学习目标：掌握如何使用 OpenCV 绘制和分析图像的亮度分布，并通过直方图均衡化技术增强图像对比度，优化曝光不足或过曝的图像。

学习目标：掌握从图像中提取物体轮廓的完整流程，能使用 OpenCV 查找、绘制、分析轮廓，并应用于物体计数、形状识别等实际任务。

从图像分割、目标检测等经典问题，到数据表示和“机器遗忘”等理论课题，某机构研究人员在ICCV上发表的论文展示了他们在计算机视觉领域工作的多样性。

在日常生活中，我们很容易识别物体的轮廓。在计算机视觉中，“边缘”是指图像中亮度发生急剧变化的地方。这些变化通常对应于物体的边界或表面方向的变化。

学习目标：理解“腐蚀”与“膨胀”的几何意义，掌握基本形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算），能对二值图像进行轮廓优化、去噪、连接断裂等处理。

学习目标：理解“图像噪声”的来源与类型，掌握三种主流平滑滤波方法（均值、高斯、中值），能根据噪声特点选择合适的去噪策略，为后续边缘检测、特征提取等任务提供干净图...

学习目标：理解“二值化”的核心思想，掌握三种主流阈值方法（简单、自适应、OTSU），能根据实际图像选择合适策略，为后续轮廓检测、OCR 等任务打下基础。

Leveraging a large vision-language foundation model enables state-of-the-art per...

我们接受以下研究领域（但不限于）的博士后候选人申请：计算机科学、计算机视觉、对话式人工智能、数据科学、人工智能公平性、机器学习、机器翻译、运筹学与优化、自然语言...

路径不能有中文：Windows 用户常犯错误！建议将图片放在英文路径下，如 C:/images/photo.jpg

学习目标：理解“图像 = 数字矩阵”的本质，掌握 OpenCV 与 NumPy 的协同工作机制，能对图像进行基础的矩阵操作。

针对此问题，研究团队于IEEE冬季计算机视觉应用会议（WACV）提出了一种用于学习型图像压缩的感知损失函数，并展示了如何将显著性检测融入学习型编解码器。

学习目标：能独立在任意主流操作系统上，快速、正确地搭建 OpenCV 的 Python 开发环境，并验证安装是否成功。

1）提出HP-CSE模块：设计了一种混合池化卷积压缩激励模块，通过结合最大池化与平均池化，并利用1x1卷积替代全连接层，以极低的计算成本实现了更精细的多尺度通道...

它没有体现在排行榜上，也没有写在 SOTA 的红字里，但你一旦意识到，就很难再忽视。

当AI画作已能以假乱真，人类如何守住现实边界？新一代检测框架通过建模“真实本身”实现超人级鉴别能力。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library） 是一个开源的、跨平台的计算机视觉和机器学习软件库。你可以把它想象成一个装...

最近有一项研究让我十分好奇，它似乎在尝试翻转我们熟悉的剧本——不是用人工智能去“分析”社区，而是让社区来“教会”人工智能如何看世界。这听起来像是一种充满温度的技...