艾科瑞特科技：计算机视觉-通用版垃圾分类图像分类（265种类别） 关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创 内容摘要： 基于265类生活垃圾标签体系和15万张图片数据的垃圾分类图像分类模型，具有广泛的应用场景。 居民小区垃圾分类指导：提供实时图像识别与分类建议。 公共场所垃圾投放指引：协助公众正确分类投放垃圾。 环卫工人垃圾收集辅助：快速识别与分拣不同种类垃圾。 城市管理部门垃圾监管：利用图像识别进行垃圾分类情况分析。 教育机构环保教学：利用垃圾分类图像进行科普教育。 社区宣传活动：展示不同垃圾种类的识别与分类方法。 垃圾处理厂分拣系统：自动化识别与分类垃圾，提高处理效率。 垃圾分类APP开发：为用户提供垃圾分类查询与指导服务。 垃圾分类竞赛与游戏：通过图像识别技术增强娱乐与教育性。 回收站点垃圾收集：精确分类回收各类可回收垃圾。 家庭垃圾分类助手：帮助家庭成员正确分类生活垃圾。 餐饮行业垃圾分类管理：确保厨余垃圾得到妥善处理。

人工智能AI进阶 人工智能课件 课外拓展10阶段十 CV基础+项目更新.rar 17.4GB 课外拓展09阶段九 阶段五NLP基础补充视频.rar 542.9MB 课外拓展08阶段八 阶段四深度学习基础补充视频.rar 531.7MB 课外拓展07阶段七 阶段三 机器学习更新.rar 3.1GB 课外拓展06阶段六 阶段二 Python高级更新.rar 8.6GB 课外拓展05阶段五 阶段一 python基础更新.rar 6.5GB 课外拓展04阶段四 入学第一课.rar 0.0MB 课外拓展03阶段三 赠送-文本摘要项目.rar 4.2GB 课外拓展02阶段二 赠送-人脸支付.rar 2.9GB 课外拓展01阶段一 HR面试技巧.rar 619.3MB 主学习路线07阶段七 人工智能面试强化赠送.rar 5.3GB 主学习路线06阶段六 人工智能项目实战.rar 22.7GB 主学习路线05阶段五 NLP自然语言处理.rar 10.2GB 主学习路线04阶段四 计算机视觉与图像处理.rar 10.6GB 主学 ### 人工智能AI进阶课程概览 #### 一、课程背景及目标 本课程旨在为学员提供一个系统性的人工智能（AI）学习路径，帮助学员掌握从基础到进阶的各项关键技术，包括但不限于Python编程、机器学习、深度学习、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域。通过丰富的理论知识讲解与实践项目操作相结合的方式，让学员能够将所学应用于实际工作中。 #### 二、课程结构与内容概述 **1. 主学习路线** - **主学习路线07阶段七：人工智能面试强化** - 内容规模：5.3GB - 内容概述：针对求职者设计的一套全面复习材料，涵盖AI领域的面试题型、答题技巧及常见问题解析等，帮助学员提高面试成功率。 - **主学习路线06阶段六：人工智能项目实战** - 内容规模：22.7GB - 内容概述：一系列真实世界中的AI项目案例分析与实践，覆盖多个应用场景和技术领域，如推荐系统、自动驾驶等。 - **主学习路线05阶段五：NLP自然语言处理** - 内容规模：10.2GB - 内容概述：深入探讨NLP技术的基础原理及其在聊天机器人、情感分析等场景中的应用。 - **主学习路线04阶段四：计算机视觉与图像处理** - 内容规模：10.6GB - 内容概述：聚焦于CV领域的核心技术与算法，包括图像识别、目标检测、图像分割等内容，并结合实例进行讲解。 **2. 课外拓展资料** - **课外拓展09阶段九：阶段五NLP基础补充视频** - 内容规模：542.9MB - 内容概述：作为对主学习路线中NLP部分的补充，这些视频提供了更深层次的技术细节介绍。 - **课外拓展08阶段八：阶段四深度学习基础补充视频** - 内容规模：531.7MB - 内容概述：深化对深度学习的理解，涵盖了神经网络的基本概念以及如何构建和优化深度学习模型的方法。 - **课外拓展07阶段七：阶段三机器学习更新** - 内容规模：3.1GB - 内容概述：最新的机器学习教程，包括监督学习、无监督学习等多种学习方法的最新进展。 - **课外拓展06阶段六：阶段二Python高级更新** - 内容规模：8.6GB - 内容概述：Python编程语言高级用法的集合，包括面向对象编程、高级数据结构、异步编程等内容。 - **课外拓展05阶段五：阶段一python基础更新** - 内容规模：6.5GB - 内容概述：适合初学者的Python基础教程，介绍了变量、数据类型、控制结构等基础知识。 - **课外拓展04阶段四：入学第一课** - 内容规模：0.0MB - 内容概述：简短的介绍性课程，帮助学员快速了解整个学习路径的结构和规划。 - **课外拓展03阶段三：赠送-文本摘要项目** - 内容规模：4.2GB - 内容概述：一个完整的文本摘要项目案例，涉及文本预处理、特征提取、模型训练等多个环节。 - **课外拓展02阶段二：赠送-人脸支付** - 内容规模：2.9GB - 内容概述：基于计算机视觉技术的人脸识别和支付系统开发教程，包括硬件选型、软件实现等方面。 - **课外拓展01阶段一：HR面试技巧** - 内容规模：619.3MB - 内容概述：专为技术岗位求职者准备的面试技巧指南，包括简历撰写、面试流程、沟通技巧等内容。 #### 三、总结 通过上述详细的课程结构与内容介绍，可以看出该课程体系覆盖了人工智能领域的各个方面，既注重基础知识的培养，又强调实践技能的提升。无论是对于想要进入AI行业的新人还是希望进一步提升技能的专业人士来说，都是一个非常有价值的学习资源。

