微软官方Hololens开发文档中有关于Vuforia的内容,https://developer.microsoft.com/en-us/windows/holographic/getting_started_with_vuforia 本文只是实现了使用Hololens识别图片这一个小功能. Vuforia简介 Vuforia使得HoloLens有了能够识别环境的能力 - 即将AR体验连接到环境中的特定图像或者对象. 可以使用此功能在机器上叠加引导逐步说明界面,或向物理产品添加UI功能.对于企业…

关于Vuforia,开发AR应用的人基本都会熟悉.之前我也写过一篇关于Vuforia开发的博客:Vuforia AR SDK入门 今天这篇博客则主要是谈谈HoloLens使用Vuforia开发混合现实内容. Vuforia为HoloLens带来了重要的能力 - 将AR体验应用到环境中的特定图像和物体. 您可以使用此功能在机械顶部叠加引导的逐步说明,或向物理产品添加数字功能.对于企业开发者 - 您可以使用VuMark做很多事情,从使用唯一标识标记工厂车间里的每台机器 - 到序列号. VuMarks…

Vuforia在6.1版本的Unity SDK里实现了对HoloLens的支持. 查看 Developing for Windows 10 in Unity 这篇文章来了解如何配置Unity和Visual Studio的Windows 10开发环境. 了解Unity中Vuforia HoloLens项目结构的最好方式就是通过学习官方提供的示例项目,点此下载Unity HoloLens sample. 示例项目是一个完整的HoloLens Unity项目,里面包含了Vuforia SDK和预先配置…

Vuforia概述 AR(Augmented Reality)增强现实,想必大家都已经很熟悉了.这是当下最热的技术之一,是利用计算机视觉和计算机图像学领域的相关知识将虚拟世界融入到现实生活当中.AR和另外的VR(Virtual Reality,虚拟现实)以及MR(Mix Reality,混合现实)并称能改变未来生活的3R技术,更是被誉为下一代计算平台.去年(2016年)是VR元年,各大科技巨头都纷纷砸重金进入这个领域,Oculus和HTC的VR设备的惊艳亮相,带动了整个VR行业的大热.MR更是黑…

Vuforia开发完全指南---Image Target,简单方便的AR图像识别 概述 在Vuforia提供的SDK中,最简单.也是最常见的AR功能就是Image Target---图像识别.你只需提供一张可识别的图片,将图片移到设备的摄像头下,设备上就能出现之前已经集成进去的虚拟场景,而且可以根据ARCamera的不同模式,让图片和虚拟场景的叠加现象有所不同.这篇文章详细讲解了Vuforia中基于Image Target的AR产品开发流程,学完之后你就能开发出一个基于图片的AR App. 演示…

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 前言 Vuforia SDK是一个常用的增强现实软件开发工具,其跟踪效果稳定,使用简便,受到大众的喜爱.但是以前的Vuforia仅仅支持将程序发布到Android或者iOS,不能直接发布到Windows平台.即使使用Unity3D强行发布…

刚做的一个项目,使用Unity3D的Vuforia插件进行图像识别,其中有动态生成的游戏对象模型,地形模型放在ImageTarget下,作为ImageTarget的子物体. 动态生成的敌人则有Prefab克隆,通过代码控制生成的敌人的父对象为ImageTarget,结果就是无论是否识别到,敌人都会显示,而地形则不会. 怀疑是Vuforia可能只能对场景中ImageTarget下的对象实现显示隐藏,于是将克隆的游戏对象放到场景中为ImageTarget的子对象,Active设为不可用,在克隆时设为…

Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务,要做数字识别,我分配到的任务是把数字一个个的分开:当时一脸懵逼,直接百度java如何分割图片中的数字,然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作:尝试着做了一下,做到灰度化,和二值化就做不下去了:然后几乎就没有啥java的资料了,最多的好像都是c++,惹不起.惹不起...... 我也想尝试着用c++做一下,百度到了c++基于opencv来做图像识别的:但是要下vs啊,十几个g呢,我内存这么小,配置这么麻烦,而且vs…

