- See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/263621033</n>Article in Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and A... See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/263621033</n>Article in Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and A...
- 本文给大家分享一篇我们在CVPR 2022 上发表的paper：Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation。文章提出了一种图像域无关的先验，可以有效地提升域适应语义分割的精度。 本文给大家分享一篇我们在CVPR 2022 上发表的paper：Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation。文章提出了一种图像域无关的先验，可以有效地提升域适应语义分割的精度。
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- 降维算法PCA及其应用 利用PCA算法实现手写字体识别，要求： 实验步骤 1. 导入数据集 2. 实现手写数字数据集的降维； 3. 比较两个模型（64维和10维）的准确率； 4. 对两个模型分别进行10次10折交叉验证，绘制评分对比曲线。 代码详解 结果： SVC PCA 降维算法PCA及其应用手写识别【自定义数据集】 利用PCA算法实现手写字体识别，要求： 实验步骤 1. 导入自定义数据... 降维算法PCA及其应用 利用PCA算法实现手写字体识别，要求： 实验步骤 1. 导入数据集 2. 实现手写数字数据集的降维； 3. 比较两个模型（64维和10维）的准确率； 4. 对两个模型分别进行10次10折交叉验证，绘制评分对比曲线。 代码详解 结果： SVC PCA 降维算法PCA及其应用手写识别【自定义数据集】 利用PCA算法实现手写字体识别，要求： 实验步骤 1. 导入自定义数据...
- 本文介绍了Jetson AGX Orin如何RTSP摄像头。 本文介绍了Jetson AGX Orin如何RTSP摄像头。
- 本文介绍了Jetson AGX Orin如何使用多摄像头。 本文介绍了Jetson AGX Orin如何使用多摄像头。
- 在拼图游戏中，我们会得到很多的小图像，然后正确组装它们以形成大的完整的图像，但是我们是怎么完成这个过程的呢？我们可不可以将相同的理论投影在计算机中让计算机也可以完成拼图游戏？如果计算机有这样的能力，我们就可以给计算机提供很多自然风光的真实图像，然后计算机会将这些图像拼接成一个大图像。再想想如果这个场景应用在建筑物或任何结构，为计算机提供大量图片，计算机又如何创建3模型呢？ 在拼图游戏中，我们会得到很多的小图像，然后正确组装它们以形成大的完整的图像，但是我们是怎么完成这个过程的呢？我们可不可以将相同的理论投影在计算机中让计算机也可以完成拼图游戏？如果计算机有这样的能力，我们就可以给计算机提供很多自然风光的真实图像，然后计算机会将这些图像拼接成一个大图像。再想想如果这个场景应用在建筑物或任何结构，为计算机提供大量图片，计算机又如何创建3模型呢？
- 经过上一节中”模板匹配”的了解，是不是发现我们有点儿目标检测的雏形了呢？这一部分说的霍夫线变换也是一个不断深入的关键点。如果可以如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术，即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状，我们将看到它**如何作用于一条线** 经过上一节中”模板匹配”的了解，是不是发现我们有点儿目标检测的雏形了呢？这一部分说的霍夫线变换也是一个不断深入的关键点。如果可以如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术，即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状，我们将看到它**如何作用于一条线**
- 一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如果在内部凸出了（凹进去了）我们就称其为凸性缺陷，OpenCV提供了一个方法cv.convexityDefects() 这个函数返回一个数组，其中每行包含这些值-【起点，终点，最远点，到最远点的近似距离】，我们可以用图像把它形象化，我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆 一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如果在内部凸出了（凹进去了）我们就称其为凸性缺陷，OpenCV提供了一个方法cv.convexityDefects() 这个函数返回一个数组，其中每行包含这些值-【起点，终点，最远点，到最远点的近似距离】，我们可以用图像把它形象化，我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆
- 万变不离其宗在学习OpenCV中的轮廓之前，我们先来了解一下什么是轮廓，轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线，轮廓是用于形状分析以及对象及检测和识别的有用工具 万变不离其宗在学习OpenCV中的轮廓之前，我们先来了解一下什么是轮廓，轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线，轮廓是用于形状分析以及对象及检测和识别的有用工具
- 咱就是说注终于到三维计算机视觉部分了，本篇内容主要先浅谈一下三维计算机视觉的基本概念和应用，在后续我们会好好学学三维重建hiahiahia~ 咱就是说注终于到三维计算机视觉部分了，本篇内容主要先浅谈一下三维计算机视觉的基本概念和应用，在后续我们会好好学学三维重建hiahiahia~
- 首先我们来看看什么是图像梯度：图像梯度可以把图像看作二维离散函数，图像梯度就是这个二维函数的求导，图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 首先我们来看看什么是图像梯度：图像梯度可以把图像看作二维离散函数，图像梯度就是这个二维函数的求导，图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的
- 视差优化 左右一致性检查 剔除小连通域 唯一性检测 子像素拟合 视差填充本文是自己的一篇学习笔记，记录自己学习立体匹配过程中的问题及总结，在此分享，转载请附原文链接 视差优化 上一篇文章介绍了代价聚合，本文主要对视差优化的方法进行阐述。其实在代价聚合求出代价矩阵S后，接下来的操作是进行视差计算，但这一部分相对简单（主要采用了赢家通吃算法），在双目立体匹配步骤第三节已经介绍，这里不过多阐述... 视差优化 左右一致性检查 剔除小连通域 唯一性检测 子像素拟合 视差填充本文是自己的一篇学习笔记，记录自己学习立体匹配过程中的问题及总结，在此分享，转载请附原文链接 视差优化 上一篇文章介绍了代价聚合，本文主要对视差优化的方法进行阐述。其实在代价聚合求出代价矩阵S后，接下来的操作是进行视差计算，但这一部分相对简单（主要采用了赢家通吃算法），在双目立体匹配步骤第三节已经介绍，这里不过多阐述...
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