适合的结果（ 大概率是没好好查 ），所以最后就开始在前两者之间做选择。在间断查阅了大概三四天之后，我终于分清这两个是什么了。现在，尽管我仍是个小白，但是分清二者还是能够做到的，所以写这么一篇文章，希望能够帮助一些想要了解、入门的同学。 以下简述了机器视觉和这两种平台，想直接看结论的请移步倒数四段。 在讨论二者的差异之前，我们先来聊下计算机视觉（Computer Vision，简称CV），就我及其浅薄的见识来说，我见到的大部分计算机视觉都用来进行一些物品的识别（例如最常见的人脸）、判断物体的状态（例如通过颜色判断果实成熟度）、特征拟合的检测（例如拟合直线、圆）、物体定位等等。通过使用计算机视觉，能够很大程度的提高某项工作的工作效率

简介 在上一篇博客： 数据挖掘入门系列教程（十一点五）之CNN网络介绍 中，介绍了CNN的工作原理和工作流程，在这一篇博客，将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练。 如果对keras不是很熟悉的话，可以去看一看 官方文档 。或者看一看我前面的博客： 数据挖掘入门系列教程（十一）之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST ，在 数据挖掘入门系列教程（十一） 这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络，并对keras的做了一个入门使用介绍。 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集是图像的集合，通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。它是机器学习研究中使用比较广的数据集之一。CIFAR-10数据集包含10 种不同类别的共6w张32x32彩色图像。10个不同的类别分别代表飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，轮船 和卡车。每个类别有6,000张图像 在keras恰好提供了这些数据集。加载数据集的代码如下所示： from keras.datasets import cifar10 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() print(x_train.shape, 'x_train samples') print(x_test.shape, 'x

简介 在上一篇博客： 数据挖掘入门系列教程（十一点五）之CNN网络介绍 中，介绍了CNN的工作原理和工作流程，在这一篇博客，将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练。 如果对keras不是很熟悉的话，可以去看一看 官方文档 。或者看一看我前面的博客： 数据挖掘入门系列教程（十一）之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST ，在 数据挖掘入门系列教程（十一） 这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络，并对keras的做了一个入门使用介绍。 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集是图像的集合，通常用于训练机器学习和计算机视觉算法。它是机器学习研究中使用比较广的数据集之一。CIFAR-10数据集包含10 种不同类别的共6w张32x32彩色图像。10个不同的类别分别代表飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，轮船 和卡车。每个类别有6,000张图像 在keras恰好提供了这些数据集。加载数据集的代码如下所示： from keras.datasets import cifar10 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() print(x_train.shape, 'x_train samples') print(x_test.shape, 'x