摘 要:为解决C64X系列数字信号处理器(DSP)视频驱动不能应用于原始数据格式(RAW)采集格式的问题,设计了DM642和电耦合元件(CCD)高清传感器的数据传输接口,并分析.修改用于标准格式的视频驱动,使其优化后适用于RAW采集格式,在此基础上开发了基于多级缓存管理机制的应用程序,最终达到采集速率至少每秒15帧的要求.    �关键词:视频驱动:DM642:CCD高清传感器:RAW采集格式:缓存管理机制  �中图分类号: TP311.11 文献标志码:A  �  Abstract: To s…

写在前面 本系列打算讲讲个人对AR行业和AR中的SLAM算法的一点浅显的看法.才疏学浅,文中必然有很多疏漏和不足,还望能和大家多多讨论.今天先讲讲我对AR的一些认识. AR的一点理解 AR是什么 AR是人类的第三只眼,让人类在现实世界中看到虚拟物体并与之交互. VR是人类做梦的一种载体. AR能做什么 AR有能力将二维交互变成三维交互,能让虚拟物体看起来像真的一样.举几个简单的场景. 你可以拥有一只虚拟宠物.你可以从各个方向观察一个虚拟小猫,绕着它转动.你会发现,走近看会显得大一些,离远了看着会…

根据IDC(International Data Corporation,国际数据公司,IDC是全球著名的信息技术.电信行业和消费科技咨询.顾问和活动服务专业提供商)的报告,2018年AR和VR的产值将达到178亿美元,比2017年的91亿美元增长近95%:全球AR/VR产品和服务产值在2017-2021年预测期内将延续类似的增长速度,五年复合年增长率将达到98.8%.包括苹果.Facebook.Google.微软等在内的全球科技巨头都在积极布局. 据外媒报道,Facebook日前证实,该公司正…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

实现android图像识别的几种方法 点击这里下载第一种代码 最近完成了毕业设计,论文名为基于图像识别的移动人口管理系统.编写过程中学到了几种图像识别的技术,先写下来与大家分享. 第一种,直接使用免费得图像识别web服务器 地址为http://maggie.ocrgrid.org/ 实现代码:1.为了提高图像的识别率,首先要灰度化 [java] privateBitmap convertToGrayscale(Bitmap bitmap) { ColorMatrix colorMatrix = …

摘要:随着可穿戴设备的不断升温,尤其是Google Glass的出现,让AR技术再次走进我们的视线.以下尾随DevStore小编看看这5款优秀的AR应用,有木有闪到你的眼~ 眼下移动开发人员可选的AR开发工具还是比較多的,只是比較主流的还是要数Qualcomm推出的Vuforia SDK.它支持iOS.Android平台,并为Unity 3D引擎的用户提供Vuforia扩展插件.新版本号Vuforia3.0拥有Smart Terrain和HD Camera两大功能.眼下全球知名品牌公司公布的Vu…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

汇聚了来自全球的 Unity开发者.发行商.培训家及爱好者的 Unite 2017 Shanghai 即将于于 5 月 11 日-13日在上海·国际会议中心隆重举行.Unite 大会是由 Unity 举办的全球开发者大会,至今已有 10 年历史,并已成为游戏行业.VR/AR 行业最具权威性和影响力的活动.本次大会共设有国内技术.国外技术.案例分享及 VR/AR 四大专场,由Unity全球技术精英团队以及来自中国游戏.VR/AR .动画.影视相关技术行业「王者」组成的最强讲师团将在现场带来近 70…

博主原文链接:用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%) 如需转载,请备注出处及链接,谢谢. 2012 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛冠军,基于CNN的图像识别开始受到普遍关注,CNN 成为了图像分类的黄金标准,自那以后,科学界掀开了基于深度神经网络对图像识别的大探索,现如今,深度学习对图像的识别能力已经超出了人眼的辨别能力.本公众号的图像识别系列将循序渐进,层层深入的带领读…

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 循环神经网络(recurrent neural network)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络. 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征,使得基于传统机器学习的图像识别. 语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈.而基于全连接神经网络的方法也 存在参数太多.无法利用数据中时间序列信息等问题.随着更加有效的循环神经网络结构被…

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional…

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程. 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割. 可以使用图片中的特征来…

