Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ Computer Vision ist die Technologie, die es einem Computer ermöglicht, visuelle Dinge wie Bilder, Videos usw. zu verstehen und zu analysieren. Es gibt viele Computer-Vision-Technologien, wie unten dargestellt: (1) Klassifizierung (Anerkennung): dürfen

2024-11-29 Kommentar 0  186

Artikeleinführung：Es gibt einige Unterschiede zwischen maschinellem Sehen und Computer Vision. Maschinelles Sehen wird hauptsächlich in industriellen Bereichen wie automatischen Inspektions- und Fertigungsprozessen eingesetzt. Es nutzt Bilderfassungs- und -verarbeitungstechnologie, um Aktionen zu definieren. Computer Vision hingegen befasst sich im weiteren Sinne mit der Erfassung und Analyse von Bildern und hat ein breiteres Anwendungsspektrum. Maschinelles Sehen kann als eine Teilmenge des Computersehens angesehen werden, die für die Ausführung von Aufgaben wie der Bildanalyse verantwortlich ist. Insgesamt gibt es einige Überschneidungen zwischen Machine Vision und Computer Vision, es gibt jedoch einige Unterschiede in den Anwendungen und der Funktionalität. Funktionsweise der Bildverarbeitung Zu den Hauptkomponenten eines Bildverarbeitungssystems gehören Beleuchtung, Linsen, Bildsensoren, Bildverarbeitung und Kommunikation. Um sicherzustellen, dass die Beleuchtung das zu prüfende Teil so beleuchtet, dass die Zielmerkmale hervorstechen, muss das Objektiv in der Lage sein, diese deutlich zu erfassen. Das Objektiv wandelt das aufgenommene Bild in um

2024-01-23 Kommentar 0  771

Artikeleinführung：Im Zeitalter der digitalen Transformation, in dem Daten das neue Öl sind, wird die Fähigkeit, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen, immer wichtiger. Das Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Eingaben zu sehen, zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen

2024-08-29 Kommentar 0  934

Artikeleinführung：Kauf mir einen Kaffee☕ *Mein Beitrag erklärt Bildklassifizierung (Erkennung), Objektlokalisierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung. Computer Vision ist die Technologie, die es einem Computer ermöglicht, visuelle Dinge wie Bilder zu verstehen und zu analysieren

2024-11-20 Kommentar 0  262

Artikeleinführung：Bei der Computer-Vision-Tiefenschätzung wird die Computer-Vision-Technologie verwendet, um die Entfernungsinformationen von Objekten im Bild abzuschätzen, d. h. die Entfernung des Objekts von der Kamera. Die Tiefenschätzung findet breite Anwendung in Bereichen wie autonomes Fahren, Roboternavigation und virtuelle Realität. In diesem Artikel werden die Methode der Tiefenschätzung und der Prozess der Berechnung von Tiefeninformationen vorgestellt. 1. Tiefenschätzungsmethoden für maschinelles Sehen Die Tiefenschätzungsmethoden für maschinelles Sehen können in zwei Kategorien unterteilt werden: monokulare visuelle Tiefenschätzung und binokulare visuelle Tiefenschätzung. 1. Monokulare visuelle Tiefenschätzung Bei der monokularen visuellen Tiefenschätzung wird die Tiefe eines Objekts anhand eines Bildes geschätzt. Die Hauptmethoden sind: Parallaxenmethode, Strukturmethode und Lernmethode. (1) Geometriebasierte Methode: Berechnen Sie den Abstand zwischen dem Objekt und der Kamera durch Berechnen geometrischer Informationen wie Größe und Position des Objekts im Bild. Diese Methode sollte hauptsächlich

2024-01-24 Kommentar 0  1527

Artikeleinführung：Mit der Entwicklung der Computertechnologie ist Computer Vision zu einem wichtigen Forschungsgebiet geworden, dessen Anwendungsbereich immer umfangreicher wird. Unter ihnen hat die Gesichtserkennungstechnologie noch mehr Aufmerksamkeit erregt. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie man Computer Vision und Gesichtserkennung in PHP durchführt. 1. Überblick über Computer Vision Computer Vision ist einer der wichtigsten Zweige der Informatik und der künstlichen Intelligenz. Ziel ist es, Computern die Fähigkeit des menschlichen Sehens zu verleihen, damit sie visuelle Informationen wie Bilder und Videos „verstehen“ können. Die Computer-Vision-Technologie hat breite Anwendungsaussichten, beispielsweise für die Bildsuche und das autonome Fahren

