光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。光源是机器视觉获取图像的基础，通过对光源的改进与设计可以高效的提取出所需目标信息，极大地提高图像处理和识别的效率，提高系统测量精度和可靠性；反之，光源的错误使用则会造成图像处理复杂度提高，系统效率低下。
HTC Daydream一体机或被命名为Vive Focus LetsGoDigital最近发现，HTC于9月8日向欧洲知识产权局和美国专利及商标局申请了新的商标：HTC Vive Focus。据猜测
还记得这句狂言吗？在一周前的特斯拉自动驾驶开放日上，特斯拉推出了基于自研芯片 ASIC 的全自动驾驶计算机（FSD），但更让人印象深刻的，恐怕是还是马斯克的大嘴巴。
一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。
在9月23日到9月24日的MDCC 2016年中国移动者开发大会“人工智能与机器人”专场中，阿里云技术专家周昌进行了题为《寻找下一款Prisma APP：深度学习在图像处理中的应用探讨》的演讲。演讲中，他主要介绍深度学习在图像处理领域中的应用，主要内容包括：传统的图像处理：如超分辨、灰度图彩色化、2D/3D转换等；图像/视频风格化；图像生成。
我们都知道windows操作系统让微软在软件领域如鱼得水，但是其实在硬件方面，微软的surface也在暗暗发力，微软一直希望平板电脑和笔记本可以在未来合二为一，带给人们全新的用户体验。
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列，旨在介绍单一项目，会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细，包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成，互补互充~
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
1.ST25DV作为NFC的PHY通过I2C总线和STM32通信，主要作用有两个：能量采集以及NFC通信。注意，ST25DV只是负责和手机进行NFC通信，而不负责IC卡的读写功能，因为ST25DV只支持ISO 15693的RFID协议，而我们常用的IC卡（M1卡）是ISO 14443协议的，所以并不能直接使用这颗芯片进行IC卡模拟。
由于经常发生大面积火灾，对人类健康和安全造成影响，火灾探测作为工具的应用越来越多。当前基于电子传感器的检测方法通常依赖于热和压力传感器。然而这些方法有一个致命的缺陷，即它们只有在达到一定条件时才会起作用。在最坏的情况下，传感器损坏或配置不正确可能会在真正发生火灾时造成严重伤亡。为了解决这些问题，安装了电子监控摄像头。因此，此类设备对基于计算机视觉的火灾探测的需求不断增加。此类设备包括各种闭路电视、无线摄像头甚至无人机。
【项目团队】Team MakerGram: Salman Faris, Muhammad Swalah A A, suhail jr
在许多情况下，设备本身不会使用机器学习技术，而是将数据发送到云，以便更有效地完成任务。因为构成AI的过程通常是资源密集型的，会占用CPU并消耗电池电量。
一位读者朋友说有便宜的D430可以购买，我就蠢蠢欲动想整一个，不过一开始我以为是可以像D4系列的相机直接使用SDK2.0。不过研究了一下，感觉事情好像没有那么简单。第一眼就见这个摄像头好像有点少。
FPGA 在通信领域的应用可以说是无所不能，得益于 FPGA 内部结构的特点，它可以很容易地实现分布式的算法结构，这一点对于实现无线通信中的高速数字信号处理十分有利。
FPGA 大家应该都听过，那么我们能用它做什么，我们学会它之后在未来我可以从事哪些领域的工作？
有读者大概问了这样的问题：FPGA能做什么？比单片机厉害吗？ 这么说吧，FPGA在某方面也能实现单片机做的事，在某些领域，FPGA远比单片机强的多。
最近发现不少Jetson TX2用户都在考虑如何选择相机，尤其是关于CSI相机。Lady我在网上找到一篇不错的文章，来自于一位软件工程师，分享给大家 在本文里，他将重点告诉大家： 为什么用CSI相机
跟大家聊完了什么是 FPGA 之后，我想大家应该对自己手中那个“黑方块”有了一定的主观印象，至少明白了它和普通芯片的区别了，那么接下来，另一个问题就出现了，FPGA 我能用它做什么，我学会它之后在未来我可以从事哪些领域的工作？
用python写小脚本是一件好玩的事情，因为不是个大活儿，而且能解决眼边前十分繁琐的事情，这种轻松且便宜的代码颇受人民群众的欢迎~有点生活小妙招的意味
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
