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作物引导拍照挑战赛【CV比赛】，通过图像里盆栽的位置可以对图像进行引导方向的识别，给出合理的引导方向。本次赛提供已对植株位置进行分类的图像数据，参赛选手需基于提供的样本构建模型，实现**对图片中植株的位置的分类**（正中、上、下、左、右、左上、左下、右上、右下、过大、过小）。 背景：随着计算机技术的发展，农业开始步入智能化领域。在农业智能化过程中，通过建立起农业病虫害识别模型摆脱传统的专家进行农业病虫害识别。但在农业病虫害识别模型中，由于使用拍摄工具的主体是人，而农业病虫害识别模型对于需要识别的图像具有一定规范性。由于没有对人在拍摄过程中进行规范性引导，导致了人在拍摄过程中随意拍摄图片，从而造成了实际的农业病虫害识别精度远远小于训练时的精度。为了使人拍摄的农作物图像能够达到农业病虫害识别模型输入的要求，提高实际的农业病虫害识别模型的精度，需要**建立起判断植株在图片中的位置的模型来辅助人进行图片拍摄**。在引导拍照过程中，**手机需要实时调用该模型**。为了在移动端得到较好的引导效果，模型的参数规模和速度都需要有相应的限制。人眼产生视觉暂留的阈值一般位于12~24Hz，而屏幕刷新频率的

移动开发-视觉与媒介的融合——霍克尼iPhone、iPad绘画研究.pdf

vs2013MFC+OpenCV3进行基本的图像处理程序,比如滤波、边缘检测、锐化、色彩转换等，适用于新手入门学习参考。

光流法适用于检测运动的目标。

飞凌开发板OKMX6ULL-S部署毫米波雷达与视觉融合的代码。 可执行文件为can。

哈尔滨工业大学的一篇博士论文 基于单目视觉的航天器相对导航理论与算法研究 论文编码 66880 专业 飞行器设计 摘要：基于单目视觉系统的航天器相对导航理论是航天器接近任务的一项关键技术，本学位论文结合国家安全重大基础研究项目：“微型航天器新概念、新机理研究”(课题编号：51312)的子课题“微型航天器自主生存的理论与方法研究”，对基于单目视觉系统的合作与非合作航天器相对位姿导航参数确定理论进行深入研究，具体工作如下：在综合分析各国提出的基于视觉空间目标监视、检测或逼近等演示验证任务的基础上，提出了基于单目视觉实现空间目标检测、定位、跟踪和运动控制诸功能的非合作航天器单目视觉相对导航系统方案。推导了在不同目标特征的可分辨约束下，单目视觉测量系统的有效测量范围与目标特征的尺寸特征参数、视觉敏感器焦距和像素间距等之间的约束关系式，最后利用成像系统的角分辨率分析了视觉测量系统的测量精度，为航天器视觉系统的分析和设计提供必要的理论基础。针对合作航天器的单目视觉相对位姿导航参数确定任务，提出了四个特征光标非共面设置方 关键字：航天器 视觉导航 随机化RANSAC算法 共形几何代数 几何优化 基于几何 单目视觉 航天器 相对导航 优化理论 任务应用 法能 仿真结果 仿真验证 原型 曲棍球 照相侦察卫星 雷达成像 美国 最优化算法 求解 微分 矢量 数学模型 链状

主要从以下方面介绍GNN及源码 - 如果你的训练数据不充分，没问题。GANs可以根据已知的数据并生成合成图像来扩充您的数据集。 - 可以创建看起来像人脸照片的图像 - 从描述生成图像(从文本到图像合成)。 - 提高视频的分辨率，以捕捉更精细的细节(从低分辨率到高分辨率)。 - 即使在音频领域，GAN也可以用于合成高保真音频或执行语音翻译。 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/121633697?spm=1001.2014.3001.5501

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