介绍OpenCV – 开源计算机视觉。它是计算机视觉和图像处理任务中使用最广泛的工具之一。它被用于各种应用,如面部检测、视频捕捉、跟踪移动物体、对象公开。如今应用在 Covid 中,如口罩检测、社交距离等等

?通过使用广度优先搜索算法对图像进行去噪来绕过验证码的新方法验证码被广泛用作确保对系统执行的操作是由人类而不是机器人完成的一种方式。然而,这种方法并不是万无一失的,尤其是在OCR和计算机视觉技术如此发达的今天

介绍卷积神经网络属于深度学习的子域。深度学习中的算法以与人脑相同的方式来处理信息,但其规模很小,因为我们的大脑太复杂了(我们的大脑大约有860亿个神经元)。为什么使用CNN进行图像分类?图像分类通过从图像中提取特征,以观察数据集中的某些模式

问题陈述通过使用 Kaggle 的 MRI 数据集的图像分割来预测和定位脑肿瘤。将本文分为两个部分,因为我们将针对相同的数据集,不同的任务训练两个深度学习模型。这部分的模型是一个分类模型,它会从 MRI 图像中检测肿瘤,然后如果存在肿瘤,我们将在本系列的下一部分中进一步定位有肿瘤的大脑部分

介绍让我们从理解术语“图像去噪”的含义来开始我们的讨论,这也是我们的文章标题——图像去噪是从图像中去除噪声的过程图像中存在的噪声可能是由实际上难以处理的各种内在或外在条件引起的。图像去噪问题是图像处理和计算机视觉领域的一个非常基本的挑战

介绍OpenCV是一个开源计算机视觉库,可提供播放不同图像和视频流的权限,还有助于端到端项目,如对象检测、人脸检测、对象跟踪等。CVzone是一个计算机视觉包,可以让我们轻松运行像人脸检测、手部跟踪、姿势估计等,以及图像处理和其他 AI 功能

实模式:bootloader 为程序计算段的基地址保护模式:bootloader 为自己创建段描述符确定 GDT 的地址创建代码段的描述符创建数据段的描述符创建栈段的描述符段描述符是如何确保段的安全的?段寄存器高速缓存对段寄存器本身的保护对段界限的检查在上一篇文章中

在上篇文章中,我们已经学习了 OpenCV 的基础知识。我们已经看到了如何执行图像和视频调整大小、裁剪等,这是 OpenCV 教程的第二部分。本文,我们主要关注 OpenCV 的高级部分,它将涵盖以下提到的问题

可通过远程遥控机器人前往人类无法进入的地方，取代人类完成那些较为危险、肮脏、环境恶劣或者难度极高的工作。

在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模在不断扩展、算法能力在不断提升，这使得简单的人脸对比评测已经很难区分不同算法能力之间的差距。

福特汽车公司计划在2023年之前斥资40亿美元，成立一家新的自动驾驶汽车子公司——Ford AV LLC，旨在充分利用市场机遇从而加速其自动驾驶汽车业务的发展。

8月23日在重庆2018智博会开幕之际，百度董事长兼CEO李彦宏与长安汽车总裁朱华荣，共同见证了双方在自动驾驶领域战略合作协议的签订。

7月4日，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏对外正式宣布，百度和金龙客车合作的全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”正式量产下线。

当前汽车行业的变化显而易见。路面上出现大量新能源汽车，性价比高、消费竞争力强，最重要的是，不同于传统汽车的中控平台，它们的智能化程度更高，也成为了抢占市场份额的卖点。

这款无人驾驶汽车是通过相机和LiDAR传感器的协助，其原理类似雷达，但是使用激光而不是无线电波来感应物体。

在可以预见的未来，伴随着以虹软为代表的AI领军企业的持续赋能，人脸识别的应用或将迎来大爆发。不仅仅是敦煌、乌镇，国内各个区域都将迎来“全面刷脸”的新时代。

安保行业存在许多高频、重复性的工作岗位，如紧盯屏幕的监控人员、全天候站岗的安保人员、重复巡逻的运维管理者等；这些工作看似简单，却是安保必不可缺的一环，企业希望通过技术手段解放这部分人力，正是基于这一市场需求，安保机器人随之浮出水面。

RealNetworks和宏天将共同开发SAFR产品的一系列商业应用，包括VIP身份识别、智慧零售行业应用、视频标的识别、视频媒资内容检索、安全区域监控与实时数据收集以及数字签名等。

目前视频人脸识别还有很多的困难与挑战，具体来说一是视频图像质量比较差。

计算机视觉源于1980年左右的神经网络技术，但是直到近几年才真正实现了大规模商业化落地。