全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術資訊 人工智能常見問題 技術問答

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    Fast算法原理：fastica算法步驟詳解

    FAST (全稱Features from accelerated segment test)是一種用于角點檢測的算法，該算法的原理是取圖像中檢測點，以該點為圓心的周圍鄰域內像素點判斷檢測點是否為角點，通俗的講就是若一個像素周圍有一定數量的像素與該點像素值不同，則認為其為角點。 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-07-27 |傳智教育 |Fast算法原理

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    Open CV視頻讀寫教程【Open CV視頻下載】

    在OpenCV中我們要獲取一個視頻，需要創(chuàng)建一個VideoCapture對象，指定你要讀取的視頻文件： 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-07-27 |傳智教育 |open cv視頻讀寫教程

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    meanshift算法原理：meanshift跟蹤算法實戰(zhàn)

    meanshift算法的原理很簡單。假設你有一堆點集，還有一個小的窗口，這個窗口可能是圓形的，現在你可能要移動這個窗口到點集密度最大的區(qū)域當中。 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-07-27 |傳智教育 |meanshift算法原理

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    Numpy數組操作教程【傳智教育】

    數組在進行矢量化運算時，要求數組的形狀是相等的。當形狀不相等的數組執(zhí)行算術運算的時候，就會出現廣播機制，該機制會對數組進行擴展，使數組的shape屬性值一樣，這樣，就可以進行矢量化運算了。 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-06-11 |傳智教育 |Numpy數組操作教程

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    計算機視覺的算法SIFT算法詳細介紹

    下面我們來介紹一種計算機視覺的算法，尺度不變特征轉換即SIFT (Scale-invariant feature transform)。它用來偵測與描述影像中的局部性特征，它在空間尺度中尋找極值點，并提取出其位置、尺度、旋轉不變量，此算法由 David Lowe在1999年所發(fā)表，2004年完善總結。應用范圍包含物體辨識、機器人地圖感知與導航、影像縫合、3D模型建立、手勢辨識、影像追蹤和動作比對等領域 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-06-03 |傳智教育 |計算機視覺的算法SIFT,SIFT原理

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    Shi-Tomasi角點檢測原理和實現代碼

    Shi-Tomasi算法是對Harris角點檢測算法的改進，一般會比Harris算法得到更好的角點。Harris 算法的角點響應函數是將矩陣 M 的行列式值與 M 的跡相減，利用差值判斷是否為角點。后來Shi 和Tomasi 提出改進的方法是，若矩陣M的兩個特征值中較小的一個大于閾值，則認為他是角點，即： 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-06-03 |傳智教育 |Shi-Tomasi角點檢測原理

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    Harris角點檢測原理【OpenCV教程】

    Harris角點檢測的思想是通過圖像的局部的小窗口觀察圖像，角點的特征是窗口沿任意方向移動都會導致圖像灰度的明顯變化，如下圖所示： 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-06-03 |傳智教育 |Harris角點檢測

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    圖像的特征：圖像角點特征

    在拼圖時，我們要尋找一些唯一的特征，這些特征要適于被跟蹤，容易被比較。我們在一副圖像中搜索這樣的特征，找到它們，而且也能在其他圖像中找到這些特征，然后再把它們拼接到一起。我們的這些能力都是天生的。 那這些特征是什么呢?我們希望這些特征也能被計算機理解。 查看全文>>

    人工智能技術資訊2021-06-03 |傳智教育 |圖像角點特征

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