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视觉数据

本文中,我们将使用 Flask 框架构建一个相机应用程序,我们可以在其中单击图片、录制视频、应用诸如灰度、负片和“仅限面部”过滤器之类的过滤器。 我为前端使用了一个非常基本的设计,因为该项目背后的主要动机是让自己熟悉 Flask 网络框架并包括实时视频流。 同样可以扩展以添加更多功能。我们利用线程、HTTP 请求-响应、全局变量、错误处理和面部检测等概念。让我们详细看看所有这些是如何发挥作用...

特点图像分类和物体检测高级深度学习架构迁移学习和生成对抗网络DeepDream 和神经风格迁移视觉嵌入和图像搜索内容计算机视觉介绍深度学习和神经网络卷积神经网络构建深度学习项目和超参数调整高级CNN架构迁移学习使用R-CNN、SSD和YOLO进行对象检测生成对抗网络DeepDream和神经风格迁移视觉嵌入阅读咨询

特点OpenCV 3 是用于计算机视觉、机器学习和图像处理的原生跨平台库。 OpenCV 方便的高级 API 隐藏了非常强大的内部结构,旨在提高计算效率,可以利用多核和 GPU 处理学习如何通过操作像素来处理图像并使用直方图分析图像展示如何应用图像滤镜来增强图像内容并利用图像几何结构来中继图片场景的不同视图探索实现相机校准和执行多视图分析的技术。学习从图像重建 3D 场景,将低级像素信息转换...

特点通过实际示例和活动理解 OpenCV 概念和算法的指南了解如何使用复杂的计算机视觉和机器学习算法以及人脸检测从图像和视频中提取最大量的信息学习使用光流分析和背景减法来增强视频和图像了解新的和改进的深度学习模块的基础知识掌握文本分割和识别掌握常用的计算机视觉技术来从零开始构建 OpenCV 项目内容OpenCV 入门OpenCV 基础介绍学习图形用户界面深入研究直方图和滤镜自动光学检测、对...

特点OpenCV 和 Qt 已被证明是开发跨平台计算机视觉应用程序的成功组合创建具有直观图形用户界面 (GUI) 和高性能功能的强大应用程序学习有关图像处理、面部和文本识别、对象检测和高性能计算的各种实际项目创建一个图像查看器应用程序,通过添加菜单、执行基于按键的操作以及应用其他功能从头开始构建用户界面使用 OpenCV 图像处理和修改功能来编辑具有过滤器和转换功能的图像探索复杂的运动分析和...

特点设计和开发用于解决现实世界问题的生产级计算机视觉项目学习如何使用用于计算机视觉的尖端第三方库为主要操作系统设置 Anaconda 和 Python学习用于对图像进行分类、查找和识别人体姿势以及检测视频中的人脸的最先进技术使用 OpenCV、Dlib 和 TensorFlow 等强大的机器学习工具来构建激动人心的项目,例如对手写数字进行分类、检测面部特征等等还涵盖了一些高级项目,例如使用 ...

SimpleCV是用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。 它使您可以借助一些强大的计算机视觉库(例如OpenCV)来处理来自网络摄像头,Kinects,FireWire和IP摄像机或移动电话的图像或视频流,而无需先了解位深度,文件格式 ,色彩空间,缓冲区管理,特征值或矩阵与位图存储。我们可以在simplecv.org上找到很多文档,示例和教程。这次,我们将使用称为“ FindBlobs()”...

滤镜 | 深度传感器手势识别 | 特征匹配和透视变换 | 3D场景重建 | 计算图像 | 跟踪显着对象 | 识别交通信号 | 识别面部表情 | 对象分类和定位 | 检测和跟踪物体

已经到底了~