OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布，不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具，提供的内容太全面了，对小白友好度很高。不仅算法众多，而且文档、源码、各平台下的SDK都极易获取/访问。
每次都想找个权威的图像匹配的综述看看。但看的论文零零散散，每家都说自己方法如何如何的好，其实我都半信半疑的，希望中国的研究学者能够脚踏实地的务实的多做点实事，牛顿说我成功是因为站在巨人的肩上。我是菜鸟，我希望能站在大鸟的身上，展翅飞翔。
1.BiomedParse: a biomedical foundation model for image parsing of everything everywhere all at once
最近在研究针对windows桌面应用程序的自动化工具，查找了网上相关资料，UI自动化工具很多，但是想同时支持windows桌面应用程序、web端以及APP段的工具少的可怜，以下是一些工具的总结：
图像匹配在图像检索和三维重建中应用很多，每年都会有大量的论文声称达到了SOTA（state-of-the-art，最先进的），但谷歌最新的一篇论文（Image Matching across Wide Baselines: From Paper to Practice）却指出，这很可能是验证数据不足的假象！
近年来随着机器人技术的普及，越来越多的机器人巡检被选择用来替代人工巡检。传统人工巡检存在巡检效率低，作业风险高等运营成本问题，而巡检机器人在提升巡检效率同时，可保障巡检人员人身安全，因此在商超，化工，能源，园区等场景被广泛关注。
近年来随着机器人技术的普及，越来越多的机器人巡检被选择用来替代人工巡检。传统人工巡检存在巡检效率低，作业风险高等运营成本问题，而巡检机器人在提升巡检效率同时，可保障巡检人员人身安全，因此在商超，化工，能源，园区等场景被广泛关注。 优图依赖图像匹配技术与弱监督训练算法，结合丙晟科技的机器人通用调度平台和真机智能的青翼蝠mini无人巡控机器人，共同打造了一套针对巡检机器人的技术解决方案，并成功在商超场景落地使用。 01 巡检机器人应用场景 巡检机器人作为人工巡检的取代方案，具有巡检效率高，作业风
Hi大家好，我是Realcat，今天给大家带来三篇关于视觉定位方向文章，速览一下，感兴趣的同学可阅读论文原文，希望能够给大家带来帮助(国庆长假结束，赶紧看看paper压下躁动的内心...)
本文从上百个包含了机器学习及深度学习的算法应用的AI案例中，精选30+个AI在设计行业的应用案例总结而成。 想了解设计师玩编程如何入门，可长按进入： 特别说明： 本文除案例的截图外，其余图片均由ACE Land 人工智能设计师（秒级、海量）友情赞助。 推荐阅读： 内容大纲： 1. 人工智能历史事件节选 2. 设计+AI的两种应用方式 3. AI的强项：匹配 4. AI艺术家：风格迁移 5. 智能设计与人工智能设计师 ---- 1 事件节选 「 ARTIFICIAL INTELLIGEN
已有的基于深度学习的行人再辨识方法主要关注单张图的特征学习，其训练好的模型是固定的，在面对没见过的场景时缺乏自适应性。为此，迁移学习被大量地研究并用于增强模型在新场景下的适应性，但其代价是针对特定场景的应用需要深度学习训练。
算法：单应性对象查找是获得最佳图像后，通过单应性执行查询图像和训练图像的透视变换来获得查询图像在训练图像中的位置。
对于想要获取两张图像之间的细粒度视觉对应关系而言，局部图像特征匹配技术是高不错的 xuanz，对于实现准确的相机姿态估计和 3D 重建至关重要。过去十年见证了从手工制作到基于学习的图像特征的演变。
算法：ORB关键点检测是使用定向的FAST检测方法和旋转的BRIEF描述符。与BRIEF相比，ORB具有更大的尺度和旋转不变性。在考虑实时应用场合时，该方法优于BRIEF。
什么是RPA？RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，它可以按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作，从而节约人力成本，提高生产效率。
本报告将介绍多模态遥感图像匹配的研究现状，结构相似性匹配模型的原理以及相关工程化应用的案例和故事，包括商业软件集成、全球测图、无人机在线配准和融合、无人机视觉导航、飞行器精确制导等方面的应用。
算法：FLANN图像匹配是基于SIFT或者是SURF特征检测算法的一种图像匹配方法，具有旋转不变性、光照不变性和尺度不变性。FLANN库，全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，是目前最完整的（近似）最近邻开源库，不但实现了一系列查找的算法，还包含了一种自动选取最快算法的机制。