2023-05-23 Kommentar 0  1053

Artikeleinführung：Computer Vision (Computer Vision) ist einer der wichtigen Zweige im Bereich der künstlichen Intelligenz. Sie ermöglicht es Computern, visuelle Signale wie Bilder und Videos automatisch wahrzunehmen und zu verstehen und Anwendungsszenarien wie Mensch-Computer-Interaktion und automatisierte Steuerung zu realisieren. OpenCV (OpenSourceComputerVisionLibrary) ist eine beliebte Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die in den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen, Deep Learning und anderen Bereichen weit verbreitet ist. In diesem Artikel wird die Verwendung vorgestellt

2023-06-19 Kommentar 0  1573

Artikeleinführung：Kürzlich wurde das Papier „DualBEV: UnifyingDualVeiwTransformationwithProbabilisticCorrespondences“ vom Team von Zhijia Technology in die European International Conference on Computer Vision (ECCV, European Conference on Computer Vision) aufgenommen, eine der einflussreichsten und maßgeblichsten internationalen Konferenzen im Bereich Computer Vision und steht in engem Zusammenhang mit der International Conference on Computer Vision (ICCV). Sie ist ebenso berühmt wie die Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) und gilt als eine der „drei Top-Konferenzen“ im Bereich Computer Vision. Das ECCV findet alle zwei Jahre statt und bringt die Besten der Welt zusammen

2024-07-11 Kommentar 0  523

Artikeleinführung：Zielverfolgungsprobleme in der Computer Vision erfordern spezifische Codebeispiele. Einführung: Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz wurde Computer Vision in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, wobei Zielverfolgungsprobleme eine wichtige Forschungsrichtung in der Computer Vision darstellen. Ziel der Zielverfolgung ist es, mithilfe von Computeralgorithmen Ziele in Videos kontinuierlich, genau und in Echtzeit zu verfolgen. Sie wird häufig in der Videoüberwachung, beim fahrerlosen Fahren, in der virtuellen Realität und in anderen Bereichen eingesetzt und bietet großen Komfort für Anwendungen in verschiedenen Szenarien. In diesem Artikel werden die grundlegenden Konzepte und gängigen Algorithmen der Zielverfolgung vorgestellt und eine spezifische Beschreibung gegeben

2023-10-08 Kommentar 0  578

Artikeleinführung：Der Bereich Computer Vision hat seit den ersten Experimenten zur Bilderkennung in den 1960er Jahren große Fortschritte gemacht. Computer-Vision-Technologie wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von selbstfahrenden Autos über das Gesundheitswesen bis hin zu Sicherheitssystemen. Im Jahr 2023 gewinnt Computer Vision mit den neuesten Fortschritten in den Bereichen Deep Learning, neuronale Netze und Bildverarbeitung an Dynamik. Es gibt jedoch erhebliche Herausforderungen, darunter ethische Überlegungen und die Notwendigkeit vielfältigerer und repräsentativerer Datensätze. In diesem Artikel untersuchen wir den aktuellen Stand der Computer Vision im Jahr 2023, die bevorstehenden Chancen und die Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Jüngste Fortschritte in der Computer Vision In den letzten Jahren hat sich Deep Learning zu einem leistungsstarken Werkzeug für Computer Vision entwickelt. Deep-Learning-Algorithmen nutzen künstliche neuronale Netze, um das menschliche Gehirn bei der Informationsverarbeitung nachzuahmen.

2023-04-11 Kommentar 0  1654

Artikeleinführung：In der faszinierenden Welt der künstlichen Intelligenz und Bildverarbeitung spielen diese Konzepte eine Schlüsselrolle dabei, dass Maschinen die dreidimensionale Welt um uns herum genauso wahrnehmen können wie unsere Augen. Begleiten Sie uns, wenn wir die Technologie hinter Stereovision und Tiefenwahrnehmung erkunden und die Geheimnisse enthüllen, wie Computer aus 2D-Bildern Tiefe, Entfernung und Raum verstehen. Was genau bedeuten Stereovision und Tiefenwahrnehmung in der Computer Vision? Stereosehen und Tiefenwahrnehmung sind wichtige Konzepte im Bereich Computer Vision, die darauf abzielen, die menschliche Fähigkeit nachzuahmen, aus visuellen Informationen Tiefe und dreidimensionale Struktur wahrzunehmen. Diese Konzepte werden häufig in Bereichen wie Robotik, autonomen Fahrzeugen und Augmented Reality angewendet. Stereoskopisches Sehen, auch bekannt als Stereopsis oder binokulares Sehen, ist der Prozess der Erfassung und Analyse zweier leicht voneinander entfernter Objekte.

