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全部 人工智能學(xué)科動態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見問題 技術(shù)問答

    • BRIEF算法步驟詳細(xì)介紹

      BRIEF是一種特征描述子提取算法,并非特征點的提取算法,一種生成二值化描述子的算法,不提取代價低,匹配只需要使用簡單的漢明距離(Hamming Distance)利用比特之間的異或操作就可以完成。因此,時間代價低,空間代價低,效果還挺好是最大的優(yōu)點。 查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-07-30 |傳智教育 |BRIEF算法

    • ORB算法原理解讀【Open CV視頻教程】

      SIFT和SURF算法是受專利保護的,在使用他們時我們是要付費的,但是ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)不需要,它可以用來對圖像中的關(guān)鍵點快速創(chuàng)建特征向量,并用這些特征向量來識別圖像中的對象。 查看全文>>

      人工智能技術(shù)資訊2021-07-30 |傳智教育 |ORB算法原理

    • 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(nèi)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(shù)量的像素與該點像素值不同,則認(rèn)為其為角點。 查看全文>>

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

    • 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(shù)資訊2021-07-27 |傳智教育 |open cv視頻讀寫教程

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

      meanshift算法的原理很簡單。假設(shè)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(xiàn)在你可能要移動這個窗口到點集密度最大的區(qū)域當(dāng)中。 查看全文>>

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

    • Numpy數(shù)組操作教程【傳智教育】

      數(shù)組在進行矢量化運算時,要求數(shù)組的形狀是相等的。當(dāng)形狀不相等的數(shù)組執(zhí)行算術(shù)運算的時候,就會出現(xiàn)廣播機制,該機制會對數(shù)組進行擴展,使數(shù)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(shù)資訊2021-06-11 |傳智教育 |Numpy數(shù)組操作教程

    • 計算機視覺的算法SIFT算法詳細(xì)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(zhuǎn)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(zhuǎn)不變量,此算法由 David Lowe在1999年所發(fā)表,2004年完善總結(jié)。應(yīng)用范圍包含物體辨識、機器人地圖感知與導(dǎo)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(lǐng)域 查看全文>>

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

    • Shi-Tomasi角點檢測原理和實現(xiàn)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(yīng)函數(shù)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(rèn)為他是角點,即: 查看全文>>

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

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