我们知道随着人工神经网络和深度学习的发展，通过模拟视觉所构建的卷积神经网络模型在图像识别和分类上取得了非常好的效果，借助于深度学习技术的发展，使用人工智能去处理常规劳动，理解语音语义，帮助医学诊断和支持基础科研工作，这些曾经是梦想的东西似乎都在眼前。 最近在学习视觉SLAM，系统学习了 视觉SLAM十四讲从理论到实践第 版 ，还测试了代码，挺好的视觉 SLAM 入门书，让我知道了树的主干部分。 章 ...
2021-07-18 22:29 0 270 推荐指数：
学习模式是指机器学习在过程训练中所使用的策略模式。一个好的学习模式一般由两部分构成，即数据和模型。数据提供基本的信息内容，而模型是机器学习的核心，能够将数据中蕴含的内容以能够被理解的形式保存下来。机器学习在学习模式上的分类实际上就是学习模型的分类。需要注意的是，在机器学习的运行过程中，模型往往 ...
视觉SLAM十四讲：从理论到实践 第一版电子版PDF 链接：https://pan.baidu.com/s/1SuuSpavo_fj7xqTYtgHBfw提取码：lr4t 源码github链接：https://github.com/gaoxiang12/slambook.git 视觉SLAM ...
或目标跟踪等）。《OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现（第2版）》将从图像处理的基本操作出发 ...
目录 第1讲 前言：本书讲什么；如何使用本书； 第2讲 初始SLAM：引子-小萝卜的例子；经典视觉SLAM框架；SLAM问题的数学表述；实践-编程基础； 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵；实践-Eigen；旋转向量和欧拉角；四元数；相似、仿射、射影变换；实践-Eigen几何模块 ...
计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向。 计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码 ...
OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。从图像处理的基本操作出发，计算机视觉是一个快速发展的学科，在现实生活中，它的应用增长得非常快，需要不断地学习全新 ...
MATLAB计算机视觉与深度学习实战 1 基于直方图优化的图像去雾技术 1.1 案例背景 1.2 理论基础 1.2.1 空域图像增强 1.2.2 直方图均衡化 1.3 程序实现 1.3.1 设计GUI界面 1.3.2 全局直方图处理 1.3.3 局部直方图处理 1.3.4 ...
第八章 目标跟踪 1检测目标的移动 基本的运动检测,示例代码如下: import cv2 import numpy as np # 捕获摄像头图像 camera = cv2.VideoCapture(0) # es = cv2.getStructuringElement ...
