Hands-On Computer Vision with Julia is a thorough guide for developers who want to get started with building computer vision applications using Julia. Julia is well suited to image processing because it's easy to use and lets you write easy-to-compile and efficient machine code. This book begins by introducing you to Julia's image processing libraries such as Images.jl and ImageCore.jl. You'll get to grips with analyzing and transforming images using JuliaImages; some of the techniques discussed include enhancing and adjusting images. As you make your way through the chapters, you'll learn how to classify images, cluster them, and apply neural networks to solve computer vision problems. In the concluding chapters, you will explore OpenCV applications to perform real-time computer vision analysis, for example, face detection and object tracking. You will also understand Julia's interaction with Tesseract to perform optical character recognition and build an application that brings together all the techniques we introduced previously to consolidate the concepts learned. By end of the book, you will have understood how to utilize various Julia packages and a few open source libraries such as Tesseract and OpenCV to solve computer vision problems with ease. What you will learn Analyze image metadata and identify critical data using JuliaImages Apply filters and improve image quality and color schemes Extract 2D features for image comparison using JuliaFeatures Cluster and classify images with KNN/SVM machine learning algorithms Recognize text in an image using the Tesseract library Use OpenCV to recognize specific objects or faces in images and videos Build neural network and classify images with MXNet Who This Book Is For Hands-On Computer Vision with Julia is for Julia developers who are interested in learning how to perform image processing and want to explore the field of computer vision. Basic knowledge of Julia will help you understand the concepts more effectively.

信息网 通过提出的MIRNet架构的Tensorflow实现，。 Lanuch笔记本： Wandb日志： ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/mirnet MIRNet的TFLite变体： : 。 Tensorflow Hub上的TFLite模型： ://tfhub.dev/sayakpaul/lite-model/mirnet-fixed/dr/1 。 MIRNet的Tensorflow JS变体： : 。 预先训练的体重 在128x128补丁程序上进行了训练： ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTRKKGxtqyYDpTv7T3jOW6aVAL/view usp = sharing 已针对256x256补丁进行了培训： https ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTR

图像重复数据删除器（imagededup） imagededup是一个python软件包，它简化了在图像集合中查找精确且几乎重复的任务。 该软件包提供了利用散列算法的功能，这些算法特别擅长查找精确的重复项，而卷积神经网络也擅长查找近似的重复项。 还提供了评估框架来判断给定数据集的重复数据删除质量。 以下详细说明了软件包提供的功能： 使用以下算法之一在目录中查找重复项： （CNN） （PHash） （DHash） 波哈希（WHash） （AHash） 使用上述算法之一生成图像编码。 给定基本事实映射的框架来评估重复数据删除的有效性。 绘制找到给定图像文件的重复项。 该软

计算机视觉：模型学习和推理（算法） Simon JD Prince教授撰写的《计算机视觉：模型学习和推理》一书中算法的Python实现。 这本书，算法。 这些算法是根据本书中的章节进行组织的，这些章节介绍了与机器学习和计算机视觉有关的几个主题。 第四章 本章概述了用于将概率模型拟合到数据的方法。 本章涵盖了三种方法，每种方法都有两个示例：最大似然估计（4.1，4.4），最大后验（4.2，4.5）和贝叶斯方法（4.3，4.6）。 第一组示例用于单变量正态分布，而第二组示例用于类别分布。 Cahpter 6 本章重点介绍计算机视觉模型的两个主要类别。 那些在给定数据的情况下对世界状态的概率进行建模的模型（判别式），以及在给定世界状态的情况下对数据进行概率的建模的模型（生成式）。 本章只有一种算法，它是基本的生成分类器，可以在Chapter_6文件夹中找到。 此外，如书中所述，生成分类器用

