转自：https://www.zhihu.com/question/37031188理论上最小二乘法 翻译成 最小平方法 可能会让不少人，感性上很快知道它的思想。是我目前见过最好的解析之一。 中国的很多非名校的高校教师大部分数学水平可能还行，但是能够深刻知道其本质，且能知道在实际应用中如何运用解决问题的并不多。对于初学者或者入门学习的人，应该多找案例教学的数学书和材料，效率高，记忆也会深刻。...

学习参考：https://www.jianshu.com/u/a2db4e6aa91f目标检测的定位部分：https://www.jianshu.com/p/c67117859b10特征点检测部分：https://www.jianshu.com/p/c53e0a0d77aa目标检测算法：https://www.jianshu.com/p/191076e6ba89卷积滑动窗口法：https://ww

转自：http://www.sohu.com/a/292203180_100099320方便以后自己查看。文章发布于公号【数智物语】 （ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。转自 | 有三AI（公众号ID：yanyousan_ai）作者 | 言有三图像分类是计算机视觉中最基础的任务，基本上深度学习模型的发展史就是图像分类任务提升的发展历史，不过图...

一、传统方法部分（词袋模型，bag of words，BoW）1. 预先在环境中采集足够多的图像或者所有位置的图像（成千上万张图片）之后构建视觉词汇表参考论文：2012年的TRO顶刊Gálvez-López D, Tardos J D. Bags of binary words for fast place recognition in image sequences[J]. IEEE Trans

前提假设：1. 所要检测的图片是纯文本或者文字，最好是只有一行； 或者截图只有一行文本的图片。如下图图片名称： text03.jpg2. 从文本检测（深度学习网络）软件检测到的 包含文本区域的图片。开源文本识别软件（OCR）Tesseract-OCR下载链接：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/可以根据自己的电脑操作系统位数决定下载32位 或者 6

树莓派实验室 | Raspberry Pi中文资讯站，提供丰富的树莓派使用教程和DIY资讯 (nxez.com)K210、K230或K510等计算机视觉应用的开发板 （自带很多物体检测、识别等的模型）开源的各种Linux发行版本，Ubuntu 、CentOS等。开源软件或库有很多，例如 Linux 操作系统的内核。类似的 计算机视觉应用的开发板有 Openmv。开源的3D视觉函数库，Open3D。

文本检测和文本识别可以分成两个部分； 目前的深度学习方案也有很多端到端的系统。本质也是计算机视觉中的一种物体检测和识别分支；-- 传统方法用手工特征提取检测是否文本区域；之后通过传统的机器学习方法，例如 支持向量机 SVM等方法 将特征分类，识别字符。-- 深度学习方法，用卷积神经网络提取特征，之后检测； 或分类。截至2021年11月，目前的一篇综述论文详述了各个类别的方法。参考论文：Long S

前提假设：1. 所要检测的图片是纯文本或者文字，最好是只有一行； 或者截图只有一行文本的图片。如下图图片名称： text03.jpg2. 从文本检测（深度学习网络）软件检测到的 包含文本区域的图片。开源文本识别软件（OCR）Tesseract-OCR下载链接：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/可以根据自己的电脑操作系统位数决定下载32位 或者 6

百度开放的一款轻量级网络结构，可以直接下载apk安装在安卓手机上运行百度开源了一款黑科技！超轻量级目标检测算法，网友：这也太好用了！_菜鸟学Python的博客-CSDN博客说到目标检测，那可谓当前的自动驾驶、新零售、智慧工业等热门行业中的关键技术之一。目标检测不仅在行人、车辆、商品以及火灾检测等任务中发挥着极其关键的价值，在目标跟踪、姿态识别、手势控制、图像...https://blog.csdn

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