很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!
文章：Lane Detection and Estimation from Surround View Camera Sensing Systems
先找点，后归纳。这里我们不需要先找人的目标框。我们要找到图像中的所有人体关键点，再把属于同一个人的关键点归为一类。
下面的这个例子中选择了一个ksize=3×3的滑动窗口（或称滤波器模板、kernel），如黄色部分所示。用这个ksize=3×3的窗口作用于原始图像上的每一个像素，如下图的绿色部分所示，被这个窗口覆盖的9个像素点都参与计算，这样在该像素点上就会得到一个新的像素值，当窗口沿着图像逐个像素进行计算，就会得到一幅新的图像。
本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
计算机视觉的底层，图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建，是指恢复信号的原始信息，比如去噪声。这本身是一个逆问题，所以没有约束或者假设条件是无解的，比如去噪最常见的假设就是高斯噪声。
Portraiture3和Portraiture4这两个版本大家用的比较多，那是因为这两个版本是中文比较全的版本。portraiture是一款强大的64位PS磨皮滤镜，利用该PS滤镜插件可以对图片中的人物进行润色，磨皮等操作，处理皮肤材质、头发等。帮您消除了选择性遮蔽与逐像素处理的繁琐手工劳动，帮您实现卓越的人像修饰。不仅磨皮全面，并且还可以增强肤色的质感，是人物处理不可缺少的外挂滤镜，使用简单，小白也能立即刻手，分分钟去除脸上的痘痘、疤痕，可以平滑与去除缺陷，同时保留皮肤纹理与重要的人像细节，功能十分强大。全新4版本，升级AI算法，并独家支持多人及全身模式！
与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。
peer-stream是inveta团队开源的UE5像素流组件，与EpicGame为像素流设计的SDK相比，peer-stream.js是一个轻量级的WebRTC库，具有0依赖性，包含前端组件（使用WebComponents API）和信令服务器（使用NodeJS）。 peer-stream.js：用于播放器的浏览器SDK。 signal.js:node.js信令服务器。 .signal.js：带有env变量的signal.js。 test.html：浏览器网页。 开源地址 https://github.com/inveta/peer-stream
高斯噪声是指幅值的概率密度函数服从高斯分布的噪声，如果其功率谱密度服从均匀分布，则为高斯白噪声。
【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除现有的one stage检测器设计中对一组anchors的需要。除此之外，还引入了corner pooling，一种新型的池化层，可以帮助网络更好的定位边界框的角点。最终CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的one stage检测器。
UE4（Unreal Engine 4）是目前世界上最知名、最顶尖的3D游戏引擎，UE4的画质效果完全达到3A游戏大作的水准。本文主要研究如何基于WebRTC技术实现Web端的三维呈现和互操作。
来源：机器之心 本文长度为10085字，建议阅读15分钟 本文结合基础应用示例系统性的为你讲解概率图模型。 概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家Prasoon Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。本文对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包含汽车或狗，或预测
雷锋字幕组获MIT课程团队授权翻译自动驾驶课程，视频链接：http://www.mooc.ai/course/483/info 我们为你整理了每一个Lecture的课程笔记，提炼出每一讲的要点精华，推荐结合课程笔记观看视频内容，学习效果更佳。 原标题 MIT 6.S094:Deep Learning for Self-Driving Cars 2018 Lecture 1 Notes 作者 | Sanyam Bhutani 翻译 | 李瀚 刘徽 整理 | 凡江
深度学习：为多项人工智能技术服务的成套技术，近年来伴随着研究的不断深入和GPU能力的不断拓展，它也变得更加强大，SDC就是能够利用这些技术的系统。
（1）application/x-www-form-urlencoded：浏览器的原生 form 表单，如果不设置 enctype 属性，那么最终就会以 application/x-www-form-urlencoded 方式提交数据。该种方式提交的数据放在 body 里面，数据按照 key1=val1&key2=val2 的方式进行编码，key 和 val 都进行了 URL转码。
