【作品名称】：基于 python+深度学习的视觉问答【毕业设计】（含源码+答辩 ppt） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：对于视觉问答（VQA）的研究具有深刻的学术意义和广阔的应用前景。目前，视觉问答模型性能提升的重点在于图像特征的提取，文本特征的提取，attention权重的计算和图像特征与文本特征融合的方式这4个方面。本文主要针对attention权重的计算和图像特征与文本特征融合这两个方面，以及其他细节方面的地方相对于前人的模型做出了改进。本文的主要工作在于本文使用open-ended模式，答案的准确率采用分数累积，而不是一般的多项选择。本文采用CSF模块（包括CSF_A和CSF_B）不仅对spatial-wise进行了权重计算，还对channel-wise进行了权重计算。本文采用MFB模块和ResNet152 FC层之前的tensor来结合LSTM的输出来计算每个区域的权重，而不是直接把image feature和question feature结合本文采用SigMoid来

这时作者自己在24年电赛e题时使用的原版代码，里面的注释已经比较详细了，基本可以完美的滤波和识别。因为硬件之间的差异，我的硬件openmv在识别时有很大的噪音，为了去除噪音，我使用的各种滤波和识别的方法进行结合，使得硬件和环境在比较恶劣的情况下也可进行识别。

HALCON中文手册.pdf

Qt+OpenCV图像视觉框架全套源码上位机源码 工具可扩展。 除了opencv和相机sdk的dll，其它所有算法均无封装，可以根据自己需要补充自己的工具。 基于 Qt5.14.2 + VS2019 + OpenCV 开发实现，支持多相机多线程，每个工具都是单独的 DLL，主程序通过公用的接口访问以及加载各个工具。 包含涉及图像算法的工具、 逻辑工具、通讯工具和系统工具等工具。

计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到图像处理、机器学习和深度学习等多个技术的交叉应用，旨在让计算机系统能够理解和解析图像或视频中的信息。在这个领域，数据集扮演着至关重要的角色，它们是训练模型的基础，使得算法能够学习到各种特征并进行分类、识别或定位。 "T91"数据集是专为计算机视觉任务设计的一个小型数据集，由张浩鹏及其团队在2019年发布。这个数据集包含91张不同的影像，这些影像涵盖了多个类别，如鲜花和车辆等。这些类别反映了我们在现实生活中可能遇到的各种物体，因此，T91数据集为研究者提供了一个基础平台，用于测试和开发新的计算机视觉算法。 在计算机视觉中，数据集的构建通常需要考虑以下几个方面： 1. **多样性**：T91数据集的91张影像体现了不同类型的物体，这有助于训练模型学习到广泛且多样化的特征，从而提高泛化能力。 2. **标注**：尽管描述中没有明确提到，但通常在计算机视觉数据集中，每张图像都会配有相应的标注，比如类别标签，这使得模型能理解每个图像的目标是什么。 3. **平衡性**：一个良好的数据集应该在不同类别的样本数量上保持相对平衡，以避免模型过于偏向于数量多的类别。不过，由于T91数据集只有91个样本，平衡性问题可能不是特别突出。 4. **质量**：图像的质量，包括清晰度、光照条件、角度等，都会影响模型的训练效果。T91数据集的图像质量直接影响到模型能否提取有效的视觉特征。 5. **规模**：T91数据集相对较小，适合于初学者进行实验或快速验证新算法的效果。对于大规模的计算机视觉项目，可能需要更庞大的数据集，如ImageNet，它包含了上百万张图像。 在实际应用中，可以使用T91数据集进行以下任务： - **图像分类**：根据图像内容将其归入相应的类别，如“鲜花”或“车辆”。 - **物体检测**：找出图像中特定物体的位置，并对其进行标注。 - **目标识别**：识别出图像中的各个目标，并给出其类别。 - **细粒度识别**：如果数据集有更详细的标签，可以进行更精确的分类，如区分不同种类的花朵或车辆型号。 由于T91数据集的大小有限，它可能更适合用于教学示例、快速原型开发或者验证新方法的初步性能。在进行深度学习模型训练时，更大的数据集通常能带来更好的性能，因为它们能提供更丰富的信息来学习复杂的模式。 在进行T91数据集的分析和建模时，可以使用Python的开源库，如PIL和OpenCV进行图像预处理，用TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习框架构建模型，利用matplotlib进行可视化，以及scikit-learn进行评估和调优。通过这些工具，可以实现对T91数据集的全面挖掘和利用，推动计算机视觉技术的进步。

