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。
"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字，而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。
人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用opencv已有的模型根据人
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇） 人脸识别的英文名称是 Face Recognition，前段时间查找资料学的时候发现，不少人将人脸识别和人脸检测（Face Detection）混为一谈，很大程度上增加了查询学习资料的难度，这里在参照一些前辈的基础上，自己动手敲写代码，整理出了一个完整的版本。 此系列文章将从理论到实践进行整合：分三篇进行叙述，第一篇从零说人脸识别，保证大多数朋友能通过这篇文章了解到人脸识别的概念，并且能够形成一个基本的框架。第二篇将进行初步的实践，包括人脸图像的采集，和如何利用
这是关于人脸的第①篇原创！（源码在第三篇）
特征工程是机器学习中的第一步，会直接影响机器学习的结果。可以说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程包括特征提取、特征预处理和特征降维等。
在日常生活中，相信很多人都会遇到需要证明“我就是我”的尴尬处境，如果碰巧未带身份证，就只好陷入有苦难言的无奈之中。最近，全国首张微信身份证发行，从此只要带着手机，就能人证合一，从此我就是我，颜色不一样的烟火。 AI时代，身份证都要下岗？ 12月25日，由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。活动现场，联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 第一批成功开通居民身份证网上凭证的市民 身份证“网证”是依据《居民身份证
由O'Reilly Media,Inc.出版的《Feature Engineering for Machine Learning》（国内译作《精通特征工程》）一书，可以说是特征工程的宝典，本文在知名开源apachecn组织翻译的英文版基础上，将原文修改成jupyter notebook格式，并增加和修改了部分代码，测试全部通过。这个资料可以说是特征工程的宝典，值得推荐。
视觉里程计主要是通过图像对运动进行估计。一副中等分辨率的图像就是一个维度巨大的矩阵，我们无法对矩阵直接进行估计，其面临的将是海量的计算，因此我们有必要对图像进行特征提取。特征就是图像中比较特别的地方，例如：角点、边缘等等，并且这些角点在相机运动及不同光照下应该保持稳定。
基于机器视觉的缺陷检测方法目前，基于机器视觉的表面缺陷方法主要分为基于图像处理的缺陷检测方法和基于机器学习的缺陷检测方法。两种方法具体介绍如下。
SIFT特征是非常稳定的图像特征，在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛，但是它的缺点也是非常明显，就是计算量比较大，很难实时，所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下，已经越来越有鸡肋的感觉，但是它本身的算法知识还是很值得我们学习，对我们也有很多有益的启示，本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接，这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征，是我们传统图像特征工程的两大利器，可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中，比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想，从特征点的检测到描述子生成，完成了对图像的准确描述，早期的ImageNet比赛中，很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础，所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步：
作者：Jiayuan Gu、Han Hu、Liwei Wang、Yichen Wei、Jifeng Dai
导语：最近两年，自注意力机制、图和关系网络等模型在NLP领域刮起了一阵旋风，基于这些模型的Transformer、BERT、MASS等框架已逐渐成为NLP的主流方法。这些模型在计算机视觉领域是否能同样有用呢？近日，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员胡瀚受邀参加VALSE Webinar，分享了他们最近的一些相关工作。他们的研究以及同期的一些其它工作表明这些模型也能广泛地用于视觉基本元素之间关系的建模，包括物体与物体间、物体与像素间、以及像素与像素间的关系，特别是在建模像素与像素间关系上，既能与卷积操作形成互补，甚至有望能取代卷积操作，实现最基本的图像特征提取。
注：这是一篇2019年9月发表在arXiv【1】激光雷达和摄像头数据融合的目标检测论文。
影像组学描述了从影像图像中提取定量特征的一系列计算方法。其结果常常被用于评估影像诊断，预后以及肿瘤治疗。然而，在临床环境中，优化特征提取和快速获取信息的方法仍然面临重大挑战。同样重要的是，从临床应用角度，预测的影像组学特征必须明确地与有意义的生物学特征和影像科医生熟悉的定性成像特性相关联。在这里，我们使用跨学科的方法来强化影像组学的研究。我们通过提供基于新的临床见解的计算模型（例如，计算机视觉和机器学习）来探究脑肿瘤影像学研究（例如，潜在的图像意义）。我们概述了当前定量图像特征提取和预测方法，以及支持临床决策不同水平的可行的临床分类。我们还进一步讨论了机器学习未来可能面临的挑战和数据处理方法，以推进影像组学研究。本文发表在American Journal of Neuroradiology杂志。
有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。
传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征（表示工程）实现图像特征的提取与抽象，通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。
在软件应用的各种弹窗中，弹窗识别是比较复杂的，比如不同类型弹窗中有不同的特征，比如网页样式或者浏览器类型等。弹窗的识别是涉及多个环节的，需要针对不同类型的网络流量采取不同的检测方法。由于网络流量较大，因此传统算法往往不能对弹窗进行有效识别。同时，由于弹窗具有隐蔽性和流动性，因此对于弹窗的识别有着非常高的要求，因此有针对性的攻击方式将会极大提升应用的安全性。本文基于YOLOv5算法对不同类型弹窗进行检测，并通过统计不同特征提取算法的特征信息进行匹配训练，对弹窗进行检测效果分析，最后通过算法迭代优化来实现不同类型弹窗的识别效果与检测效果的优化效果匹配，进而提高弹窗识别精度并降低攻击成本！
传统图像分类算法的两种方法：SIFT特征+KNN分类器和HOG特征+SVM分类器。
人脸识别技术一般包括四个组成部分，分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，具体来说：
启动耗时自动化方案在关键帧识别时，常规的图像对比准确率很低。本文详细介绍了采用scikit-learn图片分类算法在启动耗时应用下的模型调优过程。在之后的续篇中将采用TensorFlow CNN、迁移学习等算法，给出对比识别效果
由于巨大的利益，论文造假屡见不鲜，在部分国家或地区甚至形成了论文造假的产业链。目前大部分论文查重系统只能检查论文文字，不能检查图片。因此，论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展，人脸识别技术将越来越智能化和精准化，同时也将面临一系列的挑战和问题。未来，人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合，实现更广泛的应用和发展。