2023-11-21 Kommentar 0  1342

Artikeleinführung：Künstliche Intelligenz (KI) entstand mit der Entwicklung „intelligenter Agenten mit Wissensdurst“. Es handelt sich um eine Ressource, die die Notwendigkeit verschiedener Maßnahmen erkennt und entsprechend handelt, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Künstliche Intelligenz bezieht sich auch auf Maschinen, die menschliches Lernen und Analysieren simulieren können und zur Lösung von Problemen eingesetzt werden. Was ist Computer Vision in der künstlichen Intelligenz? Das menschliche Sehvermögen hat seit Generationen davon profitiert, dass es gelernt hat, verschiedene Objekte zu unterscheiden, den Abstand zwischen Objekten zu berechnen sowie Bilder zu erkennen und zu überprüfen, ob sie korrekt sind. Ein Ziel im Bereich Computer Vision ist die Entwicklung digitaler Geräte, die Bild- oder Videoeingaben auf die gleiche Weise wie Menschen erfassen. Computer Vision trainiert Computer, dieselben Aufgaben effizienter auszuführen als das menschliche Auge, die Netzhaut, der Sehnerv und die Augenrinde, indem sie Algorithmen, Daten und Kameras anstelle dieser Organe verwenden. Künstliche Intelligenz in Computern

2023-09-23 Kommentar 0  874

Artikeleinführung：Begeben Sie sich auf eine Wissensexpedition zum Thema Computer Vision. Python ist Ihr unverzichtbarer Partner. Computer Vision ist eine spannende Disziplin, die sich darauf konzentriert, Computern die Welt „sehen“ zu lassen. Computer Vision lässt sich mit Hilfe von Python einfacher implementieren. In der Welt der Computer Vision ermöglicht Ihnen Python mit seinen leistungsstarken Bibliotheken und Tools, Bilder einfach zu verarbeiten, Objekte zu erkennen, Gesichter zu erkennen und dem Computer sogar Ihre Gesten „sehen“ zu lassen. Bildverarbeitung: Die NumPy- und SciPy-Bibliotheken in Python sind leistungsstarke Werkzeuge zur Bildverarbeitung. NumPy bietet ein effizientes Array-Verarbeitungs-Framework, während SciPy verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen bereitstellt. Mithilfe dieser Bibliotheken können Sie ganz einfach Bildskalierungen und -drehungen durchführen

2024-02-19 Kommentar 0  582

Artikeleinführung：Das Problem der Lageschätzung im Bereich Computer Vision erfordert spezifische Codebeispiele. Das Problem der Lageschätzung im Bereich Computer Vision bezieht sich auf das Ermitteln der räumlichen Position und Lageinformationen eines Objekts aus einem Bild oder Video. Es ist in vielen Anwendungsbereichen wie Roboternavigation, Virtual Reality, Augmented Reality usw. von großer Bedeutung. Eine der am häufigsten verwendeten Methoden bei der Posenschätzung ist die Posenschätzung basierend auf Merkmalspunkten. Diese Methode erkennt die Merkmalspunkte des Objekts im Bild und berechnet die Lage des Objekts basierend auf der Position und Beziehung der Merkmalspunkte. Im Folgenden verwenden wir ein spezifisches Codebeispiel, um die Vorgehensweise vorzustellen

2023-10-08 Kommentar 0  879

Artikeleinführung：Computer Vision ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der hauptsächlich untersucht, wie Computer aus digitalen Bildern oder Videos aussagekräftige Informationen extrahieren können. Computer-Vision-Technologie wird häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der medizinischen Bildgebung, Sicherheitsüberwachung, Roboternavigation, industriellen Automatisierung usw. Für Anfänger ist die Verwendung der Python-Sprache eine der besten Möglichkeiten, Computer Vision zu erlernen. Python ist eine einfache und leicht zu erlernende Programmiersprache auf hohem Niveau mit umfassender Bibliotheks- und Toolunterstützung, die sich besonders für die schnelle Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen eignet. 1. Einführung in Python Computer Vision Um mit dem Erlernen von Python Computer Vision zu beginnen, müssen Sie die erforderlichen Softwarebibliotheken installieren. Die am häufigsten verwendete Computer-Vision-Bibliothek ist OpenCV, eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die Folgendes bietet

