计算机视觉

首页 标签 计算机视觉
# 计算机视觉 #
关注
26062内容
|
12天前
|
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
|
12天前
|
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
|
12天前
|
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
医疗票据OCR技术演进:从模板匹配到智能理解的突破
医疗票据OCR正从传统模板匹配迈向智能理解新阶段。快瞳科技融合OCR与医疗知识图谱,实现高精度、自适应识别,显著提升效率与准确性,推动医疗数字化智能化升级。
MATLAB实现图像分割:Otsu阈值法
Otsu方法(大津法)是一种广泛使用的自动图像阈值分割技术,它通过最大化类间方差来确定最佳阈值。
|
14天前
|
AI可以做电商主图了:技术原理,AI电商图生成工具对比及技术解析
双十一临近,电商主图需求激增。AI技术凭借多图融合、扩散模型等,实现高效智能设计,30秒生成高质量主图,远超传统PS效率。支持风格迁移、背景替换、文案生成,助力商家快速打造吸睛商品图,提升转化率。
|
16天前
|
中药材图像识别数据集(100类,9200张)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务
本数据集包含9200张中药材图像,覆盖100种常见品类,已标注并划分为训练集与验证集,支持YOLO等深度学习模型。适用于中药分类、目标检测、AI辅助识别及教学应用,助力中医药智能化发展。
|
16天前
|
人体姿态[站着、摔倒、坐、深蹲、跑]检测数据集(6000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测
本数据集包含6000张已标注人体姿态图片,覆盖站着、摔倒、坐、深蹲、跑五类动作,按5:1划分训练集与验证集,标注格式兼容YOLO等主流框架,适用于跌倒检测、健身分析、安防监控等AI目标检测任务,开箱即用,助力模型快速训练与部署。
|
18天前
|
人群计数、行人检测数据集(9000张图片已划分、已标注) | AI训练适用于目标检测任务
本数据集包含9000张已标注、已划分的行人图像,适用于人群计数与目标检测任务。支持YOLO等主流框架,涵盖街道、商场等多种场景,标注精准,结构清晰,助力AI开发者快速训练高精度模型,应用于智慧安防、人流统计等场景。
免费试用