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分享课程——OpenVINO2022计算机视觉模型部署与加速课程，附源码+模型文件+思维导图。

「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位

用于构建高质量数据集和计算机视觉模型的开源工具。 •• •••• 是由创建的开源ML工具，可帮助您构建高质量的数据集和计算机视觉模型。 使用FiftyOne，您可以搜索，排序，过滤，可视化，分析和改善数据集，而无需进行过多的整理或编写自定义脚本。它还提供了用于分析模型的强大功能，使您能够了解模型的优缺点，可视化，诊断和纠正其故障模式，等等。 FiftyOne的设计轻巧，可轻松集成到您现有的CV / ML工作流程中。 您可以加入我们的Slack社区，阅读我们在Medium上的博客，并在社交媒体上关注我们，从而参与其中： 安装 您可以通过pip安装FiftyOne的最新稳定版本： pip install fiftyone 请查阅以获取故障排除以及有关使用FiftyOne进行启动和运行的其他信息。 快速开始 通过启动快速入门，直接进入FiftyOne： fiftyone quicksta

darknet(CPU版)，基于win10+vs2017编译

叶片是航空发动机的重要部件, 由于工作环境恶劣, 容易出现损坏。对损坏的叶片进行修复是比较经济的做法, 模型重构是航空发动机叶片修复的关键技术之一。为此提出了一种基于散斑视觉测量的叶片模型重构方法。采用散斑视觉系统采集叶片曲面散斑点; 通过散斑点立体匹配得到局部点云数据; 通过点云拼接得出叶片整体点云; 根据叶片点云曲率提取边界点, 通过三次B样条曲线对叶片点云边界点进行拟合, 得出叶片包络曲线; 利用包络曲线和点云重建叶片模型; 进行了实验验证, 证明了方法的可行性。

使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。

计算机视觉-模型学习和推理笔记第四章 计算机视觉.pdf

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术, 提出将K-means 聚类法应用在数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型HVS和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半色调图像之间的视觉误差; 利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区, 在每个聚类分区应用最小平方法least-squares最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差, 所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法LSMB算法相比, 随着聚类分区的增加, 图像平滑且边缘清晰度增加, 尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较, 该算法的均方误差值有所降低, 而权重信噪比和峰值信噪比提高了0. 2～2 dB, 模拟实验结果验证了算法的有效性。

行业分类-电信-一种瞬态触发信号的多元统计视觉模型.rar