摘要：本文作者蔡量力，公众号：计算机视觉life成员，由于格式原因，公式显示可能出问题，建议阅读原文链接： "综述 | 相机标定方法" 另外推荐几个原创的号 "计算机视觉，Python，自然语言处理、数据挖掘相关，汇总最新资源，学习更高效！" 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的 阅读全文
综述 | SLAM回环检测方法
2019-08-27 19:29 by 计算机视觉life, 5226 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：本文作者任旭倩，公众号：计算机视觉life成员，由于格式原因，公式显示可能出问题，建议阅读原文链接： "综述 | SLAM回环检测方法" 在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的 累积误差 。一个消除 阅读全文
从零开始一起学习SLAM | 用四元数插值来对齐IMU和图像帧
2019-08-19 19:27 by 计算机视觉life, 2422 阅读, 2 推荐, 收藏,
摘要：视觉 Vs. IMU 小白：师兄，好久没见到你了啊，我最近在看IMU（Inertial Measurement Unit，惯性导航单元）相关的东西，正好有问题求助啊 师兄：又遇到啥问题啦？ 小白：是这样的，现在VIO（Visual Inertial Odometry，视觉惯性里程计）很火，我就想试试 阅读全文
2019-2020年值得关注的9个AR发展趋势
2019-07-15 18:26 by 计算机视觉life, 1658 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：作者Andrew Makarov，由计算机视觉life编辑：乔媛媛编译 更好的阅读体验请看首发原文链接 "2019 2020年值得关注的9个AR发展趋势" 增强现实技术在2019年实现了创纪录的发展。微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)、苹果(Apple)、Facebook和谷歌等大型 阅读全文
计算机视觉方向简介 | 图像拼接
2019-07-15 18:06 by 计算机视觉life, 3313 阅读, 1 推荐, 收藏,
摘要：作者戴金艳，公众号：计算机视觉life， 编辑部成员. 首发原文链接 "计算机视觉方向简介 | 图像拼接" 简介 图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常用到五个步骤： 阅读全文
“人工智能资源对接平台”发布，找人、找技术不再难！
2019-07-10 20:05 by 计算机视觉life, 1082 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：背景 因为自己做公众号，所以能够接触到不同年龄阶段、不同行业、不同背景的人。后台经常遇到有读者询问找实习、找工作、找人做项目、找公司合作等。于是在微信群里对资源对接需求做了简单的调研，大家反应比较热烈，尤其是一些学生实习找工作和中小公司招聘和项目的需求比较强烈，经过调研和思考，我们联合人工智能行业内 阅读全文
医学图像处理最全综述
2019-07-10 11:40 by 计算机视觉life, 27238 阅读, 1 推荐, 收藏,
摘要：本文作者 张伟，公众号：计算机视觉life，编辑成员 0、引言 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X 射线成像 （X CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发 阅读全文
图像分割最全综述
2019-07-09 22:05 by 计算机视觉life, 24440 阅读, 1 推荐, 收藏,
摘要：本文作者净浩泽，公众号：计算机视觉life，编辑成员 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把 阅读全文
目标检测最全综述
2019-07-09 21:39 by 计算机视觉life, 4786 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：本文作者 刘畅，公众号：计算机视觉life，编辑部成员 前言 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是 阅读全文
解放双手——相机与IMU外参的在线标定
2019-07-09 21:16 by 计算机视觉life, 6685 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：本文作者 沈玥伶，公众号：计算机视觉life，编辑部成员 一、相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中，相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图。这是因为这两个传感器之间具有互补性：相机在快速运动、光照改变等情况下容易失效。而IMU能够高频地获得机器人内部的运 阅读全文
浙公网安备 33010602011771号