计算机视觉

下载地址: http://www.gqylpy.com/di/17 《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【示例程序】、【.exe可执行文件】、【书内彩图】的下载链接可通过扫描《OpenCV3编程入门》封底后勒口的二维码获取。 目录 第一部分

OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。从图像处理的基本操作出发，计算机视觉是一个快速发展的学科，在现实生活中，它的应用增长得非常快，需要不断地学习全新的OpenCV 3.0。 现在神经网络很火，人们是不是忘记了学习传统计算机视觉算法的重要性了？ 讲解计算机视觉编程的《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。大量代码实现，适合初学者跟着练习，也穿插着不少理论讲解，是本还不错的书。 《OpenCV计算机视觉编程攻略第3版》中文PDF，328页，带目录，文字可复制；英文PDF，464页，带目录，文字可以复制；配套源代码。 下载: https://pan.baidu.com/s/1Qxc353-91aP0JdZfeEO3Og 提取码: w7js 参考OpenCV 3计算机视觉，用于对目标跟踪进行深入探讨，目标跟踪是对摄像机中的图像或视频中移动的物体进行定位的过程。 理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。 《OpenCV

部分面试题： 1.介绍一下Inception v3和Resnet。 2.什么是BN层，BN层有什么作用？ 3.简介下CNN。 4.说下MaxPooling和AvgPooling。 5.BP数学推导。 地址：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79789440 6.说下R-CNN，Fast RCNN，FasterRCNN三者的区别。 7.说下yolov3。 8.画一下Inception v3和Resnet最核心的结构。 9.机器学习和深度学习的区别，各自适用于什么问题。 地址：https://blog.csdn.net/hy13684802853/article/details/79783697 10.卷积神经网络的参数量计算。 地址1：https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/46878999 地址2：https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 来源： https://www.cnblogs.com/kandid/p/10420740.html

链接牛客网：https://www.nowcoder.com/discuss/128148 来源： https://www.cnblogs.com/kandid/p/11369074.html

计算机视觉(computer vision)是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统，更形象一点说，计算机视觉是让计算机具备像人类一样的眼睛，看到图像，并理解图像。 计算机视觉三大应用：识别、检测、分割。 目标跟踪、视频分割、风格迁移、生成对抗网络（GAN）直播换脸、视频生成（LSTM预测未来信息）。 大部分计算机视觉，都靠深度学习了。 深度学习历史： 06-Hinton，神经网络反向传播训练。 12-提取特征用深度 卷积。 RNN-序列图像处理。 LSTM-也是利用序列信息。 图像识别： Alexnet, VGGnet, GoogleNet, ResNet, RetinaNet 目标检测： Fast-rcnn, faster-rcnn, Yolo, Retina-Net 图像分割： FCN，Mask-Rcnn 目标跟踪： GOTURN， ECO 图像生成： GAN，WGAN 光流： FlowNet 视频分割： Segnet 计算机视觉历史回顾，从浅层学习到深度学习 - 计算机视觉基础入门课程（从算法到实战应用） - AI研习社 - 研习AI产学研新知，助力AI学术开发者成长。 http://www.mooc.ai/course/353/learn?lessonid=2270&groupId=46#lesson/2270 来源： https://www.cnblogs.com

上世纪末，互联网传入中国，轰轰烈烈的中国互联网产业开始酝酿，新闻门户、社交、游戏、视频、外卖、出行等领域风生水起。教育是互联网渗透较慢的一个行业，但其实起步不晚，1996年以101网校为代表的第一批远程教育网站就已经开始出现了，只不过那时互联网技术本身不成熟，教育行业又具有非常强的顽固性，因此产品体验很差。经过对产品和商业模式的漫长探索，直到2013年在线教育行业创投热潮开启，大量资金和人才涌入，在线教育才开始蓬勃发展，并于2017年借助“直播”形式实现了规模化变现。2018年，随着竞争格局初步形成以及国家政策的介入，整个行业开始迈向初步成熟阶段,2019年人工智能AI教育进入行业大浪潮。 计算机视觉实现了计算机“看得懂”，人脸识别、OCR和图像结构化是其主要应用场景。计算机视觉是用计算机模拟人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并且对图形进行处理，即实现计算机“看得懂”。计算机视觉处理过程包括预处理、分割、特征提取和分类四个环节： 预处理主要对图像传输过程中的退化进行改善（如亮度、色彩和对比度），切割将图像分成互补重叠而又具有各自特征的子区域，特征提取描绘边缘的方向密度分布，分类根据算法模型给出类型结果。计算机视觉可用于以下领域：人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别，用于门禁考勤、身份认证、人脸对比等。 静态物体识别技术趋于成熟 ，监督学习和推理能力是计算机视觉技术的主要短板