2024-02-20 Kommentar 0  1079

Artikeleinführung：In den letzten Jahren hat JavaScript als Programmiersprache für die Entwicklung von Robotikanwendungen enorm an Popularität gewonnen. Seine Vielseitigkeit, Benutzerfreundlichkeit und sein breites Ökosystem machen es zu einer hervorragenden Wahl für den Bau interaktiver intelligenter Roboter. Einer der aufregendsten Aspekte der Robotik ist die Computer Vision, die es Robotern ermöglicht, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu interpretieren. In diesem Artikel untersuchen wir, wie man JavaScript zur Implementierung von Computer Vision- und Objekterkennungsaufgaben verwendet. Wir vertiefen uns in die Theorie hinter Computer Vision, besprechen relevante JavaScript-Bibliotheken und Frameworks und stellen praktische Beispiele mit detaillierten Codeausschnitten und der entsprechenden Ausgabe bereit. Computer Vision verstehen Computer Vision ist ein Bereich, der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, Informationen aus digitalen Bildern oder Videos abzuleiten

2023-08-24 Kommentar 0  1235

Artikeleinführung：In der heutigen schnelllebigen Welt ist die nahtlose Integration modernster Technologien zum Eckpfeiler der Innovation geworden. Was wurde neu geschrieben: In allen Branchen sind Computer Vision und Edge Computing zwei wichtige Säulen. Computer Vision ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Technologie, die es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren, zu analysieren und zu verstehen. Edge Computing unterstützt die Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse am Rande des Netzwerks, näher an der Datenquelle, wodurch die Latenz reduziert und die Effizienz verbessert wird. Vorteile der Integration von Computer Vision und Edge Computing Die Integration von Computer Vision und Edge Computing eröffnet ein neues Feld von Möglichkeiten, insbesondere in Bereichen, in denen Echtzeit-Datenanalyse und geringe Latenz von entscheidender Bedeutung sind. Indem sie Informationen näher an die Datenquelle bringen, können Unternehmen jetzt schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen. Diese Synergie ermöglicht

2023-09-13 Kommentar 0  1208

Artikeleinführung：Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglichen soll, Inhalte in digitalen Bildern oder Videos zu verstehen. Die Bilderkennung ist eine wichtige Aufgabe im Computer Vision, bei der es um die Identifizierung und Klassifizierung von Objekten oder Szenen in Bildern geht. Python ist mit seiner leistungsstarken Bildverarbeitungsbibliothek und seinem Deep-Learning-Framework führend im Bereich Computer Vision. 1. Python-Bildverarbeitungsbibliothek Python bietet eine umfangreiche Bildverarbeitungsbibliothek, mit der Entwickler Bilder einfach verarbeiten und analysieren können. Zu den beliebtesten Bibliotheken gehören OpenCV, Pillow und Scikit-Image. 1.OpenCVOpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die eine Reihe von Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Algorithmen, einschließlich Bild, bereitstellt

2024-02-19 Kommentar 0  465

Artikeleinführung：Das Problem der menschlichen Haltungsschätzung in der Computer-Vision erfordert spezifische Codebeispiele. Die menschliche Haltungsschätzung ist eine wichtige Forschungsrichtung im Bereich der Computer-Vision. Ihr Ziel ist es, genaue Informationen zur menschlichen Haltung, einschließlich Gelenkpositionen, Gelenkwinkeln usw., zu erhalten Bilder oder Videos. Die Schätzung der menschlichen Pose findet breite Anwendung in vielen Anwendungsbereichen, wie z. B. Bewegungserfassung, Mensch-Computer-Interaktion, virtuelle Realität usw. In diesem Artikel werden die Grundprinzipien der menschlichen Posenschätzung vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Das Grundprinzip der menschlichen Posenschätzung besteht darin, die Schlüsselpunkte des menschlichen Körpers im Bild zu analysieren (z. B. Kopf,

2023-10-08 Kommentar 0  740

Artikeleinführung：1. Python Computer Vision verstehen Das Ziel von Computer Vision besteht darin, Computern zu ermöglichen, die Welt wie Menschen zu „sehen“ und zu „verstehen“. Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache mit umfangreichen Bibliotheken wie OpenCV, NumPy, Matplotlib und Pandas, die Ihnen bei der einfachen Implementierung von Computer-Vision-Aufgaben helfen. 2. Einführung in die Python-Computer-Vision-Bibliothek OpenCV: OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die mehrere Programmiersprachen, einschließlich Python, unterstützt. Es bietet Bildverarbeitung, Merkmalserkennung und -abgleich, Bewegungsverfolgung und andere Funktionen. NumPy: NumPy ist eine leistungsstarke Array-Verarbeitungsbibliothek, die zur Bildverarbeitung und -analyse verwendet werden kann. Es unterstützt mehrdimensionale Arrays und bietet

2024-02-19 Kommentar 0  1202