"计算机视觉与图像处理论文实用全套PPT" 计算机视觉是一种模拟人类视觉的技术，它可以通过对图像或视频的处理来获取相应的三维信息，并存储于计算机中供人们研究和应用。近年来，计算机视觉的研究与应用已经扩展到了空間探索、地理资源勘探、工业、农业、医学和军事等多个领域，尤其是在农业工程领域更为突出。 论文的主要内容包括计算机视觉在农业工程中的应用，例如农产品的分级检测、作物营养的监测和病虫草害的防治等方面的研究。同时，论文还讨论了计算机视觉在农业工程中的存在的问题和未来的发展方向。 在农产品的分级检测方面，计算机视觉技术可以对产产品进行无接触检测，获取大量的图像参数信息，并具有标标准统一、识别率高、效率高且无损害等优点，特别适合于动植物等农产品质量的检测和综合评定。 云南农业大学的宋兰霞等人在“云南省农业科技创新工程项目”中，以计算机视觉技术为基础，针对传统方法的主观性强、准确率低、成本高的缺点，运用统计学中的最大方差法去除图像黑色背景，使用二二值法对大理石花纹进行提取，并对其含量进行测定。研究结果表明，计算机视觉技术对实现胴体图像中大理石花纹区域能够分割和含量测定的准确性很高，为肉质自动分级打下良好的基础。 淮阴工学院电电子与电气工程学院的王亚琴等人在“江苏省高校自然科学研究项目”中，提出了基于计算机视觉的鸭蛋重量智能检测方法，实现了计算机视觉称重。该方法首先要构造出鸭蛋图像的灰度梯度共生矩阵，以最大熵原理为依据求出最佳灰度和梯度分割阈值，从而实现二二维阈值的分割。 计算机视觉技术在农业工程中的应用具有很高的准确性和实时性，能够有效地提高农产品的质量和产量，对农业的发展和经济的增长产生积极的影响。 随着计算机视觉技术的发展和应用，农业工程领域也将迎来更多的机遇和挑战。在未来的研究中，需要继续探索和发展计算机视觉技术在农业工程中的应用，以提高农业的生产效率和产品质量。 计算机视觉技术在农业工程中的应用具有很高的潜力和价值，对农业的发展和经济的增长具有重要的意义。

慕尼黑工业大学计算机视觉和模式识别的主席Prof. Daniel Cremers，PPT课件包括 1、Mathematical Background:Linear Algebra 2、Representing a Moving Scene 3、Perspective Projection 4、Estimating Point Correspondence 5、Reconstruction from Two Views:Linear Algorithms 6、Reconstruction from Multiple Views 视频B站上有

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）与Qt框架的结合是常见的开发选择，尤其是在构建C++应用时。本资源提供了关于如何利用这两者进行视觉识别软件框架开发的基础知识。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它包含了众多用于图像处理、特征检测、图像识别、机器学习等功能的算法。OpenCV支持多种编程语言，包括C++，使得开发者可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务的实现。在"6.16.opencv案例教程"中，你可能会找到如图像读取、基本操作（如缩放、旋转、颜色空间转换）、滤波、边缘检测、特征匹配等经典示例，这些都是计算机视觉中的基础操作。 Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，适用于桌面、移动和嵌入式设备。它提供了丰富的UI设计工具和组件，使得开发者能够创建美观且功能丰富的用户界面。当OpenCV用于处理图像和视频数据时，Qt可以用于构建用户交互界面，将处理结果展示出来。在"6.17.框架搭建"中，可能讲解了如何在Qt环境中集成OpenCV，创建窗口，将OpenCV处理的图像显示到界面上，以及如何响应用户输入来控制OpenCV的处理流程。 虽然资源提到代码不完善且存在bug，但它们仍能作为一个起点，帮助初学者理解如何将OpenCV和Qt结合使用。你可以从中学习到以下几点： 1. **集成OpenCV与Qt**：这通常涉及到配置项目的编译设置，确保OpenCV库被正确链接，并在Qt代码中引入必要的头文件。 2. **创建图像显示窗口**：在Qt中，你可以使用`QLabel`或者`QImage`来显示OpenCV处理后的图像。 3. **事件处理**：学习如何捕获用户事件，如按键或鼠标点击，然后根据这些事件调用OpenCV的相应处理函数。 4. **线程管理**：由于图像处理通常较耗时，可能需要在后台线程进行，以避免阻塞UI。这涉及到Qt的多线程知识和OpenCV的异步处理。 5. **错误调试**：资源中提到的bug是学习过程的一部分，通过调试和修复错误，你能更深入地理解代码的工作原理。 6. **持续学习与改进**：这个资源只是一个基础框架，意味着你还有很大的发展空间。你可以逐步完善代码，增加更多功能，如对象检测、人脸识别，甚至深度学习模型的集成。 通过研究这些材料，你不仅可以掌握OpenCV和Qt的基本用法，还能了解到如何将两者结合起来，创建一个功能性的计算机视觉应用。尽管代码可能需要调整和完善，但这个过程本身就是学习和提升技能的好机会。

HALCON中文手册.pdf

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。