在本篇笔记中，我们将深入探讨如何利用OpenCV3和Qt5进行计算机视觉应用的开发。这涵盖了《OpenCV3和Qt5 计算机视觉应用开发》一书中的第2章和第3章的核心概念及实践练习。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，而Qt5则是一个广泛应用的跨平台UI框架，两者结合可以创建出具有视觉效果的用户界面。 我们要理解OpenCV的基础。OpenCV支持图像和视频的读取、处理、分析以及显示。其核心功能包括图像滤波、边缘检测、特征检测、图像分割等。在第2章中，你可能会接触到OpenCV的基本数据结构，如`Mat`类，它用于存储图像数据。此外，还会学习到基本的图像操作，如图像的加载、显示、转换和保存。 在图像处理方面，OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、中值滤波和双边滤波，这些在去除噪声或平滑图像时非常有用。边缘检测是图像处理的关键步骤，OpenCV提供了Canny、Sobel和Laplacian等算法来定位图像的边界。特征检测，如Harris角点检测和SIFT/SURF特征，可以帮助识别图像中的显著点，这对于对象识别和图像匹配至关重要。 接下来，我们转向Qt5。Qt5提供了一套丰富的UI组件，可以创建出美观且功能强大的应用程序。在与OpenCV结合使用时，可以利用`QImage`和`QPixmap`类将OpenCV的`Mat`对象转换为Qt可显示的格式。通过`QGraphicsView`和`QGraphicsScene`，我们可以实现图像的动态显示和交互操作。 在第3章的实践中，你可能需要结合OpenCV和Qt5开发一个实时的图像处理应用。这通常涉及到捕获摄像头的视频流，使用OpenCV处理每一帧，然后在Qt的界面上显示结果。这需要掌握如何使用`cv::VideoCapture`类读取视频流，以及如何在Qt的事件循环中同步处理和显示。 此外，你可能还会接触到物体检测和识别的概念，如Haar级联分类器或HOG+SVM方法。这些技术可以用来识别特定的对象，如人脸或车辆，这对于安全监控、自动驾驶等应用至关重要。 你可能会实现一些交互功能，例如拖放图像、设置阈值或选择不同的处理算法。这需要用到Qt的信号和槽机制，以及一些自定义控件。 OpenCV3和Qt5的结合使用不仅能够帮助我们构建视觉效果丰富的应用，还能够实现复杂的图像处理和计算机视觉任务。通过学习和实践，你可以掌握这两个库的精髓，从而在计算机视觉领域开发出更多创新的应用。

马颂德和张正友是机器视觉领域的大牛，他们的著作《计算机视觉》可以帮助视觉科研者们掌握这个领域的一些很有用的东西，是难得一见的好教材

【CS231n课程详解】 CS231n是斯坦福大学计算机科学系开设的一门关于计算机视觉的高级课程，由李飞飞教授等人主讲。这门课程是计算机视觉领域的经典之作，旨在帮助学生理解并掌握图像识别、物体检测、图像分类等核心概念。2023年的最新课程笔记提供了对这一领域的最新理论和技术的深入解析。 一、计算机视觉基础 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，涉及图像处理、机器学习、深度学习等多个方面。CS231n课程首先会介绍图像表示的基础知识，包括像素数组、色彩空间、图像滤波以及图像金字塔等概念。这些基础知识对于后续理解和实现复杂的视觉任务至关重要。 二、卷积神经网络（CNN） CNN是计算机视觉领域最重要的模型之一，它通过模仿人脑视觉皮层的工作方式来处理图像。课程会深入讲解CNN的架构，包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数的作用。同时，也会讨论如何设计和训练CNN模型，包括损失函数的选择、反向传播算法以及优化策略。 三、深度学习与数据预处理 在实际应用中，数据预处理是提高模型性能的关键步骤。课程将涵盖数据增强技术，如旋转、裁剪、翻转等，以及归一化和标准化方法。此外，还会讲解深度学习模型的训练技巧，如批量归一化、dropout和早停策略。 四、物体识别与分类 物体识别是计算机视觉的核心任务之一。课程会详细介绍图像分类问题，包括经典的ImageNet挑战和相关的研究进展。此外，还会探讨如何利用CNN进行目标检测，如R-CNN、YOLO和Faster R-CNN等方法。 五、语义分割与实例分割 除了识别和分类，CS231n还会深入到像素级别的任务，如语义分割和实例分割。这两种技术用于区分图像中的不同区域或对象，是自动驾驶、医疗影像分析等领域的重要工具。 六、深度学习框架 现代计算机视觉研究和开发离不开深度学习框架。课程会介绍TensorFlow、PyTorch等主流框架的使用，帮助学生快速将理论知识转化为实践。 七、最新进展与未来趋势 随着技术的发展，计算机视觉领域不断涌现出新的研究方向。课程笔记将涵盖当前的热点，如生成对抗网络（GANs）、视觉问答、以及无监督学习在计算机视觉中的应用。 2023年CS231n课程笔记为学习者提供了一个全面了解计算机视觉的平台，通过深入学习和实践，可以提升对图像理解、模式识别和智能分析的能力，为未来在这个领域的研究和开发打下坚实基础。