TF-Slim是一个用于定义、训练和评估复杂模型的tensorflow轻量级库，在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练，如VGG、ResNet、Inception等，可直接拿来使用。本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。
CrossPoint: Self-Supervised Cross-Modal Contrastive Learning for 3D Point Cloud Understanding
腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案，旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此，AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力，其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一，是针对视频进行特定的场景分类识别。例如，在媒资管理场景，通过音视频多模态信息构建AI算法，实现深层理解视频内容，为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此，该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事（DCASE 2021）中，也达到了接近SOTA的92.1%分类准确率。
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式，它结合了不同类型的图像数据，如可见光图像、红外图像、雷达图像等，以获取更全面的监控信息。本文将探讨多模态图像融合技术在安全监控中的应用，包括其原理、应用场景以及部署过程。
OpenCV是一款广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。本文将引导读者通过Python使用OpenCV 4.0以上版本，实现一系列机器学习与计算机视觉的应用，包括图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等内容。最终，我们将通过一个实战项目构建一个简单的人脸识别系统。
腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案，旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此，AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力，其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一，是针对视频进行特定的场景分类识别。例如，在媒资管理场景，通过音视频多模态信息构建AI算法，实现深层理解视频内容，为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此，该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事（DCASE 2021）中，也达到了接近
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的，md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素，如果两张图像完全相同，那么图像内容的 md5 值一定相同，然而一旦小部分像素发生变化，比如经过缩放、水印、噪声等处理，那么它们的 md5 值就会天差地别。
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：
之前的文章中，我们写过关于《Java 实现 AI人工智能技术 - 人脸识别》的文章，并且附带了源码(老版本：基于Spring、jdbc、jsp、json、https、mysql、tocmat等实现)，有兴趣的同学，可以点击阅读。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案，api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果，主要用于图像去重，后续拓展使用范围。 1. 项目说明： 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发，同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search，设计出基于Flask的RESTful api接口，目的是为了解决以下几个场景问题： 1）本地已经存储大规模
多视角三维重建（MVS）是计算机领域的一项基础任务，目标是通过相机拍摄的图像和相机参数推导出现实环境中物体的三维信息。不同角度拍摄的图像会存在一些公共部分，合理分析并利用不同图像的关联是三维重建的基础。
启动耗时自动化方案在关键帧识别时，常规的图像对比准确率很低。本文详细介绍了采用scikit-learn图片分类算法在启动耗时应用下的模型调优过程。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中图像文本检索技术。此技术把自然语言处理和图像处理进行了融合。
用python中的字典存储特征是一种常用的做法，其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组，并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
YOLO-World模型引入了先进的实时 UltralyticsYOLOv8对象检测模型，成为了开放词汇检测任务的最新SOTA实时方法。YOLO-World模型可根据提示与描述性文本实现检测图像中的任何物体。YOLO-World 可大幅降低计算要求，同时具有杰出的性能指标，是新一代的开放动词对象检测模型。
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
对于智能问答系统的部署过程和创新应用，这里将展示详细的部署步骤，并结合实际示例和代码解释。智能问答系统的应用在客户服务中具有重要意义，可以提高服务效率和用户体验，下面是部署过程的详细说明：
ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型，只需输入一行代码，就能一键调用。
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机器学习将数据拟合到数学模型中来获得结论或者做出预测。这些模型吸纳特征作为输入。特征就是原始数据某方面的数学表现。在机器学习流水线中特征位于数据和模型之间。特征工程是一项从数据中提取特征，然后转换成适合机器学习模型的格式的艺术。这是机器学习流水线关键的一步，因为正确的特征可以减轻建模的难度，并因此使流水线能输出更高质量的结果。从业者们认为构建机器学习流水线的绝大多数时间都花在特征工程和数据清洗上。然后，尽管它很重要，这个话题却很少单独讨论。也许是因为正确的特征只能在模型和数据的背景中定义。由于数据和模型如此多样化，所以很难概括项目中特征工程的实践。
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界，了解其基本概念和常见应用。
这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列。
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的，也可能是相互之间互相依赖，这种依赖性可能是有结构的，也可能是按某种概率分布排列的，也可能是某种函数形式。图像
梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
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