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计算机视觉 初次实验

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简介:
本项目为初次尝试计算机视觉技术,通过Python编程语言和OpenCV库进行图像处理与分析的基础实践。包含简单的物体识别、边缘检测等内容,旨在理解和掌握计算机视觉的基本概念和技术应用。 计算机视觉第一次大作业的主要任务是编写代码来实现混合图像的创建。实验一的目标是设计一个图像滤波函数,并根据Oliva、Torralba和Schyns在2006年SIGGRAPH会议上发表的论文《Hybrid images》中的简化版本,生成混合图像。这种类型的图像是静态图片,在不同的观察距离下会呈现出不同内容:近距离时高频细节占主导地位;而远距离时,则只能看到低频(平滑)部分的内容。通过将一张图片的高频信息与另一张图片的低频信息进行组合,可以制造出这样一种混合图像。这项作业要求学生使用自己编写的代码来创建个性化的混合图像作品。

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客服
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    本项目为初次尝试计算机视觉技术,通过Python编程语言和OpenCV库进行图像处理与分析的基础实践。包含简单的物体识别、边缘检测等内容,旨在理解和掌握计算机视觉的基本概念和技术应用。 计算机视觉第一次大作业的主要任务是编写代码来实现混合图像的创建。实验一的目标是设计一个图像滤波函数,并根据Oliva、Torralba和Schyns在2006年SIGGRAPH会议上发表的论文《Hybrid images》中的简化版本,生成混合图像。这种类型的图像是静态图片,在不同的观察距离下会呈现出不同内容:近距离时高频细节占主导地位;而远距离时,则只能看到低频(平滑)部分的内容。通过将一张图片的高频信息与另一张图片的低频信息进行组合,可以制造出这样一种混合图像。这项作业要求学生使用自己编写的代码来创建个性化的混合图像作品。
  • 西电第三课上
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    简介:本次课程为西安电子科技大学计算机视觉系列实验的第三部分,在实验室进行。学生将通过实践操作深化对图像处理和机器学习技术的理解与应用。 西电计算机视觉第三次上机实验。
  • 4_.doc
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    本实验文档深入探讨了计算机视觉的基本原理和技术应用,涵盖图像处理、特征检测及机器学习在视觉识别中的作用。 私人资源请勿下载。
  • 技术 + + Cognex VisionPro + C# 二开发
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    本项目聚焦于视觉技术和计算机视觉领域,并通过Cognex VisionPro软件及其C# API进行深入研究与二次开发,提供详实的实践案例。 本资源包含11个使用C#进行Cognex VisionPro二次开发的示例源码,涵盖了从创建基于QuickBuild的应用程序到利用PMAlign和Caliper工具进行图像处理的各种实践案例。 适用人群:此资源适合计算机视觉开发人员、自动化测试工程师、机器视觉领域的研究人员以及希望学习Cognex VisionPro二次开发的初学者。 使用场景及目的:这些示例源码能够帮助开发者快速掌握Cognex VisionPro的二次开发,熟悉图像采集、处理和显示等核心功能,适用于工业自动化、质量检测、图像分析等领域。
  • 第三:SIFT特征的提取和检索
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    本实验为计算机视觉课程中的SIFT特征学习环节,主要内容包括SIFT算法原理理解、图像中关键点与描述子的自动检测及手动设定,并基于此进行图像间的相似性搜索。 计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索 一、安装VLfeat 1.1 下载地址:在使用SIFT算法的时候,我们需要用到Python的第三方库VLfeat,它包含了SIFT算法以及其他功能。 二、获取像素集 三、描述子代码实现 3.1 代码 3.2 结果 四、匹配描述子代码实现 4.1 代码 4.2 结果 五、给定一张输入的图片,在数据集中进行检索,输出与其匹配最多的三张图片 5.1 代码 5.2 结果 六、实验总结 6.1 实验过程中的错误以及解决方法 6.2 SIFT的缺点 6.3 对比Harris算子
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    计算机视觉与机器视觉是人工智能领域的重要分支,专注于赋予机器像人类一样的视觉感知能力。通过图像和视频分析,实现物体识别、场景理解等功能,在自动驾驶、安全监控等领域有广泛应用。 机器视觉的导论性教材主要介绍该领域的理论基础、基本方法和实用算法。
  • 项目——聚焦
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    本项目专注于计算机视觉领域,探索图像和视频处理技术,致力于提升机器理解、分析及应用视觉信息的能力,推动智能识别与监控系统的发展。 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 项目-项目-...