Robomaster2018-SEU-开源 这是东南大学为Robomaster 2018设计的一个项目，其中包括完成自动射击和符文检测任务的完整过程。 包括装甲检测，符文检测，角度求解算法和驱动程序，串行通信。 这基本上是我们在比赛中使用的代码。 1.要求 平台： 杰特逊TX2 ubuntu16.04 环境 QT5 OpenCV3.4.0（Opencv4Tegra） 2.项目框架 Armor ， Rune ＆ Pose ：此处实现了三个核心算法。 您可以在这三个目录下阅读文档。 Darknet ：我们需要运行该项目的深度学习库，您需要首先对其进行编译。 驱动程序：相机驱动程序。 常规：所有程序的常规资源。 串行：与STM32的串行通信协议。 Main ：程序进入。 图：文档的资源文件 3.配置 1.克隆项目 将项目克隆到您执行的目录。 如果不确定，则/home/usrname/就可以了。 2.编译darknet库 darknet库是实现Rune Detection中的深度学习算法所需的依赖库。 为了满足我们的需求，我们对原始库进行了一些更改。 无论如何，请确保先进行

模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现

社交隔离 Social-Danceancing是一个开源项目，用于自动估计与未经校准的RGB相机的人际距离。 该软件可免费用于任何非商业应用，以评估对安全距离的遵守情况。 该代码是开放的，可以在您的支持下进行改进，如果您想帮助我们，请至与我们联系。 什么是新的 [2020年12月18日] 现在可以从以下链接下载数据集： 。 [2020年11月5日] 我们的工作已被WACV 2021接受。 拿出！ [2020年11月4日] 算法更新，具有更好的距离评估和更快的计算速度 快速椭圆交点用Shapely检查 添加了遮罩支持以选择有趣的区域 流媒体支持 从Jetson nano相机获取 支援Cuda 10.1的Ubuntu 20.04 [2020年4月24日] 用于实时摄像机采集和视频处理的代码。 文件夹中的新视频示例。 描述 给定从场景捕获的帧，该算法首先使用现成的身体姿势检测器检测场

动手学深度学习（D2L深度学习） | 理解深度学习的最佳方法是学以致用。 本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念，背景知识和代码；我们将在同一个地方分解剖析问题所需的批判性思维，解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。 我们的目标是创造一个为实现以下目标的统一资源： 所有人在网上免费获取； 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法； 包括可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样直接直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码，观察结果并及时获取经验； 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域； 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互相互答疑并交换经验。 将本书（中英文版）利用教材或参考书的大学 如果本书对你有帮助，请星级（★）本仓库或引用本书英文版： @book{zhang2020dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C.

人工解析的自我校正 开箱即用的人类解析表示提取器。 在第三项LIP挑战中，我们的解决方案在所有人工解析轨道（包括单个，多个和视频）中排名第一！ 特征： 开箱即用的人类解析提取器，可用于其他下游应用程序。 在三个流行的单人人类解析数据集上进行预训练的模型。 训练和伪造的代码。 对多人和视频人的解析任务的简单而有效的扩展。 要求 conda env create -f environment.yaml conda activate schp pip install -r requirements.txt 简单的开箱即用提取器 最简单的入门方法是在您自己的图像上使用我们训练有素的SCHP模型来提取人工解析表示形式。 在这里，我们在三个流行的数据集上提供了最新的。 这三个数据集具有不同的标签系统，您可以选择最适合自己任务的数据集。 LIP（ ） 进行LIP验证的费用：59.36

医学成像中的深度学习：如何在MRI检查中自动检测膝盖受伤？ 该存储库包含一个卷积神经网络的实现，该网络对MRI检查中特定的膝盖损伤进行分类。 它还包含我在上撰写的一系列帖子的材料。 数据集：MRNet 数据来自斯坦福大学ML Group研究实验室。 它由斯坦福大学医学中心进行的1,370次膝盖MRI检查，以研究前交叉韧带（ACL）眼泪的存在。 有关ACL撕裂问题和MRNet数据的更多信息，请参阅我的博客文章，您可以在Jupyter Notebook中调查数据并构建以下数据可视化： 要了解有关数据以及如何实现此可视化窗口小部件的更多信息，请阅读 代码结构： 下表总结了该项目的体系结构： 有关该代码的更多详细信息，请参阅我的第二篇。 如何使用代码： 如果您想自己重新训练网络，则必须通过此向斯坦福大学索取数据。 下载数据后，创建一个data文件夹并将其放置在项目的根目录下。 您