全部 人工智能学科动态 人工智能技术资讯 人工智能常见问题 技术问答

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    Fast算法原理：fastica算法步骤详解

    FAST (全称Features from accelerated segment test)是一种用于角点检测的算法，该算法的原理是取图像中检测点，以该点为圆心的周围邻域内像素点判断检测点是否为角点，通俗的讲就是若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-07-27 |传智教育 |Fast算法原理

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    Open CV视频读写教程【Open CV视频下载】

    在OpenCV中我们要获取一个视频，需要创建一个VideoCapture对象，指定你要读取的视频文件： 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-07-27 |传智教育 |open cv视频读写教程

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    meanshift算法原理：meanshift跟踪算法实战

    meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-07-27 |传智教育 |meanshift算法原理

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    Numpy数组操作教程【传智教育】

    数组在进行矢量化运算时，要求数组的形状是相等的。当形状不相等的数组执行算术运算的时候，就会出现广播机制，该机制会对数组进行扩展，使数组的shape属性值一样，这样，就可以进行矢量化运算了。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-06-11 |传智教育 |Numpy数组操作教程

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    计算机视觉的算法SIFT算法详细介绍

    下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对等领域 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-06-03 |传智教育 |计算机视觉的算法SIFT,SIFT原理

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    Shi-Tomasi角点检测原理和实现代码

    Shi-Tomasi算法是对Harris角点检测算法的改进，一般会比Harris算法得到更好的角点。Harris 算法的角点响应函数是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减，利用差值判断是否为角点。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法是，若矩阵M的两个特征值中较小的一个大于阈值，则认为他是角点，即： 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-06-03 |传智教育 |Shi-Tomasi角点检测原理

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    Harris角点检测原理【OpenCV教程】

    Harris角点检测的思想是通过图像的局部的小窗口观察图像，角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化，如下图所示： 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-06-03 |传智教育 |Harris角点检测

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    图像的特征：图像角点特征

    在拼图时，我们要寻找一些唯一的特征，这些特征要适于被跟踪，容易被比较。我们在一副图像中搜索这样的特征，找到它们，而且也能在其他图像中找到这些特征，然后再把它们拼接到一起。我们的这些能力都是天生的。 那这些特征是什么呢?我们希望这些特征也能被计算机理解。 查看全文>>

    人工智能技术资讯2021-06-03 |传智教育 |图像角点特征

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