康耐视VisionPro带DM码坐标棋盘格标定板CAD图，棋盘格PDF打印即可使用。 内涵400*400尺寸，棋盘格【0.2、0.5、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0mm】(毫米)等7种尺寸的DM棋盘格标定板CAD图， 另外包含不带DM码的棋盘格标定板4种，用A4纸打印可初步校正使用

carvana-image-masking-challenge：train 数据（数据分为train和mask，全部数据太大，单独上传，mask再另一个下载链接里） 数据介绍：2017 年 7 月，美国二手汽车零售平台 Carvana 在知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布了名为 Carvana 图像掩模大挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了许多计算机视觉等相关领域的研究者参与。

数据集是一个大规模的虹膜图像数据集，由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含来自 1000 名受试者的 20000 幅虹膜图像，每名受试者提供 20 幅图像。这些图像使用IKEMB-100 双眼虹膜相机采集，分辨率为 640×480 像素。数据集的特点：规模大：包含 1000 名受试者的虹膜图像，是首个公开的千人级虹膜数据集。图像质量高：使用先进的 IKEMB-100 相机采集，图像清晰，适合用于虹膜特征提取。多样性丰富：图像中存在多种类内变化，如眼镜佩戴、镜面反射等，增加了数据集的复杂性和实用性。虹膜识别算法研究：可用于开发和验证虹膜识别算法，包括图像预处理、特征提取、特征匹配等。分类与索引方法开发：适合用于研究虹膜特征的独特性，开发新的分类和索引方法。机器学习与深度学习：为深度学习模型（如卷积神经网络）提供丰富的训练数据，提升模型的准确性和鲁棒性。数据集为虹膜识别研究提供了宝贵的资源，帮助研究者深入探究虹膜特征的独特性和多样性，推动虹膜识别技术在生物特征识别领域的应用和发展。

内容概要：本文档详细介绍了基于Swin Transformer架构的深度学习模型——SwinUNet的实现。该模型采用了改进的Global-Local Spatial Attention（GLSA）机制，结合了全局上下文理解和局部细节捕捉能力，提升了模型对图像特征的理解。文档具体描述了GLSA模块、窗口化多头自注意力机制（Window-based Multi-head Self-Attention）、Swin Transformer块、补丁嵌入（Patch Embedding）、下采样与上采样层等关键组件的设计与实现。此外，还展示了模型的前向传播流程，包括编码器、瓶颈层和解码器的具体操作。 适合人群：具备一定深度学习基础，特别是熟悉PyTorch框架和Transformer架构的研发人员。 使用场景及目标：①适用于医学影像、遥感图像等需要高精度分割任务的场景；②通过改进的GLSA机制，提升模型对全局和局部特征的捕捉能力，从而提高分割精度；③利用Swin Transformer的层次化结构，有效处理大规模图像数据。 阅读建议：此资源不仅包含代码实现，还涉及大量理论知识和数学推导，因此建议读者在学习过程中结合相关文献深入理解每个模块的功能和原理，并通过调试代码加深对模型架构的认识。

《2021 电赛 F 题视觉教程+代码免费开源》 本文主要针对2021年电子竞赛(F题)中的视觉技术进行详细讲解，并提供了相关的代码资源。该教程聚焦于K210芯片和OpenMV的数字识别与红线循迹功能，旨在帮助参赛者理解和应用这些技术。 1. K210 数字识别、滤噪、判断 在K210芯片上实现数字识别是一个关键环节。为了克服数字不能完全进入视野、帧误识等问题，需要进行滤噪处理。这通常涉及到对识别结果的算法优化，例如使用YOLOV5神经网络模型进行训练。YOLOV5是一种实时目标检测系统，能高效地处理图像中的目标。训练集由3403张赛道数字照片组成，利用labelimg工具进行标注，生成的数据集用于训练得到.pt模型。之后，需要将.pt模型转换为K210板支持的.kmodel模型。 K210的操作步骤包括： 1. 下载Maixpy IDE (https://www.sipeed.com/index.html) 2. 更新固件库，参照官方教程(https://wiki.sipeed.com/soft/maixpy/zh/get_started/upgrade_maixpy_firmware.html) 3. 把文件拷贝至TF卡，格式化为FAT32 4. 在IDE中查看效果 5. 使用串口调试助手（波特率115200）测试指令通信 1. OPENMV 红线循迹 OpenMV用于实现小车的红线循迹功能。在处理过程中，要考虑到小车行驶中可能出现的各种场景，如数字识别、滤波处理等。上位机负责识别和滤波，然后将指令发送给下位机执行。例如，识别到数字12后，后续不再发送指令；识别到34，则在路口发送“l”或“r”；而5678号病房则需在两个路口分别发送转向指令。 代码部分提供了详细注释，帮助理解每一步操作。在Maixpy IDE中，由于Python的numpy和pandas库无法直接调用，需要找到替代方法或者对现有代码进行调整。 通过本教程，参赛者不仅能学习到K210和OpenMV在数字识别和红线循迹中的应用，还能掌握神经网络模型训练、数据集制作、模型转换以及嵌入式系统的调试技巧，为电子竞赛做好充分准备。这个免费开源的资源为参赛团队提供了宝贵的实践经验和参考代码，有助于提升项目的完成度和竞争力。

经典计算机视觉入门教材，绝对经典，马颂德，张正友编著，1998.