去水印是不复杂啦，可几千页下来，自己用橡皮抹会抹抽筋的吧~~~哈哈哈，下边记录一下偶的心路过程~~~（汗，一副盗版光荣的样子，RP真是越来越差-_-!!） 所用软件：Adobe acrobat professional 7.0 和Adobe photoshop CS2 1。本来就是扫描之后存出来的PDF嘛，所以就用PRO7.0里的导出图片功能把所有的单页转回成图片先，自动按顺序命名，存在文件夹A中。 2。用CS2随便打开其中一页，例如第49页—用“吸管”工具选中那个水印的颜色为前景色。 3。CS菜单—窗口—勾选“动作”—出来个动作的小窗口。 4。动作—新建动作—命名为“去水印”—-开始“记录”（是为了以后那几千多页的，电脑傻的只会重复呢） 5。现在开始处理那第49页。菜单—选择—色彩范围—-颜色容差里偶写90（吼吼，可以变的啦，以选出那个大水印的全部颜色但是不会选中跟水印重复的字体颜色为标准）—-按“确定”。 6。菜单—选择—扩大选取（不然会有水印框框留在原处的） 7。按DELETE键删除选中的水印。（或者编辑—填充白色，反正弄完了看不见水印就好） 8。菜单–文件—存储为WEB所用格式JPG（黑白页面品质低点也没啥影响，反正一页变小点，一本书下来就轻便不少呢~~）—存到文件夹B。 9 动作小窗口—停止记录 10。文件—自动—批处理—源文件夹就选存有水印的文件夹A，目标文件就选处理好了没水印的文件夹B，错误嘛，“选记录到文件”，随便建个记事本文件记好了。 按了确定之后呢，就该聊天的聊天，该打牌的打牌咯，想睡觉的也可以去睡觉，哈哈哈哈哈哈，反正PS好之后自然会停止的。PRO7.0里就有从多个文件创建一个PDF的选项，可惜速度慢了点，闲的话就下个软件image2PDF啥的，西西，很容易就又整合成书了~~~
和官方臃肿不堪的像素流SDK相比，我们在官方的基础上做了大量的优化和精简，开发出了轻量、零依赖、开箱即用的软件套装，项目持续开发了2年，经受住了大量的压力测试，收获了许多社区文档和用户反馈，完全开源免费。https://github.com/inveta/peer-stream
来源：机器之心 本文长度为10085字，建议阅读15分钟 本文结合基础应用示例系统性的为你讲解概率图模型。 概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家Prasoon Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。本文对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包含汽车或狗，或预测图像中
几千年来，人类文化的一个非常重要的特征就是艺术。没有其他物种能够创造出与Leo da Vinci或Van Gogh的画作有些相似的东西。甚至很多人都难以创造出这种品质的艺术品。直到最近，随着神经风格迁移的引入，能够采用图像的风格，然后将其应用于另一个图像的内容。这使得计算机能够创建如上图所示的图像，这是斯坦福大学胡佛塔的图片，由梵高的Starry Night风格化。在本文中将讨论神经风格迁移，然后讨论快速风格迁移。
现在，用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的，每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠，卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是，要充分利用远距离依赖关系较困难并且需要较多的计算量。由此，本文提出了一种新颖的non-local模块：金字塔non-local模块，以建立每个像素与所有剩余像素之间的连接。所提出的模块能够有效利用不同尺度的低层特征之间的成对依赖性。具体而言，首先通过学习由具有全分辨率的查询特征图和具有缩减分辨率的参考特征图所构成的金字塔结构来捕获多尺度相关性，然后利用多尺度参考特征的相关性来增强像素级特征表示。整个计算过程在同时考虑了内存消耗和计算成本。基于所提出的模块，本文还设计了一个金字塔non-local增强网络用于图像恢复任务中边缘保留的图像平滑处理，在比较三种经典的图像平滑算法中达到了最先进的性能。另外，可以将金字塔non-local模块直接合并到卷积神经网络中，以进行其他图像恢复任务，并可以将其集成到用于图像去噪和单图像超分辨率的现有方法中，以实现性能的持续改善。
概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，Statsbot 团队邀请数据科学家 Prasoon Goyal 在其博客上分两部分发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。机器之心对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包含汽车或狗，或预测图像中的手写字符是 0 到 9 中的哪一个。 事实证明，很多问题都不在上
选自statsbot 作者：Prasoon Goyal 机器之心编译 参与：Panda 概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，Statsbot 团队邀请数据科学家 Prasoon Goyal 在其博客上分两部分发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。机器之心对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包
接着昨天手动构造Sobel算子实现检测，今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多，所以在学习这个算法的实现之前我们先来学习一下用于图像二值化的OSTU大津法。
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件，可以和经典网络组合提升原网络效果。
SDK地址：https://gitee.com/pqo/PixelStreamer/
摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后，就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法，并提高其执行速度，一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作，使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算，以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像，还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
基于transformer的方法在单图像超分辨率(SISR)任务中显示了令人印象深刻的结果。然而，当应用于整个图像时，自注意机制的计算成本很高。
需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826009
下面是使用Conv2D算子完成一个图像边界检测的任务。图像左边为光亮部分，右边为黑暗部分，需要检测出光亮跟黑暗的分界处。
有许多传感器可用于在车辆行驶时捕获信息。捕获的各种测量结果包括速度，位置，深度，热等。这些测量结果被输入到反馈系统中，该系统训练并利用运动模型来遵守车辆。本文重点介绍通常由LiDAR传感器捕获的深度预测。LiDAR传感器使用激光捕获与物体的距离，并使用传感器测量反射光。但是，对于日常驾驶员而言，LiDAR传感器是负担不起的，那么还能如何测量深度？将描述的最新方法是无监督的深度学习方法，该方法使用一帧到下一帧的像素差异或差异来测量深度。
Fatemeh 首先介绍道，即便是 VVC， AV1/AV2 或 EVC 等下一代编码器使用了更为先进和复杂的编码工具，被编码的视频也无可避免地会产生模糊、块效应、振铃效应等明显可见的压缩伪影，尤其是在低码率编码的情况下。在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中，在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。另一种失真来源是量化损失，在低码率下使用粗糙量化和较大的量化步长时，残差信号的变换系数就产生了量化损失，这会引入振铃效应、平滑边缘或者模糊的失真。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11806.pdf
平滑一般也称“模糊”，是一种简单而又常用的图像处理操作。平滑图像的目的有很多，但通常都是为了减少噪声和伪影。在降低图像分辨率的时候，平滑也是十分重要的。OpenCV 提供5种不同的平滑操作，每种操作都有对应的函数实现，这些操作平滑的结果有着细微的差别。
该工具主要用来监控安卓app的页面是否有过度绘制问题，早期的版本是通过minicap和opencv图像识别做的，而minicap存在对安卓10以上的系统存在权限问题，无法投屏，黑屏问题。现在的新版是用scrcpy替换掉了minicap，那兼容性是可以说是"无敌"了~
文章：LiDAR-based curb detection for ground truth annotation in automated driving validation
Jason Mayes 是一名在谷歌工作的资深网页工程师，他长期致力于运用新兴技术提供物联网解决方案。近日，充满奇思妙想的 Mayes 又使用 TensorFlow.js 制作了一个仅用 200 余行代码的项目，名为 Real-Time-Person-Removal。它能够实时将复杂背景中的人像消除，而且仅基于网页端。
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
对文本进行OCR前，必须分析和定义文档的逻辑结构。例如文本块、段落、行的位置；是否有应该重建的表格；是否有“图像”“条形码等”。
人工智能（AI）和机器学习（ML）在过去十年中取得了爆炸式的增长。在计算机视觉中，这种增长背后的关键驱动力是神经网络的重新出现，尤其是卷积神经网络（CNNs）和最近的视觉Transformer。尽管通过反向传播训练的神经网络是在20世纪80年代发明的，但它们被用于更小规模的任务，如字符识别。直到AlexNet被引入ImageNet竞赛，神经网络reshape人工智能领域的潜力才得以充分实现。
边缘检测是另一种常用的滤波器。在物体的边缘，通常都有像素值的变化，反映了物体与背景的差异，或者两个物体之间的差异。由于边缘以像素之间的差异为特点，因此使用差分滤波器可以检测边缘。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
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、目标检测应用。
苹果进军自动驾驶汽车的传闻由来已久，最新的传闻是苹果已经搁置了整车研发的计划，转而开发自动驾驶汽车的软件平台。最近，也有不少路人在苹果总部附近看到过苹果的雷克萨斯路测车。 近日，向来以保密闻名的苹果发表在arXiv上的一篇论文又泄露了其无人车项目的最新进展。这篇论文的主题是“VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection”，作者为Yin Zhou（领英资料显示，Yin Zhou本科毕业于北京交通大学，2015
之所以说：“吊打YOLOv3”，因为CornerNet-Lite在FPS和mAP上都超过了YOLOv3，具体详见下文介绍。
在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。
代码已开源：https://github.com/PRBonn/LiDAR-MOS
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。
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