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OpenCV中常用的计算机视觉测试图像

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简介：
本资源集合了OpenCV库中常见的测试用图像，用于进行边缘检测、特征匹配等计算机视觉任务，是学习和实验的重要素材。 OpenCV计算机视觉常用的测试图包括baboon、man、monarch、sailboat、soccer、lena和tiffany等图像，还有一些标准测试图。

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  • OpenCV中常用的计算机视觉测试图像
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    本资源集合了OpenCV库中常见的测试用图像，用于进行边缘检测、特征匹配等计算机视觉任务，是学习和实验的重要素材。 OpenCV计算机视觉常用的测试图包括baboon、man、monarch、sailboat、soccer、lena和tiffany等图像，还有一些标准测试图。
     
  • 图像处理与机器视觉——基于OpenCV 3.0.0的计算机视觉技术
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    本书详细介绍如何使用OpenCV 3.0.0库进行图像处理和机器视觉编程，适合计算机视觉领域学习者及开发者阅读。 OpenCV3是一款开源的计算机视觉处理平台，以跨平台性和高效率著称。它为开发者提供了强大的图片操作功能，并与多种编程工具兼容，使得开发人员能够更高效地编辑代码。根据BSD 3条款许可发布的OpenCV是免费且可以用于商业用途的。该库支持C++、Python和Java接口，在Linux、MacOS、Windows、iOS及Android等操作系统上运行良好。 优化方面，OpenCV是一个高度优化的库，特别适合实时应用程序的需求。其应用领域包括但不限于以下几点： 1. 人机互动 2. 物体识别 3. 运动分析 4. 机器视觉 5. 结构分析 6. 汽车安全驾驶 7. 图像分割 8. 人脸识别 9. 动作识别 10. 运动跟踪 11. 机器人技术
     
  • 图像分割在计算机视觉中的应用.pptx
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    本PPT探讨了图像分割技术在计算机视觉领域的关键作用及最新进展，涵盖了其原理、方法和实际应用场景。 本段落介绍了图像分割的基本方法，包括基于阈值的方法和基于边缘的方法。在基于阈值的分类下，有固定阈值法和双峰法两种方式：前者通过比较像素值与预设的单一阈值得到结果；后者则依据灰度直方图上的两个峰值来确定分割界限。而基于边缘的方法则是通过对图像中边界特征点进行识别来进行区域划分的工作。此外，本段落还涵盖了编码实现的相关细节内容。
     
  • OpenCV图像处理和计算机视觉入门教程.md
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    本教程旨在为初学者提供使用OpenCV进行图像处理与计算机视觉编程的基础知识和实践技巧。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个提供大量图像处理与计算机视觉功能的开源软件库。本教程旨在为初学者介绍如何使用OpenCV进行图像处理及计算机视觉开发的基础知识。
     
  • 图像分割的计算机视觉算法
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    图像分割是计算机视觉领域的重要组成部分，涉及将图像划分为具有相似性质的区域。该算法旨在提高对象识别和场景理解的准确性，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶等领域。 经典的图像分割模型和CV模型的Matlab代码实现。
     
  • 图像分类：计算机视觉.pptx
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    本PPT探讨了图像分类在计算机视觉领域的应用与技术发展，涵盖了深度学习模型、特征提取方法及各类应用场景。 计算机视觉图像分类《人工智能应用基础》 **CONTENTS** 01 卷积神经网络 输入图片表示为X，其形状为(8, 8, 3)；使用4个滤波器，每个滤波器的尺寸为(3, 3, 3)，这表明有4个不同的滤波器。经过卷积操作后输出结果Z1，其形状变为(6, 6, 4); 通过激活函数relu进行非线性变换后，Z1变成A1，其形状同样保持为(6, 6, 4)。 02 VGG网络 VGG主要研究了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系。该模型通过重复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层来构建深层结构，成功地创建了16-19层的深卷积神经网络。 03 ResNet 网络 ResNet旨在解决退化问题。 对于一个由多个层次组成的堆积层结构，当输入为x时其学习到的特征表示为H(x)。现在我们希望该结构能够学习残差F(x)= H(x)- x，这样原始的学习特征即为 F(x)+ x 。 当残差值等于0的时候，此时的堆叠操作仅执行恒等映射，并且网络性能不会因此下降。
     
  • 多视角图像修复（计算机视觉）
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    多视角图像修复是计算机视觉领域中的一个重要课题，涉及从其他视角或来源收集的信息来恢复受损或缺失的部分，以提高图像的完整性和质量。 大多数图像补全方法对于每个被遮挡的输入只能生成一个结果，尽管可能有许多合理的可能性。本段落提出了一种多元图像补全的方法——即为图像补全任务生成多个多样化且合理的结果。 基于学习的方法面临的主要挑战是通常只有一个标签对应的训练实例作为真实值。因此，从条件变分自编码器中采样仍然会导致多样性不足。为了克服这一问题，我们提出了一个新颖且概率原理为基础的框架，包括两个并行路径：一条重建路径和一条生成路径。重建路径利用给定的真实值来获取缺失部分的先验分布，并根据此分布重构原始图像；而生成路径则将其条件先验与从重建路径获得的分布结合在一起。这两个路径都由GAN（生成对抗网络）支持。 此外，我们还引入了一种新的长短时注意力层，该层利用解码器和编码器特征之间的远程关系来提高外观一致性。在包含建筑物（巴黎）、人脸（CelebA-HQ）以及自然图像（ImageNet）的数据集上进行测试后，我们的方法不仅生成了更高质量的补全结果，并且还提供了多个多样化且合理的输出。
     
  • OpenCV：开源计算机视觉库
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    OpenCV是一款强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频捕捉与分析等领域，为开发者提供多种实用功能。 OpenCV：开源计算机视觉库资源主页包括课程、文件、问答论坛（以前的论坛为只读）、问题跟踪以及其他功能。在贡献之前，请阅读请求准则摘要：每期一个拉取请求；选择正确的基础分支；包含测试和文档；提交前清理“oops”提交；遵循相关指南。
     
  • Python在计算机视觉中的应用——利用BOF进行图像检索（含代码示例） 计算机视觉.pdf
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    本文档探讨了Python在计算机视觉领域的运用，并通过提供具体代码示例来演示如何使用Bag of Features(BOF)方法实现有效的图像检索技术。 本段落介绍了基于BOF的图像检索技术，该技术利用文本挖掘方法对基于视觉内容的图像进行搜索。由于暴力检索需要大量的计算资源，从20世纪70年代开始，研究者就开始关注提高图像检索效率的问题。文章展示了如何通过描述图片特征（如绘画作品）来实现有效的图像检索，并提供了Python计算机视觉编程的相关代码和PDF文档。
     
  • OpenCV计算机视觉编程指南图片集
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    《OpenCV计算机视觉编程指南》一书中的配套资源，《OpenCV计算机视觉编程指南图片集》收录了大量示例代码对应的输出图像和关键图表，帮助读者更直观地理解书中讲解的技术要点与实践应用。 《OpenCV计算机视觉编程攻略》第二版的图片集可以轻松下载到，代码资源也很容易获取，因此不再上传。