循环神经网络(recurrent neural network,RNN)-------------------------重要结构(长短时记忆网络( long short-term memory,LSTM)) 主要介绍循环神经网络在自然语言处理(natural language processing,NLP) 传统的机器学习算法非常依赖人工提取的特征,使得基于传统机器学习的图像识别,语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈.而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多,无法利用数据中时间序列…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

中文这方面资料实在少之又少. 准备做一些这方面翻译,关注于Vuforia, Unity3d, Hololens等方面. 如有问题.建议,随时联系.Fell free ton contact me.…

本文相对于摘抄的文章已经有大量的修改,如有阅读不适,请移步原文. 以下摘抄转自于维基:基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践 从没有感知域(receptive field) 的深度神经网络,到固定感知域的卷积神经网络,再到可变感知域的递归神经网络,深度学习模型在各种图像识别问题中不断演进. 曾经爆炸式增长的参数规模逐步得到有效控制,人们将关于图像的先验知识逐渐用于深度学习,大规模并行化计算平台愈加成熟,这些使我们能够从容应对大数据条件下的图像识别问题. CNN的二维处理递进结构天然适合图像处理…

关于数据集的介绍 top-N正确率指的是图像识别算法给出前N个答案中有一个是正确的概率. 在图像识别方面,基于卷积神经网络的图像识别算法给图像识别问题带来了质的飞跃,从2013年之后,基本上所有的研究都集中到了深度学习算法上. 卷积神经网络的结构 前面所介绍的神经网络的每两层之间的所有结点都是有边相连的,为了和卷积神经网络.循环神经网络区分,我们这种简单的神经网络结构为全连接神经网络. 对于卷积神经网络,相邻两层之间只有部分结点相连.卷积神经网络和全连接神经网络的唯一区别在于神经网络中相邻两层的…

前言 在数据集上训练神经网络时,主要有两个目标: 定义符合数据集特性的神经网络架构. 在许多试验中对一组超参数进行调优,从而使得模型具有较高的准确率并且能够泛化至训练集和测试集之外的数据. 针对不同的数据集和问题,往往需要进行几十至上百次的实验,花费几百到上千小时的计算时间,才能找到神经网络架构和超参数之间的平衡. 期间需要专业的深度学习人员全程参与,因此实现一个可用的深度学习模型,对于非专业人员难度很大. 1 - Google AutoML简介 HomePage: https://cloud.…

1. 前言 循环神经网络(recurrent neural network)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络. 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征,使得基于传统机器学习的图像识别.语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈.而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多.无法利用数据中时间序列信息等问题.随着更加有效的循环神经网络结构被不断提出,循环神经网络挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力被充分利用,并在语音识别.语言模型.机器翻…

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 前言 增强现实技术是当前信息技术领域的一项重要的综合性技术,融合了模式识别.计算机图形学等多个学科的知识.今天我们就和大家一起来看一下,这个技术到底可以带给我们什么吧.   左边是通过手机观看图片,可以看到叠加在背景图片上的栩栩如生的恐龙…

原文链接:http://grunt1223.iteye.com/blog/828192 参考:人工智能,一种现代方法 第 617页,且原始论文给出了完整的证明过程.在ANN方法中,LSH算一种可靠的紧邻算法.少量检索使用KNN.大量检索使用K-Dtree.海量检索使用LSH,超海量检索使用...... 一.引言 多媒体识别是信息检索中难度较高且需求日益旺盛的一个问题.以图像为例,按照图像检索中使用的信息区分,图像可以分为两类:基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索(CBIR:Content…

[目的]鱼类识别对渔业资源的开发利用有着重要的意义.针对海底环境恶劣.拍摄环境亮度低.场景模糊的实际情况导致海底观测视频品质差,视频中的鱼类识别难的问题以及现有鱼类识别方法存在的鱼类标注数据集过少导致训练的深度模型准确度不高的问题. [方法]本文提出了一种基于百度EasyDL定制化图像识别平台的海底鱼类识别方法.首先使用伽马校正法和暗通道先验算法对图片数据进行预处理,提高图片亮度和清晰度,接着利用百度EasyDL定制化图像识别平台构建初鱼类识别模型,再使用数据增强等方法对模型进行调优,提高模型识…