这几年人脸识别技术在国内发展飞速，给生活带了很多便利，这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦，要先排长队，得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章，才能进站。很多人应该都和我一样想过一个问题，那为什么不多设几个口呢？我还专门问了朋友，朋友说都知道排长队体验不太好，不过多开一个口，就要多雇几个人，不但要一直开工资，还要有保险等各类配套的保障类支出，用人成本很高，所以二者只能相互取平衡。
自从NVIDIA发布了开源智能小车JetBot项目后，各路创客开始脑洞大开，比如这个：
其实想做一个自己的博客的想法由来已久了，但真正行动起来还是看到了我经常看的两个博主：帅地和程序员羊哥，他们都上线了自己的网站。
PHP几乎很少处理二进制文件。但是便宜也完整的保留了这个功能。当你需要的时候，PHP自带的pack() & unpack()能能够极大地提供便利。下面我们从一个编程问题开始，讨论二进制文件的操作。
参考文献：手把手教你学FPGA设计：基于大道至简的至简设计法 基于VIP_Board Big的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 整个系列文章如下:
本期主要对数字成像系统进行概述总结，行文主要分为：数字成像系统组成、摄像头关键部位概述、ISP概述、关于摄像头相关的技术指标概述以及总结。现在互联网资源比较丰富，本文只提出每个部分的关键知识点，读者如果有兴趣可以进一步深入检索进行学习。
第六章 图像处理与动画应用_V0.2-01.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-02.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-03.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-04.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-05.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-06.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-07.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-08.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-09.png 第六章 图像处理与动画应用_V0.2-10.
最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 Unity 5.5全面支持微软全息系统Holographic 三星Gear VR加入定位追踪技术 即使Rift用3个传感器 其追踪范围仍小于Vive 高通表示暂时
要系统的了解光源照明，就必须要了解电磁辐射，这里我们回顾一下电磁辐射的相关知识，我们都知道，光是一定波长范围内的电磁辐射。人眼可见的光称为可见光，其波长范围为380~780nm，波长比此短的称为紫外光(UV)。更短的电磁辐射为X射线和伽马射线。波长比可见光更长的光称为红外线(IR)。比红外线更长的波长为微波和无线电波。来重温一下下面的光谱表：
图像处理与分析是计算机视觉中的重要应用领域，通过对图像进行处理和分析，可以提取有用的信息和特征，用于解决实际问题。 OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的功能和算法，适用于各种图像处理和分析任务。本文将以设计和实现一个基于 OpenCV 的图像处理与分析应用为中心，为你介绍构建这样一个应用的基本原理、方法和实例。
图像处理应用是计算机视觉和图像处理领域的关键应用之一，通过对图像进行处理和分析，可以提取有用的信息、改善图像质量、实现目标检测等功能。然而，在实际应用中，优化和改进图像处理应用功能是一个持续的过程。本文将以优化和改进图像处理应用功能为中心，为你介绍一些常见的方法和实践，帮助你提升应用的性能、效果和用户体验。
随着计算机软件、硬件技术的日新月异的发展和普及，人类已经进入一个高速发展的信息化时代，人类大概有80%的信息来自图像，科学研究、技术应用中图像处理技术越来越成为不可缺少的手段。安防行业已经进入一个崭新的时代，高清、智能与大数据和云技术的广泛结合应用，成为时代新的话题。随着而来的是，视频图像处理技术也逐渐成熟起来，只有这样才能切合行业技术发展，为此，对于视频图像处理技术的研究成为安防行业值得重视的领域。
图像处理算法在文档管理系统中可以提高处理效率、提高图像质量、实现文字识别和提取等功能，但也需要注意误判和错误处理的问题，并合理应用于不同的场景中。以下是关于图像处理算法在文档管理系统中的优势、误区以及应用的一些重要信息。
