原帖地址: http://blog.sciencenet.cn/blog-370458-750306.html 关于计算机视觉和模式识别领域的期刊并不是很多,下面我收集了一些该领域的代表性期刊,并介绍了他们的影响因子以及投稿难度和审稿周期.希望对大家有帮助吧,后期大家还有发现的可以留言,补充哦. 首先介绍计算机视觉领域的4个顶级代表性期刊吧. (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE模式分析与机

基于python脚本语开发的数字图像处理包有很多,常见的比如PIL.Pillow.opencv.scikit-image等.PIL和pillow只提供了基础的数字图像处理,功能有限:OpenCV实际上是一个C++库,提供了python接口,更新较慢:scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进行处理. 一.SKimage skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ,它对scipy.ndimag

什么是opencv? opencv是一个计算机视觉库.它目前有两个分支2.4.X和3.X,2.4.X版本是经典版本,网上的教程资源大多是关于它的,所以推荐使用2.4.X. 它能帮我做什么? 这意味着你可以在自己的程序中使用计算机视觉相关功能,但不必关注具体实现.就像你使用电脑,但并不用关注电脑内部的原理.你唯一需要知道的就是如何使用它. 我该如何使用它? 这就是本文的工作^-^ . 1,下载opencv 首先到opencv官网下载win平台的opencv,解压后你可以看到下面两个文件夹——bui

近日,腾讯优图与<科学>(Science)杂志共同发布<Seeing is believing: R&D applications of computer vision>(眼见为实:计算机视觉的研发和应用)主题报告,通过全球计算机视觉领域的专家访谈,为大众带来当下计算机视觉技术发展的全面解读,也为即将到来的计算机视觉峰会拉开序幕. 人工智能 (AI) 曾经只是一种存在于科幻领域的科技,而现在,研究实验室已经不断研发出了各种应用 AI 的日常产品.AI 技术的进步很大程度上得

使用 Azure 的计算机视觉服务,开发人员可以访问用于处理图像并返回信息的高级算法. 主要包含如下高级算法: 标记视觉特性Tag visual features 检测对象Detect objects 图像分类Categorize an image 描述图像Describe an image 检测人脸Detect faces 检测图像类型Detect image types 检测特定领域的内容Detect domain-specific content 检测颜色方案Detect the colo

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(中)   计算机视觉初级部分知识体系                       总结了一下自己在计算机视觉初级部分的知识框架,整理如下.  个人所学并不全面(比如图像频域方面了解就比较少),仅做参考. 图像点(pixel值)运算 1. 直方图: 2. 线性/非线性变换: 3. 灰度均衡化/规定化: 4. H-S直方图 图像几何变换 1. 平移.旋转.镜像.缩放(图像金字塔,图像多尺度表达的一种方法,高斯金字塔.拉普拉斯金字塔): 2. 仿射变换 空间域滤

TeXstudio 编写Latex论文的若干问题解决方案总结       问题1: 如何安装TeXstudio 以及 Texstudio当中的中文字体使用问题.   一.如何安装TeXstudio 很多人推荐使用TexStudio.注意,texstudio是一个latex编译器,而非latex的软件实体.正如rstudio和r的关系.因此,先要安装latex软件,之后才能使用TexStudio.   1. 到这里下载并安装MikTex:http://miktex.org/ 或者TexLive20

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行

OpenCV训练分类器制作xml文档 (2011-08-25 15:50:06) 转载▼ 标签: 杂谈 分类: 学习 我的问题:有了opencv自带的那些xml人脸检测文档,我们就可以用cvLoad()这个函数加载他们,让他们对我们的人脸进行检测,但是,现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸,还有很多物品需要识别,所以,能不能自己做个xml的检测文档,用它来检测自己需要的东西呢?例如,检测一个可乐瓶! 问题解决: 首先了解下,目标检测分为三个步骤: 1. 样本的创建 2. 训练分类器 3. 利

一.纸 评论文章分类: [1] D. Geronimo, and A. M.Lopez. Vision-based Pedestrian Protection Systems for Intelligent Vehicles, BOOK, 2014. [2] P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions

作者:陈希章 发表于 2017年7月31日 引子 谈论人工智能是让人兴奋的,因为它具有让人兴奋的两大特征 -- 每个人都似乎知道一点并且以知道一点为荣,但又好像没多少人能真正讲的明白.毫无疑问,我也仅仅是知道一点点,这一篇文章试图想通过比较接地气的方式给一部分人讲明白.这还得说要感谢这样一个时代,换做是几年前我是绝不敢造次的 -- 那时虽然人工智能并不稀奇,但大抵都是王谢堂前的燕儿,而如今随着技术的发展,人工智能不再高不可攀,变得和我们日常工作生活密切相关.看得见摸的着了. 人工智能已经从一个概

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

参考文档: linux 内核剖析:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-linux-kernel/ 1.1 linux 内核历史 在 20 世纪 60 年代,MIT(Massachusetts Institute of Technology)和一些公司为 GE-645 开发了一个名为 Multics(Multiplexed Information and Computing Service)的实验性的操作系统.这个操作系统的开发者之一 AT&

转载:http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html 1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr

谈论人工智能是让人兴奋的,因为它具有让人兴奋的两大特征 —— 每个人都似乎知道一点并且以知道一点为荣,但又好像没多少人能真正讲的明白.毫无疑问,我也仅仅是知道一点点,这一篇文章试图想通过比较接地气的方式给一部分人讲明白.这还得说要感谢这样一个时代,换做是几年前我是绝不敢造次的 —— 那时虽然人工智能并不稀奇,但大抵都是王谢堂前的燕儿,而如今随着技术的发展,人工智能不再高不可攀,变得和我们日常工作生活密切相关.看得见摸的着了. 人工智能已经从一个概念,到原型实践,到现在的产业化,甚至前不久国务院还

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr

主 题:AI Conference 2018人工智能大会 时 间:2018.04.11-4.13 地 点:北京国际饭店会议中心 发起人:O'Reilly 和 Intel 参与部门:研发设计部 参会人员:柳玉豹 兴海物联AI Lab负责人 记录人:柳玉豹 2018年4月10日至4月13日,很荣幸代表企业参加由O'Reilly和Intel共同举办的AI Conference 2018北京站大会. 大会的主题是"探索在业务中应用人工智能的机会",来自Google.Intel.Uber.Ama