在人工智能技术飞速发展的当前,利用技术手段实现人脸识别.图片识别已经不是什么难事.目前,百度.微软等云计算厂商均推出了人脸识别和计算机视觉的API,其优势在于不需要搭建本地环境,只需要通过网络交互,就可以将本地上传的图片进行处理,本地计算机可以接收处理返回的结果并进行显示,从而完成图像处理工作.本文就Azure提供的Face API和计算机视觉Computer Vision API为例,讲解如何创建资源. 1. 在Portal首页,找到创建资源的按键,如下图所示. 2. 然后输入face搜索,如…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

计算机视觉(Computer vision) 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域,这多亏了深度学习. 深度学习与计算机视觉可以帮助汽车,查明周围的行人和汽车,并帮助汽车避开它们. 还使得人脸识别技术变得更加效率和精准,你们即将能够体验到或早已体验过仅仅通过刷脸就能解锁手机或者门锁. 当你解锁了手机,我猜手机上一定有很多分享图片的应用.在上面,你能看到美食,酒店或美丽风景的图片.有些公司在这些应用上使用了深度学习技术来向你展示最为生动美丽以及与你最为相关的图片. 机器学习甚至还催生了新的艺术类型.…

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看…

使用 Azure 的计算机视觉服务,开发人员可以访问用于处理图像并返回信息的高级算法. 主要包含如下高级算法: 标记视觉特性Tag visual features 检测对象Detect objects 图像分类Categorize an image 描述图像Describe an image 检测人脸Detect faces 检测图像类型Detect image types 检测特定领域的内容Detect domain-specific content 检测颜色方案Detect the colo…

The picture above is funny. But for me it is also one of those examples that make me sad about the outlook for AI and for Computer Vision. What would it take for a computer to understand this image as you or I do? I challenge you to think explicitly…

Graph Cut and Its Application in Computer Vision 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut-and-its-application-in.html 现在好像需要代理才能访问了... 网络流算法最初用于解决流网络的优化问题,比如水管网络.通信传输和城市的车流等.Graph cut作为其中一类最常见的算法,用于求解流网络的最小割,即寻找一个总容量最小的边集合,去掉这个集合中的所有边将阻断这个网…

积累记录一些视觉实验室,方便查找 1.  多伦多大学计算机科学系 2.  普林斯顿大学计算机视觉和机器人实验室 3.  牛津大学Torr Vision Group 4.  伯克利视觉和学习中心 Prof. Trevor Darrell CS280 Computer Vision Object Detection and Segmentation for RGB-D Images 5. Carnegie Mellon University(CMU) Compoter Vision Group Kr…

实在是太喜欢Richard Szeliski的这本书了.每一章节(after chapter3)都详述了该研究方向比較新的成果.还有很多很多的reference,假设你感兴趣.全然能够看那些參考论文 Point operators(点算子) 点运算是最简单的一类图像处理运算.如简单的对照度变换,亮度变换 Pixel transform(像素变换) g(x) = af (x) +b    a和b有时被觉得用来控制对照度和亮度,在我的opencv栏目有个样例是简单的对照度和亮度变换,用的就是这个公式…

http://www.themtank.org/a-year-in-computer-vision 部分中文翻译汇总:https://blog.csdn.net/chengyq116/article/details/78660521 The M Tank 编辑了一份报告<A Year in Computer Vision>,记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果,对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料.虽然该文已经过去一年多的时间了,但是考虑到研究成果由理论到落地的…