  • 优质
    计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”世界中图像与视频内容的学科,涉及模式识别、机器学习及深度学习等技术,在自动驾驶、医疗影像分析等多个领域有着广泛应用。 计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支,它涵盖了图像处理、机器学习和深度学习等多个技术方向,致力于让计算机系统理解和解析现实世界的视觉信息。本存储库提供的资料着重于介绍和解决计算机视觉相关的问题,并通过Jupyter Notebook的形式,使得学习者能够直观地理解和实践这些技术。 在计算机视觉中,图像捕获是第一步,这通常由摄像头或其他图像传感器完成。随后的预处理步骤包括灰度化、直方图均衡化、去噪等操作以提高后续分析的准确性和效率。接下来的关键环节是特征提取,如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)等算法用于识别图像中的关键点和描述符。 深度学习在计算机视觉中占据了核心地位,尤其是卷积神经网络(CNNs)。通过多层的卷积和池化操作,CNN能够自动学习到有效的图像特征表示,并实现物体识别、图像分类、目标检测等功能。VGG、ResNet、Inception以及EfficientNet等模型是广泛使用的深度学习架构;同时,在处理序列数据如视频时,循环神经网络(RNNs) 和长短期记忆网络(LSTM) 也扮演着重要角色。 在计算机视觉中,语义分割和实例分割是非常重要的任务。前者将图像划分为多个类别区域,而后者则进一步区分同一类别的不同对象;Mask R-CNN是一个著名的框架,在目标检测与像素级别分割上同时进行操作并取得良好效果。 另外一类问题被称为姿态估计,它涉及到识别和理解物体或人在图像中的姿势。例如OpenPose库提供了一种实时多人姿态估计的解决方案,并可应用于运动分析、人机交互等多种场景中。 在Jupyter Notebook环境中,学习者可以逐步探索这些概念,从导入必要的库和数据集到训练模型、调整超参数以及评估结果可视化等多方面进行实践操作。这为初学者及研究人员提供了一个互动式的平台以加深理解并提升技能水平。 无论对图像分类、目标检测、语义分割还是姿态估计感兴趣的个人来说,“computer-vision”存储库都可能涵盖从基础的图像处理技术到高级深度学习模型的应用,旨在帮助用户掌握计算机视觉的核心原理,并通过实践操作来提高相关能力。
  • 广州大学资料.zip
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    本资料集为广州大学计算机视觉课程实验材料,包含图像处理、模式识别等领域的经典算法及应用案例。 广州大学2021年计算机视觉实验六份资料齐全,包括所有可运行代码和数据文件。以下是第一个实验的博客介绍: 在该实验中,进行了详细的步骤描述与分析,并提供了实用的技术指导。 (原文链接已去掉)
  • 一:基础图像处理
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    本实验旨在通过编程实践,教授学生基本的图像处理技术,包括但不限于灰度化、二值化及滤波等操作,为后续深入学习计算机视觉打下坚实的基础。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学领域,涵盖了图像处理、模式识别及人工智能等多个学科范畴。在本实验里,我们将接触到计算机视觉的基础部分——即图像基础处理技术,它通常包括获取、存储、显示、传输和分析等步骤。 首先,在进行任何操作之前必须先获得数字图像。这一步骤涉及使用摄像头或扫描仪将现实场景转换为可以被电脑解析的格式,并且这些设备需要具备足够的分辨率与感光能力来捕捉细节丰富的影像资料。 然后,是关于如何存储获取到的数据。在计算机内部,一张图片会被表示成一个像素矩阵,并以特定的颜色空间和位深度(例如RGB或灰度)记录下来;同时为了节省存储空间,还会采用诸如JPEG、PNG及BMP等压缩格式来保存图像文件。 接下来的环节是如何将这些数字信息展示给人类观察者。这包括调整分辨率、校准色彩以及优化亮度等一系列操作以确保无论是在何种显示装置上都能呈现最佳效果。 随后则是关于如何通过网络或其它媒介传输影像资料到另一端设备的过程,通常会利用压缩技术减少数据量,并使用HTTP、FTP和DICOM等协议来保证信息的顺利传递。 最后但同样重要的是图像分析环节。这项任务旨在从原始图片中提取有用的信息并进行深入研究;这可能包括去噪处理、对比度增强、几何变换或特征抽取等多种操作,以便于后续的应用开发如物体识别、跟踪及场景解析等复杂视觉任务的基础构建工作。 在实验过程中还会用到一些专业的图像编辑软件比如MATLAB, OpenCV和Pillow等等来帮助我们更高效地完成各种复杂的处理步骤。通过这些工具的辅助学习体验可以让我们掌握更多关于计算机视觉领域的知识和技术能力,为将来从事相关领域的工作打下坚实的基础。