双目立体视觉是一种计算机视觉技术，它通过模拟人类双眼观察物体的方式，利用两台相机从不同角度捕获图像，从而获取场景的三维信息。在基于Matlab的环境中实现双目立体视觉，通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **相机模型与标定**：理解相机的成像模型至关重要，包括针孔相机模型、像平面坐标系和世界坐标系之间的转换。相机标定是获取相机内参和外参的过程，内参包括焦距、主点坐标等，外参则描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态。Matlab提供了`calibrateCamera`函数来完成相机标定。 2. **特征检测与匹配**：在左右两张图像中检测关键点（如SIFT、SURF或ORB特征），然后进行特征匹配。匹配的目的是找出在两幅图像中对应相同现实世界点的像素。Matlab有内置的`detectFeatures`和`matchFeatures`函数可以辅助这一过程。 3. **基础矩阵与本质矩阵**：基于匹配的特征点，可以计算出基础矩阵（F）和本质矩阵（E）。基础矩阵是由两个相机的相对位置和姿态决定的，而本质矩阵进一步简化了基础矩阵并包含了内参。Matlab中的`estimateEssentialMatrix`函数可以计算本质矩阵。 4. **三角测量**：通过本质矩阵和内参，可以解算出匹配点的三维空间坐标。RANSAC（随机样本一致）算法常用于去除错误匹配，提高三角测量的准确性。Matlab的`triangulate`函数用于实现这一功能。 5. **视差图与深度图**：视差图表示每个像素点在左右图像间的偏移，而深度图则给出了每个像素点的深度信息。视差图可以通过匹配点的像素坐标差计算得到，进而通过光束法平差（BA）优化得到更准确的深度信息。Matlab中可以编写相应算法实现视差图到深度图的转换。 6. **立体匹配**：在计算视差图时，需要解决“立体匹配”问题，即找到最佳的一对匹配特征点。这通常通过成本聚合和动态规划方法（如SAD、SSD或 Census Transform）来实现。Matlab提供了`stereoRectify`和`stereoMatcher`函数用于进行立体匹配和参数设置。 7. **应用实例**：双目立体视觉在许多领域都有应用，如机器人导航、3D重建、自动驾驶、无人机避障等。通过Matlab实现的双目立体视觉系统，可以为这些应用提供实时的三维环境感知。 这个基于Matlab的双目立体视觉项目涉及到计算机视觉的核心技术，包括相机标定、特征检测匹配、几何变换、三角测量以及立体匹配等多个环节。对于学习和实践这一领域的开发者来说，这是一个宝贵的资源，可以帮助他们深入理解和掌握相关知识。

"计算机视觉预备知识实用全套PPT" 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉系统的组成包括图像输入、人机交互处理、结果输出、图像理解、图像分析和图像处理等模块。 在计算机视觉中，人类视觉原理和特点是非常重要的。人类视觉系统可以分为三个部分：眼睛、视觉神经系统和大脑。眼睛负责捕捉外界信息，视觉神经系统负责传递信息，大脑负责处理和理解信息。人类视觉系统的特点包括视觉的相对性、选择性、整体性和恒常性等。 在计算机视觉中，图像处理是非常重要的一步。图像处理可以分为两个步骤：图像数字化和图像分析。图像数字化是指将图像转换为数字信号的过程，而图像分析是指对数字图像进行处理和理解的过程。图像数字化可以使用CCD摄像头、帧存摄像头等设备，而图像分析可以使用各种图像处理算法，如图像增强、图像恢复、图像识别等。 计算机视觉的应用非常广泛，如图像识别、目标检测、跟踪和追踪、人机交互等。计算机视觉技术可以应用于各种领域，如机器人、自动驾驶、医疗healthcare、安全监控等。 在计算机视觉中，图像处理技术是非常重要的一部分。图像处理技术可以分为两个步骤：图像数字化和图像分析。图像数字化是指将图像转换为数字信号的过程，而图像分析是指对数字图像进行处理和理解的过程。图像数字化可以使用CCD摄像头、帧存摄像头等设备，而图像分析可以使用各种图像处理算法，如图像增强、图像恢复、图像识别等。 计算机视觉的发展对人类社会产生了非常大的影响，如机器人、自动驾驶、医疗healthcare、安全监控等领域都可以应用计算机视觉技术。同时，计算机视觉技术也面临着一些挑战，如计算机视觉系统的复杂性、图像处理算法的准确性、计算机视觉系统的可靠性等。 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉系统的组成包括图像输入、人机交互处理、结果输出、图像理解、图像分析和图像处理等模块。计算机视觉技术可以应用于各种领域，如机器人、自动驾驶、医疗healthcare、安全监控等。