计算机视觉

首页 标签 计算机视觉
# 计算机视觉 #
关注
25399内容
|
4月前
|
【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2’
【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2’
|
27天前
|
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
python利用opencv进行相机标定获取参数,并根据畸变参数修正图像附有全部代码(流畅无痛版)
该文章详细介绍了使用Python和OpenCV进行相机标定以获取畸变参数,并提供了修正图像畸变的全部代码,包括生成棋盘图、拍摄标定图像、标定过程和畸变矫正等步骤。
数字孪生核心技术揭秘(三):倾斜摄影
对真实世界的自动化三维重建一直是CG/CV行业前赴后继不断尝试解决的难题;目前业内的进展,对于微型场景如单个饮料瓶等物体,结合AI已经可以实现语义化切割的自动三维重建,媲美人工建模。但是对于室外大场景的自动三维重建,从算法到采集硬件等等,都还未能做到类似微型场景的理想水平。 目前,倾斜摄影虽然在模型语义化分割、模型精度等方面不太完美,但是在贴近真实世界、过程自动化、实施成本、整体技术链成熟度等方面,已经是市面上最理想的低成本大规模三维重建技术方案。 随着国家政策的鼓励和“全景中国”的推进,预计倾斜摄影将会成为数字孪生项目的主流三维模型来源之一。
|
6月前
|
YOLOv5改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
YOLOv5改进 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
免费试用