- 00 - 前言欢迎学习《基于 AI 图像处理的铝板缺陷检测》实验。在本实验中，你将深入了解如何运用计算机视觉（CV）领域的 AI 模型，搭建一个高效精准的铝板缺陷检测系统，并利用开源数据集和昇腾 AI 芯片对模型效果加以验证。学习目标在本课程中，您将学习一些与使用 AI 图像处理技术实现铝板缺陷检测有关的重要概念，包括：铝板图像数据的预处理方法采用计算机视觉检测铝板各类缺陷的方法目标检测后处... 00 - 前言欢迎学习《基于 AI 图像处理的铝板缺陷检测》实验。在本实验中，你将深入了解如何运用计算机视觉（CV）领域的 AI 模型，搭建一个高效精准的铝板缺陷检测系统，并利用开源数据集和昇腾 AI 芯片对模型效果加以验证。学习目标在本课程中，您将学习一些与使用 AI 图像处理技术实现铝板缺陷检测有关的重要概念，包括：铝板图像数据的预处理方法采用计算机视觉检测铝板各类缺陷的方法目标检测后处...
- 00 - 前言欢迎学习《昇腾行业应用案例》的 “基于 AI 图像处理的安全帽检测” 实验。在本实验中，你将深入了解如何运用计算机视觉（CV）领域的 AI 模型，搭建一个高效精准的安全帽检测系统，并利用开源数据集对模型效果加以验证。为此，我们将使用昇腾的AI硬件以及CANN等软件产品。学习目标在本课程中，您将学习一些与使用AI图像处理技术实现安全帽检测有关的重要概念，包括：图像数据的预处理方... 00 - 前言欢迎学习《昇腾行业应用案例》的 “基于 AI 图像处理的安全帽检测” 实验。在本实验中，你将深入了解如何运用计算机视觉（CV）领域的 AI 模型，搭建一个高效精准的安全帽检测系统，并利用开源数据集对模型效果加以验证。为此，我们将使用昇腾的AI硬件以及CANN等软件产品。学习目标在本课程中，您将学习一些与使用AI图像处理技术实现安全帽检测有关的重要概念，包括：图像数据的预处理方...
- 00 - 前言欢迎学习《昇腾行业应用案例》的“基于AI图像处理的疲劳驾驶检测”实验。在本实验中，您将学习如何使用利用CV(Computer Vision)领域的AI模型来构建一个端到端的疲劳驾驶检测系统，并使用开源数据集进行效果验证。为此，我们将使用昇腾的AI硬件以及CANN等软件产品。学习目标在本课程中，您将学习一些与使用AI图像处理技术实现疲劳驾驶检测有关的重要概念，包括：视频数据的处... 00 - 前言欢迎学习《昇腾行业应用案例》的“基于AI图像处理的疲劳驾驶检测”实验。在本实验中，您将学习如何使用利用CV(Computer Vision)领域的AI模型来构建一个端到端的疲劳驾驶检测系统，并使用开源数据集进行效果验证。为此，我们将使用昇腾的AI硬件以及CANN等软件产品。学习目标在本课程中，您将学习一些与使用AI图像处理技术实现疲劳驾驶检测有关的重要概念，包括：视频数据的处...
- 在数字化时代，图像处理技术已成为关键领域，深刻影响着各行各业。从深度学习的融合到图像增强与修复，再到移动设备的实时处理及医疗应用，图像处理不仅提升了图像质量和安全性，还推动了AR、VR等技术的发展。面对挑战，未来图像处理将在智能安防、交通等领域展现更大潜力，继续引领科技创新与变革。 在数字化时代，图像处理技术已成为关键领域，深刻影响着各行各业。从深度学习的融合到图像增强与修复，再到移动设备的实时处理及医疗应用，图像处理不仅提升了图像质量和安全性，还推动了AR、VR等技术的发展。面对挑战，未来图像处理将在智能安防、交通等领域展现更大潜力，继续引领科技创新与变革。
- 扩散模型近年来在生成任务上表现出了卓越的效果，尤其是在图像生成领域。这篇文章将介绍扩散模型的核心思想，从高斯噪声到生成图像的整个过程，并结合具体的数学原理来解释这一方法的工作机制。最后，我们将展示一个基于Python的代码实例来演示扩散模型的实现。 1. 扩散模型的基本概念扩散模型是一类生成模型，通过逐步将数据分解成噪声，并在后续步骤中逐渐还原数据来生成新的样本。这种方法最早应用于物理领域，... 扩散模型近年来在生成任务上表现出了卓越的效果，尤其是在图像生成领域。这篇文章将介绍扩散模型的核心思想，从高斯噪声到生成图像的整个过程，并结合具体的数学原理来解释这一方法的工作机制。最后，我们将展示一个基于Python的代码实例来演示扩散模型的实现。 1. 扩散模型的基本概念扩散模型是一类生成模型，通过逐步将数据分解成噪声，并在后续步骤中逐渐还原数据来生成新的样本。这种方法最早应用于物理领域，...