这篇文章提出了一种轻量级 SuperGlue，通过增加一种提前退出机制 + 修剪掉无匹配能力的点，做到推理时即快又好，各位同学速速围观！
原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
最近在做基于激光信息的机器人行人跟踪发现如果单独利用激光信息很难完成机器人对行人的识别、跟踪等功能，因此考虑与视觉融合的方法，这样便可以充分利用激光雷达提供的精确位置信息及视觉提供的丰富纹理、颜色等场景信息。以下是最近调研视觉SLAM中的实现方法的总结，包括三方面内容：姿态计算、闭环检测、BA优化。
基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera和Point Grey 公司推出的 BumbleBee。
算法：BRIEF关键点匹配是短二进制特征描述符进行关键点匹配，使用一组强度差测试来进行计算，利用该描述符使用汉明距离度量进行匹配是非常有效。BRIEF虽然不提供旋转不变性，但可以通过检测不同尺度的特征来获得尺度不变性。
算法：图像匹配的查找方式是将模板图像在输入图像内从左上角开始滑动，逐个像素遍历整幅输入图像，从而查找与模板图像最匹配的部分。
笔者跟踪这项比赛较长时间，去年和前年已经写过两篇文章 2021, 2020, 感兴趣的同学可点击查阅。
PCB（PrintedCircuitBoard印刷电路板）是电子产品中众多电子元器件的承载体，它为各电子元器件的秩序连接提供了可能，PCB已成为现代电子产品的核心部分。随着现代电子工业迅猛发展，电子技术不断革新，PCB密集度不断增大，层级越来越多，生产中因焊接缺陷的等各种原因，导致电路板的合格率降低影响整机质量的事故屡见不鲜。随着印刷电路板的精度、集成度、复杂度、以及数量的不断提高，PCB板的缺陷检测已成为整个电子行业中重要的检测内容。其中人工目测等传统的PCB缺陷检测技术因诸多弊端已经不能适应现代工业生产水平的要求,因此开发和应用新的检测方法已显得尤为重要。
官方仓库：https://github.com/hpatches/hpatches-benchmark
今天为大家介绍的是来自Günter Klambauer团队的一篇论文。生物图像分析领域正经历一场由先进成像技术和人工智能推动的变革。多模态人工智能系统的出现使得我们能够从生物成像数据库中提取并利用基于其他数据模态的知识。此研究利用了多模态对比学习方法，通过生物图像和分子结构编码器，将生物图像和化学结构融入到一个统一的空间中。这种共同的嵌入空间使得我们可以利用化学结构来查询生物成像数据库，找出引起不同表型效应的结构。
跟大家分享一篇前天新出的非常有意思也有启发的论文 D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach ，该文研究的内容是局部特征提取，在图像匹配、视觉定位、三维重建等领域均显示出了性能提升。
总第500篇 2022年 第017篇 App引导是端上做心智建设的重要手段，我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时，相关研发工作量较大，而且终端技术栈多样化，需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程，并会对关键技术方案进行剖析和解读，希望能给从事相关开发工作的同学以启发。 背景 现状 目标与挑战 项目目标 收益测算逻辑 面临的挑战 整体设计 展示形式选择 方案描述 部分技术方案剖析 基于视觉智能的区域定位方案
近年来，预训练模型是深度学习领域中被广泛应用的一项技术，对于自然语言处理和计算机视觉等领域的发展影响深远。2020年初，微软亚洲研究院的研究人员提出并开源了通用文档理解预训练模型 LayoutLM 1.0，受到了广泛关注和认可。如今，研究人员又提出了新一代的文档理解预训练模型 LayoutLM 2.0，该模型在一系列文档理解任务中都表现出色，并在多项任务中取得了新的突破，登顶 SROIE 和 DocVQA 两项文档理解任务的排行榜（Leaderboard）。未来，以多模态预训练为代表的智能文档理解技术将在更多的实际应用场景中扮演更为重要的角色。