《计算机视觉中的数学方法》由射影几何、矩阵与张量、模型估计3篇组成，它们是三维计算机视觉所涉及的基本数学理论与方法。射影几何学是三维计算机视觉的数学基础，《计算机视觉中的数学方法》着重介绍射影几何学及其在视觉中的应用，主要内容包括：平面与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。矩阵与张量是描述和解决三维计算机视觉问题的必要数学工具，《计算机视觉中的数学方法》着重介绍与视觉有关的矩阵和张量理论及其应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代数，运动与结构，多视点张量。模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及变换或某种数学量的估计，《计算机视觉中的数学方法》着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。

《Pattern Recognition Letters》（《模式识别信函》）是国际上极具影响力的学术期刊，主要聚焦于模式识别与机器学习领域的前沿研究。为了帮助作者高效地撰写符合该期刊排版要求的论文，专门设计了LaTeX模板。使用该模板前，需在Overleaf平台创建新项目。Overleaf是一款便捷的在线LaTeX编辑器，支持多人协作编写与文档管理。将模板文件上传至Overleaf后，即可开始论文撰写。 模板压缩包中的“prletter-28012014”文件是核心部分，通常包含以下内容：一是main.tex文件，这是主体LaTeX文件，涵盖文章标题、作者信息、摘要、章节结构及参考文献等；二是biblio.bib文件，作为外部参考文献数据库，用于存储文献引用信息，LaTeX会据此生成参考文献列表；三是sty或cls文件，这些是样式文件，用于定义文章格式，如页边距、字体、标题样式等，以确保符合《Pattern Recognition Letters》的格式要求；四是figure或img文件夹，用于存放论文中的图像或图表，LaTeX可引用这些文件将图像插入到文章中；五是其他辅助文件，如.aux、.log等，这些文件在LaTeX编译过程中生成，用于记录编译信息。 在LaTeX中撰写论文主要分为编译和预览两个步骤。在Overleaf上编译main.tex文件后，LaTeX会处理所有指令和引用，生成PDF预览。若需修改格式或内容，只需更新源文件并重新编译，预览即可自动更新。 使用该模板时需注意以下几点：一是根据期刊指南，确保摘要简洁明了，突出研究的主要发现；二是引用格式需严格遵循Elsevier的规定，通常采用作者-年份引用方式；三是图表和图形应清晰易读，每个图表都需配备标题和说明；四是遵循期刊对字数、引用数量和页数的限制；五是正确使用LaTeX命令设置章节标题、子标题、列表、数学

**长光辰芯高速CMOS图像传感器GSPRINT4502详解** 在现代电子技术领域，图像传感器是至关重要的组件，特别是在机器视觉、工业自动化、医疗成像以及科研应用中。本文将深入探讨“长光辰芯”这家国内知名半导体企业推出的高速CMOS图像传感器——GSPRINT4502，该产品以其卓越的性能和广泛的应用场景赢得了业界的关注。 GSPRINT4502是一款专为高分辨率、高速度应用设计的CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器。CMOS传感器以其低功耗、低成本和高性能的特点，近年来在图像传感器市场中占据了主导地位，与传统的CCD（电荷耦合器件）传感器相比，CMOS技术更便于集成到各种嵌入式系统中。 该传感器的特性主要包括以下几个方面： 1. **高分辨率**：GSPRINT4502提供了4502 x 4502像素的高分辨率，这使得它能够捕捉到极为细腻的图像细节，适合于需要高精度成像的场合，如生物医学研究和精密检测。 2. **高速度**：这款传感器的设计着重于高速成像，能够以较高的帧率捕捉动态画面，这在机器视觉应用中至关重要，例如在生产线上的缺陷检测或运动物体的追踪。 3. **低噪声**：CMOS图像传感器的一个关键指标是噪声水平，GSPRINT4502通过优化电路设计和信号处理技术，实现了低暗电流噪声和读出噪声，确保了图像的清晰度和质量。 4. **高动态范围**：GSPRINT4502具备宽动态范围，能够在强光和弱光环境下都能捕捉到丰富的明暗层次，这对于户外监控、自动驾驶等需要处理复杂光照条件的应用非常有利。 5. **灵活性与易用性**：作为一款面向嵌入式系统的传感器，GSPRINT4502提供了多种接口选项，便于用户进行系统集成，并且其小巧的封装尺寸也利于设备的紧凑设计。 6. **优化的电源管理**：考虑到实际应用中的功耗问题，GSPRINT4502设计有高效的电源管理系统，能够在保证性能的同时降低整体能耗。 7. **持续的技术支持**：“长光辰芯”作为国内领先的半导体企业，会为用户提供持续的技术支持和服务，包括最新的数据手册、驱动程序开发和应用案例参考。 在提供的"**GSPRINT4502_Preliminary_Datasheet V0.4 20221024.pdf**"文件中，读者可以找到更详细的技术参数、电气特性、引脚配置以及使用指导等内容。这份数据手册是理解和评估GSPRINT4502性能的基础，也是系统设计师和工程师进行产品选型和应用开发的重要参考资料。 长光辰芯的GSPRINT4502是一款集高分辨率、高速度和低噪声于一体的CMOS图像传感器，对于那些寻求在机器视觉、科研和工业应用中实现高性能成像解决方案的用户来说，无疑是一个理想的选择。通过充分利用这款传感器的各项优势，开发者可以构建出更智能、更高效、更精确的图像处理系统。

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