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- 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。这篇文章将讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法，并且参考了两位计算机视觉大佬（Rizzi 何恺明）的论文。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！ 《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。这篇文章将讲解ACE去雾算法、暗通道先验去雾算法以及雾化生成算法，并且参考了两位计算机视觉大佬（Rizzi 何恺明）的论文。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
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- Python Opencv实战之图像阈值和模糊处理，万字实战，收藏起来吧~ Python Opencv实战之图像阈值和模糊处理，万字实战，收藏起来吧~
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- 今天，我们使用面部标记和 OpenCV 检测视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比 (EAR) 的指标，该指标由 Soukupová 和 Čech 在他们 2016 年的论文《使用面部标记的实时眨眼检测》中介绍。与计算眨眼的传统图像处理方法不同，传统的图像处理方法通常涉及以下某些组合：眼睛定位。阈值以找到眼白。确定眼睛的“白色”区域是否在一段时间内消失（表... 今天，我们使用面部标记和 OpenCV 检测视频流中的眨眼次数。为了构建我们的眨眼检测器，我们将计算一个称为眼睛纵横比 (EAR) 的指标，该指标由 Soukupová 和 Čech 在他们 2016 年的论文《使用面部标记的实时眨眼检测》中介绍。与计算眨眼的传统图像处理方法不同，传统的图像处理方法通常涉及以下某些组合：眼睛定位。阈值以找到眼白。确定眼睛的“白色”区域是否在一段时间内消失（表...
- yolov5目前广泛应用于多种AI 目标对象检测场景中，可以非常方便的检测出图像中的对象类别，比如人、车、动物等。yolov5在检测平均精度降低不多的基础上，具有推理模型文件更小，训练时间和推理速度更短的特点，这样在对精度要求不高的情况下，采用yolov5在模型构建、模型部署等方面将更加方便，而且推理速度更快。本文以图文方式讲解如何在Atlas 500智能小站上适配yolov5对象检测模型。 yolov5目前广泛应用于多种AI 目标对象检测场景中，可以非常方便的检测出图像中的对象类别，比如人、车、动物等。yolov5在检测平均精度降低不多的基础上，具有推理模型文件更小，训练时间和推理速度更短的特点，这样在对精度要求不高的情况下，采用yolov5在模型构建、模型部署等方面将更加方便，而且推理速度更快。本文以图文方式讲解如何在Atlas 500智能小站上适配yolov5对象检测模型。
- 本篇文章主要调用OpenCV进行车牌区域识别，基础性文章，希望对您有所帮助。 本篇文章主要调用OpenCV进行车牌区域识别，基础性文章，希望对您有所帮助。
- 本系列专栏写作方式本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式，快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。 6. 在 Python OpenCV 针对图像细节的不同操作本篇博客的目标将为你解释一幅图像的拆解，包括图像像素的说明，图像属性信息的获取与修改，图像目标区域 ROI 相关内容，以及图像通道的知识（包括拆分通道和合并通道）这些内容在知识结构上与 numpy 库十分紧密，如果从... 本系列专栏写作方式本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式，快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。 6. 在 Python OpenCV 针对图像细节的不同操作本篇博客的目标将为你解释一幅图像的拆解，包括图像像素的说明，图像属性信息的获取与修改，图像目标区域 ROI 相关内容，以及图像通道的知识（包括拆分通道和合并通道）这些内容在知识结构上与 numpy 库十分紧密，如果从...
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- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 53 篇。 学在前面从本篇博客起，我们将实际完成几个小案例，第一个就是银行卡号识别，预计本案例将写 5 篇左右的博客才可以完成，一起加油吧。本文的目标是最终获取一套招商银行卡，0~9 数字的图，对于下图的数字，我们需要提取出来，便于后续模板匹配使用。不过下图中找到的数字不完整，需要找到尽量多的... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 53 篇。 学在前面从本篇博客起，我们将实际完成几个小案例，第一个就是银行卡号识别，预计本案例将写 5 篇左右的博客才可以完成，一起加油吧。本文的目标是最终获取一套招商银行卡，0~9 数字的图，对于下图的数字，我们需要提取出来，便于后续模板匹配使用。不过下图中找到的数字不完整，需要找到尽量多的...
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