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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。
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