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史上最全霍夫变换详解(含源码)

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达引言本文讲述霍夫变换的一些内容,并加入一些理解性东西,参考了部分博客等相关性内容。希望能对霍夫变换有所了解,也希望看到的人如果发现错误及时帮忙纠正。博主水平有限,还望赐教。历史和简介历史霍夫变换(Hough Transform)是在1959年由气泡室(Bubble Chamber)照片的机器分析而发明,发明者Paul Hough

Mask-RCNN模型的实现自定义对象(无人机)检测

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达软件依赖与版本信息:-tensorflow1.11-tensorflowobjectdetectionAPI-opencv4.1.0-python3.6.5-VS2015数据标注工具:https://github.com/abreheret/PixelAnnotationToolPart.1-数...

#python#人工智能#深度学习 +2
车路协同、智慧交管、自动驾驶场景应有尽有,智能交通行业实战课火爆开启...

在今年的3月、6月和9月,飞桨先后推出了《飞桨产业实践范例大课-智慧城市》《飞桨产业实践范例大课-智能制造》和《飞桨产业实践范例大课-智慧金融》三个行业大课,收到了企业和社区开发者的广泛好评,12月,面向智能交通及自动驾驶行业的《飞桨产业实践范例大课-智能交通》系列课程将和大家见面啦~随着城镇化建设的快速发展,城市居民生活水平得到了快速提升,但道路交通在安全、效率方面的问题却日益严峻。建设智能交通

这些Python计算机视觉工具,帮你coding事半功倍

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达作为开发人员喜爱的语言之一,Python以其丰富的社区可用工具和库而闻名。我们列出了开发人员可以用于计算机视觉10个流行流行的Python库或平台,以帮助开发人员自动化开发任务,其中包括检测和可视化。1 | fastaifastai是一个深度学习库,它提供高级组件,可以在标准深度学习领域快速、轻松地提供最先进的结果。它还为研究人

#python#计算机视觉#人工智能 +2
别再用print输出来调试代码了

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自|机器学习算法那些事| 导语最近在github上冒出了一个python的debug神器P...

#python#java#人工智能 +1
YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪深入解读与测试(含源码)

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达导 读本文主要介绍如何使用Yolo-V5 + DeepSORT实现多目标检测与跟踪。(公众号:OpenCV与AI深度学习)背景介绍 目标跟踪是一种利用检测到对象的空间和时间特征在整个视频帧中跟踪检测到对象的方法。本文中,我们将与YOLOv5一起实现一种最流行的跟踪算法DeepSORT,并使用MOTA和其他指标在MOT17数...

#目标跟踪#计算机视觉#人工智能 +1
深度学习图像分割:网络结构设计一览

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达作者丨李慕清@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/104854615转自 |极市平台导读在利用CNNs进行图像语义分割时,有一些针对网络结构的创新点,主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。本文总结了利...

#大数据#算法#python +2
利用OpenCV和深度学习实现人脸检测

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自|磐创AI来源|Cver前言:[1]:主要参考Face detection with Op...

#opencv#计算机视觉#人脸识别 +2
基于深度学习的超分辨率图像技术一览

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达编者荐语超分辨率(Super-Resolution)即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率,图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题,在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。作者丨黄浴@知乎SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类:监督SR,无监督S.

#深度学习#人工智能#计算机视觉 +2
资深大佬:基于深度学习的图像边缘和轮廓提取方法介绍

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自:AI算法与图像处理导读边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作,细节也许就会被过强的图像...

#计算机视觉#神经网络#人工智能
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