機器人視覺中有一項重要人物就是從場景中提取物體的位置，姿態。圖像處理算法借助Deep Learning 的東風已經在圖像的物體標記領域耍的飛起了。而從三維場景中提取物體還有待研究。目前已有的思路是先提取關鍵點，再使用各種局部特征描述子對關鍵點進行描述，最后與待檢測物體進行比對，得到點-點的匹配 ...

　　RCNN是從圖像中檢測物體位置的方法，嚴格來講不屬於三維計算機視覺。但是這種方法卻又非常非常重要，對三維物體的檢測非常有啟發，所以在這里做個總結。 1、RCNN - the original idea 　　—— <Rich feature hierarchies ...

1、加載、顯示、保存圖像 2、圖像基礎 3、繪圖 4、圖像處理 4.1、翻譯 注：不會改變圖像大小。 4.2、旋轉 注：運用翻譯將圖片移到中心位置，四周留出黑色邊框，在運用旋轉（旋轉角度為0），可將圖片放大 ...

計算機視覺是人工智能技術的一個重要領域，打個比方（不一定恰當），我認為計算機視覺是人工智能時代的眼睛，可見其重要程度。計算機視覺其實是一個很宏大的概念，下圖是有人總結的計算機視覺所需要的技能樹。 如果你是一個對計算機視覺一無所知的小白，千萬不要被這棵技能樹嚇到。沒有哪個人能夠同時掌握 ...

一、什么是目標檢測 即用框（bounding box）標出物體的位置，並給出物體的類別 一些數據集介紹： PASCAL VOC數據集http://host.robots.ox.ac.uk/ ...

引言 已經有很多U-Net-Like的神經網絡被提出。 U-Net適用於醫學圖像分割、自然圖像生成。 在醫學圖像分割表現好： 因為利用了底層的特征（同分辨率級聯）改善上采樣的信息不足。 醫學圖像數據一般較少，底層的特征其實很重要。 不只是醫學圖像，對於二分類的語義 ...

C/C++面試基礎知識總結 Google 開源項目風格指南 (中文版) Pytho ...

目前，計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一。計算機視覺實際上是一個跨領域的交叉學科，包括計算機科學（圖形、算法、理論、系統、體系結構），數學（信息檢索、機器學習），工程學（機器人、語音、自然語言處理、圖像處理），物理學（光學 ），生物學（神經科學）和心理學（認知科學）等等。許多科學家認為 ...