一.计算机视觉 Divid Marr将计算机视觉系统的开发问题归纳为3个要素: (1)数学理论 考虑数学计算层面的目标及可以引入的合理约束条件. (2)描述和算法 重点解决计算机视觉中的输入输出的数据格式问题,并设计合理的算法实现其系统功能. (3)硬件的合理使用 使用符合算法要求的硬件并考虑该硬件对所需要的算法和描述的反作用. 计算机视觉系统框架 1.1 图像数据处理层 对图像像素或者频域进行相应处理,比如图像获取.传输.压缩.降噪.装换.存储.增强和复原等. 1.3图像识别获取层 图像识别是

DIY一个基于树莓派和Python的无人机视觉跟踪系统 无人机通过图传将航拍到的图像存储并实时传送回地面站差点儿已经是标配.假设想来点高级的--在无人机上直接处理拍摄的图像并实现自己主动控制要怎么实现呢?事实上视觉跟踪已经在一些高端的消费级无人机上有了应用,只是玩现成的永远没有自己动手来劲;). 前段时间DIY了一个无人机三轴云台的视觉跟踪系统,除去云台花了¥370,本文将设计思路与实验效果分享出来. 一.基本配置 1.1 硬件 计算平台:树莓派3 (¥219.00) 摄像头:USB网络摄像头(

前言:无人机和人工智能现在是非常热门的话题,将两者结合起来是一个比较好的创意,本文介绍一种可行的解决方案来实现基于视觉感知的跟踪无人机.从零开始搭建无人机系统工作量和难度(以及钱)都是非常大的,所以在无人机系统的选择上,选用正点原子开发的开源算法无人机Minifly四轴和摄像头.视觉感知模块(目标检测与跟踪)采用OpenCV + MobileNet SSD + KCF. 请移步http://www.openedv.com/thread-105197-1-1.html了解更多关于Minifly相关

本文作者 任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员 欧洲 英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011

当前图像视觉各个领域文献资料的索引,包含计算机视觉.图像处理.文本(图像)分析.视频分析.模式识别等主题.如果对哪个方向比较感兴趣,可以查看这个方向的比较重要的Paper,每一个大的目录后面都对应一些更细的研究方向,选择某个研究方向就能获得该领域从经典到最新的文献资料索引. 1:帮助和FAQ 版权声明,怎样找到文章.介绍等. 2:期刊会议组织 期刊列表,会议名称列表,研究组织 3:综合信息         书籍,合集,回顾,综述,概述 4:理念.基础.传感 计算机视觉,正则化,连接主义,形态学,

这是收录的图像视觉领域的博客资源的第一部分,包含:中国内地.香港.台湾 这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 说明: 1)主要罗列有资源分享的博客,如果是该领域专家但资源分享较少,则未收录 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)欢迎补充更多的资源. 1  中国内地 1.1    程明明 清华大学程明明博士,南开大学媒体计算实验室 http:

收录的图像视觉(也包含机器学习等)领域的博客资源的第二部分,包含:美国MIT.斯坦福.CMU三所高校 1)这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)更新日期有可能不是最最新的日期,供参考 1        美国 1.1     MIT 1.1.1   Antonio Torralba MIT助理教授Anto

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>航母舰载机·视觉定位标志的识别代码 航母舰载机机身上的黄黑圆圈的标志是什么意思,辐射?核动力?战术核弹? <百度百科>介绍如下     这是工业数字摄影测量的人工标志    数字摄影测量(Basic concept of digital photogrammetry)是基于数字影像和摄影测量的基本原理,应用计算机技术.数字影像处理.影像匹配.模式识别    等多学科的理论与方法,提取所摄对像以数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/

模式识别.计算机视觉.图像处理等领域大部分是对一些图像等数据的处理,比较常用的语言是C++和Matlab,相应也对应很多库,象opencv等,都是很好用功能也很强大,但是对于数据处理更方便的应该还是Matlab了,其强大的矩阵处理能力真是解决了很多问题,提高了编码效率. 这里我搜集了一些关于模式识别.视觉相关的Matlab工具箱(Toolbox),其中涵盖的东西就很多了,像是一些分类聚类的模型和算法,一些数据的表示和绘制等,应该会有所帮助,但是一般都是英文的,还是那句话,用到的话肯定英文也不是问

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

由于显示格式问题,建议阅读原文:如何从零开始系统化学习视觉SLAM? 什么是SLAM? SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建.虽然听起来比较拗口,但SLAM却是三维视觉的核心技术,广泛应用于AR.自动驾驶.智能机器人.无人机等前沿热门领域.可以说凡是具有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统.关于SLAM的具体应用场景介绍可以看<SLAM有什么用?> SLAM是计算机视

视觉SLAM漫谈 1.    前言 开始做SLAM(机器人同时定位与建图)研究已经近一年了.从一年级开始对这个方向产生兴趣,到现在为止,也算是对这个领域有了大致的了解.然而越了解,越觉得这个方向难度很大.总体来讲有以下几个原因: 入门资料很少.虽然国内也有不少人在做,但这方面现在没有太好的入门教程.<SLAM for dummies>可以算是一篇.中文资料几乎没有. SLAM研究已进行了三十多年,从上世纪的九十年代开始.其中又有若干历史分枝和争论,要把握它的走向就很费工夫. 难以实现.SLAM

http://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/45217335 模式识别 http://ceit.ucas.ac.cn/index.php?id=527 中科院在职读研 http://news.cnblogs.com/n/521088/ 数学+记忆+少加班 http://news.cnblogs.com/n/521089/ 无人机

博客转载自:https://www.leiphone.com/news/201707/ETupJVkOYdNkuLpz.html 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者SLAMTEC(思岚科技公号slamtec-sh)技术顾问,专注SLAM及相关传感器研发应用. SLAM(同步定位与地图构建),是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题.目前,SLAM的主要应用于机器人.无人机.无人驾驶.AR.VR等领域.其用途包括传

前言: 模式识别的定义,参考:模式识别两种方法:知识和数据 .百科定义:模式识别(英语:Pattern Recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读.我们把环境与客体统称为"模式",此处我们称环境与客体的关系为模式. 然而危机百科.wiki百科.模式识别怎么能归到机器学习里面呢?人也可以进行模式识别的,语法系统-专家系统也可以进行模式识别的. 一.函数映射:单射.双射与满射 参考书籍:<计算机科学中的离散结构> 188页 数学上,单射.满