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计算机视觉是一门研究如何使机器"看"的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电 脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处 理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究 相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取'信息'的人工智能系统。 这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个"决定"的信息。因为感知可以看作是从 感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中"感知" 的科学。 定义 　　计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通 过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生 物每天所做的那样。 　　计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算 机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之 中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学 和认知科学等。 解析 　　视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分

计算机视觉技术 1.概念 计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样"看"的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电 脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图像处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础， 通过计算机分析与处理视觉信息。 几乎在每个计算机视觉技术的具体应用都要解决一系列相同的问题。这些经典的问题包括： 识别： 计算机视觉技术全文共9页，当前为第1页。一个计算机视觉，图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷

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这个是水果识别的MATLAB程序,包含HSV非均匀量化,K均值聚类,LBP算子,MBLBP算子,还有粒子群,灰度共生矩阵,以及纹理特征提取.

安装OpenCV和OpenCV Contrib的过程中会因为网络的问题导致一些文件难以下载，这里将这些文件打包好供直接下载。兼容OpenCV 3.x和4.x。

人脸分类 Computer Vision项目，可在检测到面部后检测出情绪，年龄和性别。

浅析计算机图形学、计算机视觉与可视化技术 作者：翟昊 来源：《中国科技纵横》2017年第01期 摘 要：在科技的带动下，计算机图形学、计算机视觉与可视化技术得以快速发展，并被应 用到各个领域，随着它们的应用，极大的推动了现代社会发展。为进一步了解这些技术 ，充分发挥其应有作用，本文将对计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术展开研究 ，希望能为相关人士带来有效参考。 关键词：计算机图形学；计算机视觉；可视化技术 中图分类号：TM862 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0054- 02 计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者均是计算机领域重要组成部分 ，要做好计算机知识，就要先学好计算机图形学，但计算机图形学学习相对枯燥，尤其 是算法教学难以理解，为解决这一问题，计算机视觉与可视化技术被应用到计算机图形 学中。可见，三者之间存在一定的联系，因此，有必要对计算机图形学、计算机视觉以 及可视化技术展开研究。 1 计算机图形学概述 1.1 计算机图形学目的 所谓的计算机图形学实际上就是怎样利用计算机表示图形，并利用计算机完成 图形计算与处理，而这一过程的实现需要

这是一个基于pytorch的手写数字识别小项目，使用minist数据集进行训练，最高可达99%精度。 首先，此代码逻辑清晰，思路简单，便于用户修改(修改网络结构，优化器等)，用户可在config.py文件中修改epoch、batch等配置参数，来达到更好的效果。 其次，该代码固定了各种随机初始化参数的种子，这样便于用户复现最好的效果。 最后，用户需要配置pytorch环境，再打开pycharm即可运行代码，无需任何修改。

Python调用PIL实现图片合成（含证件照换背景） https://xercis.blog.csdn.net/article/details/107979207