- 华为OD机试真题 - 矩阵匹配 介绍矩阵匹配问题通常涉及在一个大矩阵中寻找一个小矩阵或模式的位置。这种问题广泛应用于图像处理、基因序列分析和信号处理中。 应用使用场景图像处理：检测图像中的特定图案或标识。文本搜索：在文本表示的矩阵中查找关键字或模式。生物信息学：在DNA/RNA序列矩阵中查找特定的子序列。机器视觉：用于定位或者识别某些特定的目标物体。 原理解释矩阵匹配可以视作二维模式匹配问... 华为OD机试真题 - 矩阵匹配 介绍矩阵匹配问题通常涉及在一个大矩阵中寻找一个小矩阵或模式的位置。这种问题广泛应用于图像处理、基因序列分析和信号处理中。 应用使用场景图像处理：检测图像中的特定图案或标识。文本搜索：在文本表示的矩阵中查找关键字或模式。生物信息学：在DNA/RNA序列矩阵中查找特定的子序列。机器视觉：用于定位或者识别某些特定的目标物体。 原理解释矩阵匹配可以视作二维模式匹配问...
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- 一、项目简介 使用基于RT-thread操作系统的AB32VG1开发板作为主控，对ov7670摄像头进行图像采集，并使用串口发送图片RGB565格式到PC供opencv进行图像识别。 原项目设想在开发板上进行采集的同时并通过简单的二值算法和插值算法实现车牌号识别，但实践中发现开发板的ram并不够保存采集回来的图像信息，与数据手册中介绍的192k有一定差距，实现用户能使用的ram是70k；同时原设 一、项目简介 使用基于RT-thread操作系统的AB32VG1开发板作为主控，对ov7670摄像头进行图像采集，并使用串口发送图片RGB565格式到PC供opencv进行图像识别。 原项目设想在开发板上进行采集的同时并通过简单的二值算法和插值算法实现车牌号识别，但实践中发现开发板的ram并不够保存采集回来的图像信息，与数据手册中介绍的192k有一定差距，实现用户能使用的ram是70k；同时原设
- 本文介绍了在数字化时代利用 Python 和佐糖黑白图像上色 API 为黑白照片上色的方法。阐述了黑白图像上色 API 的概念及优势，通过具体案例展示其应用场景，详细说明了项目目录结构、相关依赖、核心代码及注意事项等，最后总结该技术能帮助用户将珍贵瞬间以全新方式呈现，为记忆增添色彩，无论是个人项目还是商业应用都有极大帮助。 本文介绍了在数字化时代利用 Python 和佐糖黑白图像上色 API 为黑白照片上色的方法。阐述了黑白图像上色 API 的概念及优势，通过具体案例展示其应用场景，详细说明了项目目录结构、相关依赖、核心代码及注意事项等，最后总结该技术能帮助用户将珍贵瞬间以全新方式呈现，为记忆增添色彩，无论是个人项目还是商业应用都有极大帮助。
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)将FPGA仿真结果导入到matlab显示结果： 测试样本1测试样本2测试样本32.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含注释和操作步骤视频） `timescale 1ns / 1ps//// Company: // Engineer: // // Create Date: 2023/08... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)将FPGA仿真结果导入到matlab显示结果： 测试样本1测试样本2测试样本32.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含注释和操作步骤视频） `timescale 1ns / 1ps//// Company: // Engineer: // // Create Date: 2023/08...
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