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  1. CameracaUbraifonformonocularvision

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  2. 摄像机标定是计算机视觉领域的一个研究热点,为了解决单目摄像机标定中的精度不高、模型复杂、鲁棒性差等问题,依 据神经网络、遗传算法及摄像机标定的特点,提出了基于遗传算法和BP神经网络相结合的单目摄像机标定方法。该方法充分利用 遗传算法的全局优化和神经网络的局部收敛的特点,一方面避免了建立复杂的摄像机成像模型,另一方面增强了摄像机标定的精 度和鲁棒性。-The camera calibration isoneofmostimportantresearch ifeldsin compute
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:314.35kb
    • 提供者:vbin
  1. Visual_CPP-use-OpenCV

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  2. opencv,一款很好用的计算机视觉软件,可以在visualC++6.0下配置使用-opencv, a good use of computer vision software, you can configure to use visualC++6.0
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:478.69kb
    • 提供者:苏霂
  1. opencv

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  2. opencv帮助文档集,OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 包括各类参考手册和例程-opencv help documentation set, OpenCV is Intel' s Open Source Computer Vision Library. It consists of a series of C functions and a few C++ classes that imp
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-05-12
    • 文件大小:2.56mb
    • 提供者:May
  1. OpenCV

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  2. OpenCV OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库 ,它提供了 很多函数,实现很多计算机视觉法,从最基本的 滤波到高级物体检测 皆有涵盖 。很多 初学者希望快速掌握 OpenCV OpenCV OpenCVOpenCV的使用方法 ,但 往会 遇到 各种样的困难。 其 实仔细分析,造成这些困难的原因 有两类:第一是 C/C++/C++/C++/C++编程基础不过关; 第二类是不了解算法原理。 解决 这些 困难无非提升编程能力,以及理论基 础知识。 提升编
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:1.61mb
    • 提供者:胡伟
  1. surf

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  2. SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征,由Bay在2006年首次提出,这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来,一般来说,标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍,并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integral image的概念,这大大加快了程序的运行时间。-SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust local feature detector,
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-05-11
    • 文件大小:2.31mb
    • 提供者:
  1. Behavior-recognition-algorithm

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  2. 人体行为识别是计算机视觉领域的一个热点问题,然而目前大部分算法都是仅使用RGB 或深度视频序列,很少将它们结合起来进行行为识别.-Human behavior recognition is a hot topic in computer vision, but most algorithms are currently using only RGB video sequences or depth, they rarely combine behavior recognition.
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:349.09kb
    • 提供者:于豆豆
  1. 面向安防监控AI应用的图形处理技术

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  2. 在对人工智能(AI)而非提高像素的需求推动下,特别是在由计算机视觉和数据驱动的决策制定方面,GPU(图形处理单元)领域已出现一场革命。神经网络的到来已使视觉处理成为现代世界的关键因素。因此,机器人处理操作、智能监控摄像头以及汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)等相关行业都发生了变化
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2020-04-28
    • 文件大小:558kb
    • 提供者:shicifang
  1. 干货!3个重要因素,带你看透AI技术架构方案的可行性

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  2. 人工智能这几年发展的如火如荼,不仅在计算机视觉和自然语言处理领域发生了翻天覆地的变革,在其他领域也掀起了技术革新的浪潮。
  3. 所属分类:技术管理

    • 发布日期:2020-06-12
    • 文件大小:101kb
    • 提供者:shicifang
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