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opencv图像识别算法
图像
处理与模式
识别算法
工程师需要哪些基础?
答:
图像
和模式
识别算法
工程师需要相当好的数学基础,门槛较高,当然我指的是你想真正在这个行业立足,随便找一本模式识别或者图像处理的书看看就知道难度了。不然各大公司也不会校招就开出30w的年薪给这类职业
摄像头自动
识别
车号填进excel
答:
摄像头自动识别车号并填进Excel的原因是利用计算机视觉和
图像识别
技术,通过摄像头捕捉车辆的图像,并对图像进行处理和分析,从中提取出车牌号码信息。然后,将提取到的车牌号码自动填写进Excel表格中。这样做的好处是提高了工作效率和准确性。相比手动录入车牌号码,摄像头自动识别车号可以大大节省时间和人力...
cv
算法
工程师全称
答:
8. 应聘者应有强烈的意愿从事视频、
图像算法
开发,并在相关课题研究中取得显著成果。9. 熟悉Caffe、TensorFlow等深度学习框架的应聘者将予以优先考虑。10. 应聘者需要对图像处理的基本方法有了解,熟悉
OpenCV
或其他图像算法开发与分析工具。11. 对
图像识别
、图像分割、边缘检测、目标跟踪等技术领域中的一个或...
如何匹配不同尺度的图片?
答:
一、特征点(角点)匹配
图像
匹配能够应用的场合非常多,如目标跟踪,检测,
识别
,图像拼接等,而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了,所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系,从而确定两幅图像的位置关系。角点匹配可以分为以下四个步骤:1、提取检测子:在两张待匹配的图像中寻找...
模拟器人脸
识别
怎么弄?
答:
1. 数据收集:收集用于训练和测试的人脸
图像
数据。可以使用公开的人脸数据集,如LFW、CelebA等,或者自己采集一些人脸图像。2. 数据预处理:对收集到的人脸图像进行预处理,包括调整图像尺寸、灰度化、人脸检测和对齐等操作。这些操作可以使用图像处理库(如
OpenCV
)来实现。3. 特征提取:使用特征提取
算法
从...
手机中的计算摄影4-超广角畸变校正
答:
为了追求
图像
边缘的无扭曲,研究者们采用扩边并添加特殊约束,最后通过裁剪来实现。优化目标是通过最小化求解最佳变换矩阵,确保图像质量。虽然早期的实现速度较慢,但团队已研发出更快的
算法
,未来有望提供更流畅的用户体验。本文深入探讨了镜头畸变的成因、去除技术的进展,以及透视投影对图像的影响,特别...
我想学
OpenCV
,需要一些什么样的基础
答:
我的这种能力是从Java课上学到的,故在这里赘述。拿到的第一本书叫《学习
OpenCV
(中文版)》,这本书是C语言版的,比较经典了。说实话,个人觉得对我的帮助不是很大。除了让我学会了读取
图像
和视频,还有知道一些图像处理的函数之外,其他倒没有什么。不过里面的原理倒是介绍的不错,不过对于初学者来...
图像
标签的用法
答:
拓展知识:为了生成
图像
标签,通常需要使用专门的工具或平台,如
OpenCV
、TensorFlow、Pytorch等。这些工具提供了自动或半自动的标签生成功能,通常包括手动选择对象、添加文本描述或使用自动
识别算法
。此外,还可以使用现有的公共数据集,如ImageNet、COCO等,这些数据集提供了大量的图像和相应的标签,可供研究人员...
ai怎么创建轮廓ai怎么创建轮廓
答:
然后,AI可以使用轮廓提取
算法
(如
OpenCV
中的findContours函数)将边缘连接成闭合的轮廓。接下来,AI可以对轮廓进行进一步处理,如平滑、过滤或修复不完整的轮廓。最后,AI可以根据需要将轮廓绘制到
图像
上或进行其他后续操作,如目标检测、形状
识别
等。通过这些步骤,AI可以有效地创建图像的轮廓。
到底如何学习机器视觉
答:
学习机器视觉是一项涉及
图像
处理、模式
识别
和机器学习等领域的复杂任务。以下是一些步骤和建议,可以帮助您开始学习机器视觉:1. 建立数学和编程基础:机器视觉需要一定的数学基础,如线性代数、概率论和统计学。此外,熟悉编程语言(如Python)和相关库(如
OpenCV
)也是必要的。2. 学习图像处理基础知识:了解...
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