引言：随着计算机技术的飞速发展以及人们对智能化设备需求的提高，人体行为识别已经成为计算机视觉领域热门研究方向之一，其广泛应用于公共安防、人机交互、虚拟现实、体育运动和医疗健康等领域，具有极高的理论研究价值。早期的方法主要针对于 RGB 视频图像，由于易受复杂背景、光照强度的影响，很难达到理想效果。但随着深度传感器技术的发展，高精度获取三维骨架关节点信息变得方便可行。对比传统 RGB 视频图像数据，骨架姿势信息对行为的描述有其内在优势，它不仅能够更准确地描述人体姿态和运动状态而且不受背景复杂度及光照强度等因素的影响，同时骨架信息也可以被广泛应用于行为识别。
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
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。
在自动化测试、UI设计和其他一些需要模拟人工输入行为的场景中，我们常常需要编写程序来模拟鼠标移动、键盘输入等操作。PyAutoGUI是一个Python库，它提供了一组简单而强大的函数，用于实现自动化操作。本文将介绍如何使用PyAutoGUI来进行自动化操作。
近日，腾讯优图实验室在CVPR2021举办的Image Matching Workshop比赛中，提出的图像匹配技术 (SS-Fusing)荣获双赛道冠亚军。IMW2021是Google和University of British Columbia（UBC）联合举办的Workshop比赛，吸引了包括旷视，商汤，EPFL，KORNIA，华中科大和OPPO等公司、学校和机构参加。
近三年来，基于 Transformer 和自监督预训练的语言模型取得了非常瞩目的成绩。这些模型通过自回归、降噪自编码器、对比学习等自监督学习任务，能够从海量的单语或者多语语料中学习到语言的通用表示，然后通过微调等方式适配到各种各样的下游任务上去，例如问答、文本生成、机器翻译等。
关于OpenCV图像拼接的方法，如果不熟悉的话，可以先看看公众号整理的如下四篇文章介绍：
图像匹配是计算机视觉的一项基础任务，其目标在于估计两张图像之间的像素对应关系。图像匹配是众多视觉应用如三维重建、视觉定位和神经渲染 (neural rendering) 等的基础和前置步骤，其精确度和效率对于后续处理十分重要。
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配，如有不对,还望指正
运动估计是视频去噪技术的重要组成之一，计算相邻两帧视频序列各像素的相对运动偏移量，从而得到其运动轨迹。
Hi大家好，我是 Realcat，今天给大家分享的是 CVPR 2021 图像匹配挑战赛研讨会的内容摘要。
opencv4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID（Boosted effective Binary Local Image Descriptor），它是一种新的描述符，能够在减少执行时间的同时提高图像匹配精度！本文将向你展示一个具体的例子，所有源代码都存储在此GitHub存储库中：
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
像素灰度是图像最为典型的特征之一，基于图像像素灰度能衍生更多的图像特征，包括图像的直方图、线灰度分布曲线、图像线灰度均值、ROl边界灰度曲线、灰度定量描述以及图像结构相似度等，如下图所示：
GAN 生成的指纹究竟可以多逼真？研究人员尝试使用 DeepMasterPrints 去攻击手机的指纹解锁，破解成功率为 22-78%（成功率取决于手机指纹传感器的安全等级）。目前看来，它是最具「攻击性」的对抗样本了。
选自NSR 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，AI 技术大牛李航博士（已加入今日头条）在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）上发表了一篇题为《Deep Learning for Natural Language Processing: Advantages and Challenges》的论文，扼要地探讨了深度学习 NLP 的当前现状与未来机遇。作者认为深度学习可通过与强化学习、推断等技术的结合，进一步扩展 NLP 的边界。 论文链接：https://academ
Harris 角点检测是图像处理中常用的角点检测算法，用于寻找图像中的角点特征。角点是图像中具有明显边缘变化的位置，具有独特性和不变性，常用于图像匹配、目标跟踪和特征提取等应用。本文将以 Harris 角点检测为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行角点检测的基本原理、步骤和实例。
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