导读 计算机视觉的深度学习应用往往需要大量的图像数据集，现在我告诉你，只有一张图像也可以训练，是不是非常神奇？ 电影的画面很炫，但是计算机视觉可以让它们变得更炫！ 电影中使用计算机视觉进行各种各样的事情，如动作捕捉、特效和计算机生成图像(CGI)。最常见和最老套的用法之一是在动作片中的“can you enhance that？”。这通常是一些联邦调查局/中央情报局/酷酷的特工，在看到他们需要追捕的人的照片时说的。图像被质量很差，很难看清楚，所以他们告诉技术人员需要“增强”，这样他们就能看到坏人的脸。这种“增强”效果在电影中看起来相当强烈，几乎就像戴上一副没有眼镜就看不见的眼镜！ 但你可能已经猜到了，真实的情况并不总是像电影那么容易！人工智能(AI)和计算机视觉还没有达到那个阶段，但我们正在接近这个阶段。 通常，当我们训练一个深度神经网络进行图像恢复时，我们需要训练数据……大量的训练数据，成千上万甚至上百万的训练图像。这使得个人和组织都很难建立健壮的图像恢复系统，因为获取培训数据在时间和金钱上都是昂贵的。 幸运的是，现在这个成本和对大型训练数据集的需求有望降低。最近的计算机视觉研究Deep Image Prior将帮助我们解决这个问题。 使用深度图像先验进行图像恢复 一个标准的图像恢复pipeline的工作如下。我们收集大量损坏和未损坏的图像对数据集，简单地说

近年来，深度学习体系结构由于在计算机视觉等应用中的极大成功而开始流行起来。特别是卷积神经网络(CNN)已经成为深度学习中最重要的一种网络结构。学习计算机视觉中的深度学习、设计和部署CNN，以及深度计算机视觉体系结构的基础知识。 从零基础开始，系统阐述卷积神经网络理论基础及其实践应用，可以帮助快速学习和构建深度学习系统。提供了丰富的理论知识和实操案例，以及一系列完备的工具包，以帮助获得在理解和构建卷积神经网络（CNN）时所必要的基本信息。重点将集中在卷积神经网络的基础部分，而不会涉及在高级课程中才出现的一些概念（CNN相关话题）。 推荐参考《卷积神经网络与视觉计算》中文PDF，174页，带目录，文字可复制；英文PDF，187页，带目录，文字可复制。 下载: https://pan.baidu.com/s/1OeT4YJdcWQYxHJxwG6Idmg 提取码: 6tar 分为5章，介绍了图像表示和一些计算机视觉模型，这些模型现在被称为人工方式建模。提供了对图像表示的基本理解，并介绍了一些线性和非线性的特征提取或表示方法，以及这些表示的特性。介绍了一些基本图像元素(如边缘)的检测方法，还包括用这些表示来完成一些基本的机器学习任务。 CNN正在革新几个应用领域，如视觉识别系统、自动驾驶汽车、医学发现、创新电子商务等。需要在专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进

import cv2 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt % matplotlib inline 模板匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1) # 模板匹配 img = cv2 . imread ( "lena.jpg" , 0 ) template = cv2 . imread ( "face.jpg" , 0 ) h , w = template . shape [ : 2 ] img . shape (263, 263) template . shape (110, 85) TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关 TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关 TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关 TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关 TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关 TM_CCOEFF_NORMED

转自Everdroid开发者社区 文章内容摘选自以下三篇文章： 「虚拟员工」替你工作，为什么 RPA 一定会「火」？ | 36氪新风向 被热议的RPA，被质疑的三个核心问题 |捕手志 阿博茨科技：AI赋能泛金融，打造开放式AI+RPA平台 金融行业是采用新技术的先锋，且天然拥有丰富、完整的数据，对深度学习算法训练很有帮助；同时，金融行业非常依赖计算机与数据，金融交易的本质就是数据交换，这些特征都有助于AI技术在金融行业首先找到有效商业场景。目前公司客户主要集中在金融领域，金融细分板块中证券、基金、资管客户占比高，并积极拓展金融领域最重要的银行板块，打开成长空间。 AI+金融（AI+Finance），通过AI赋能金融业。AI+金融主要通过人工智能核心技术，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉等作为主要驱动力，为金融行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI技术对金融行业的产品创新、流程再造、服务升级作用。 政策利好，推动人工智能技术在金融行业落地。国务院2017年发布《新一代人工智能发展规划》，提出要创新智能金融产品与服务，发展金融新业态，鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术与装备，建立金融风险智能预警与防控系统。中国人民银行2017年成立金融科技委员会，提出加强金融科技工作的研究规划与统筹协调，积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段，提升跨行业