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。
在 8 月 10 日AI 研习社邀请了北京交通大学电子信息工程学院袁雪副教授给我们讲解了在高级辅助驾驶系统（ADAS）中的多任务深度学习框架的应用。 ADAS 系统包括车辆检测、行人检测、交通标志识别、车道线检测等多种任务，同时，由于无人驾驶等应用场景的要求，车载视觉系统还应具备相应速度快、精度高、任务多等要求。对于传统的图像检测与识别框架而言，短时间内同时完成多类的图像分析任务是难以实现的。 袁雪副教授的项目组提出使用一个深度神经网络模型实现交通场景中多任务处理的方法。其中交通场景的分析主要包括以下三个
图像处理算法在屏幕监控软件中有很多应用场景，并带来了稳定性和优势。以下是图像处理算法在屏幕监控软件中的稳定性、优势和应用场景的体现。
图像处理算法和技术在计算机视觉和图像处理领域发挥着重要作用，通过对图像进行分析、增强和转换，可以提取出有用的信息并解决实际问题。本文将以图像处理算法和技术的应用实践为中心，为你介绍一些常见的图像处理算法和技术，并通过实例展示它们在实际应用中的应用和效果。
无人公交、无人餐厅、无人便利店、无人加油站……无人概念开始盛行，行业就开始颠覆。司机、厨师、保安、售货员都已经在面对危机，未来也许生产线上正在缝制衣服的员工们也要失业了…… 近日，数十个机器人在阿肯色州的小石城的一家新工厂投入使用，工厂不会生产汽车或电子产品，也不会生产这些机器人现在已经生产的产品。相反，它会制作T恤衫 - 很多T恤衫。这些缝纫机器人全面投入运行后，将以每22秒一次的令人眩目的速度将其制造。 几十年来，服装缝制的自动化使得机器人专家们兴奋不已。传统的机器人擅长操作刚性物体，但在处理织物等
随着互联网和数字技术的发展，人们对于图像处理需求越来越高。而Photoshop软件是一款功能强大，被广泛使用的图像处理软件。 本文旨在探讨Photoshop软件在图像处理中的应用及其优势，以期为相关领域的工作者提供参考和借鉴。
Ⅰ、图像的定义： 二维函数f(x,y) 注：①x,y是空间坐标；②f(x,y)中f是点（x,y）的幅值。
图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及处理和分析图像以获取有用的信息。本文将带您深入探讨图像处理的核心原理、常见任务以及如何使用Python和图像处理库来实现这些任务。我们将从基础开始，逐步深入，帮助您了解图像处理的奥秘。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
如今，随着时间推移，涉及图片和视频的应用程序越来越受欢迎，市场上诞生了很多应用，比如面部识别、停车场监控和癌症检测等。
【新智元导读】 Learning OpenCV 3 Application Development 一书的作者 Samyak Datta 在一次专访中解答了初学者对计算机视觉领域的一系列疑问，他的阐释在一定程度上勾勒了整个领域的鸟瞰图。 计算机视觉、机器学习和神经网络成为了计算机科学领域最受瞩目、研究最多的课题。我们很幸运地与Samyak Datta 进行了交流，他是“Learning OpenCV 3 Application Development”一书的作者。Samyak 今年秋天将进入佐治亚理工学校的
OpenCV （ Open Source Computer Vision Library ）是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。它提供了丰富的图像处理算法和工具，能够处理图像和视频数据，实现诸如特征提取、目标检测、图像分割等功能。本文将介绍 OpenCV 的概述和应用领域，并通过具体实例展示其强大的功能和广泛应用。
说起图像处理，你会想到什么？你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说，数字图像处理研究的历史相当悠久；横向来说，数字图像处理研究的话题相当广泛。 数字图像处理的历史可以追溯到近百年以前，大约在1920年的时候，图像首次通过海底电缆从英国伦敦传送到美国纽约。图像处理的首次应用是为了改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，那时就应用了图像编码，被编码后的图像通过海底电缆传送至目的地，再通过特殊设备进行输出。这是一次历史性的进步，传送一幅图片的时间从原来的一个多星期减少到了3小时。
Yolov8是一种流行的目标检测算法，它能够在图像中同时检测并定位多个对象。InternImage是一个可视化和图像处理库，提供了各种图像处理功能。本文将介绍如何将Yolov8与InternImage对接，以实现目标检测和图像处理的联合应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
