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4sNj_vision263c

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发布了文章 2023-2-6 16:00

机器视觉的3个经典应用案

在日常生活中，我们在购买常见的胶囊药品时，可以凭借肉眼获取药品的剂量与外形轮廓、色泽等物理量来判别胶囊药品质量的好坏。但在许多制药厂药品的批量生产过程中，单纯地靠员工的眼睛来逐个判断药品的外形轮廓与色泽，从而不能满足现代工业生产的要求。易疲...

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发布了文章 2023-2-6 10:11

使用YOLOv8做目标检测和实例分割的演示

YOLOv8是来自Ultralytics的最新的基于YOLO的对象检测模型系列，提供最先进的性能。...

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发布了文章 2023-2-2 11:20

图像传感器与图像采集卡组合使用实现更宽幅面的物体表面质量检测

两个接触式线扫图像传感器与图像采集卡组合使用，实现了更宽幅面的物体表面质量检测。...

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发布了文章 2023-2-2 10:59

深入了解六种最重要的机器学习算法类型

相似度算法被用来衡量一对记录、节点、数据点或文本之间的相似性。这些算法可以基于两个数据点之间的距离（如欧氏距离）或文本的相似性（如Levenshtein算法）。...

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发布了文章 2023-2-1 09:44

基于 OpenCV 的高效实现方案解析

图像配准被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像，或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来，以几何方式对齐图像以进行分析的过程（Zitová 和 Flusser，2003 年）。...

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发布了文章 2023-1-31 17:10

如何选择相机与对应的镜头

相机和镜头是机器视觉中重要的组成部分，合适的相机和镜头决定了系统的好坏。本文介绍如何选择相机与对应的镜头。...

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发布了文章 2023-1-31 17:06

从0到1实现神经网络（Python）

有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。...

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发布了文章 2023-1-31 14:55

高端制造新军突起，机器换人大势所趋

机器视觉应用方向包含工业级与消费级，产业边界趋于模糊。根据机器视觉联盟（CMVU）的数据，用于消费电子、半导体与新能源等板块的工业级机器视觉合计占比 79.8%。...

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发布了文章 2023-1-30 14:23

2022需求最大的8种编程语言出炉！

自创建以来，JavaScript 就一直保持着流行。目前，Javascript 仍然是整个市场上需求量最大的编程语言；而 TypeScript 的到来可能也推动了这一里程碑的实现。...

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发布了文章 2023-1-30 14:06

2023年值得关注的7大人工智能技术趋势

Alphabet（谷歌）CEO Sundar Pichai最近的演讲指出：“人工智能对人类的影响将比火、电以及互联网更加深远。” Pichai说的这个可能性将是永恒的主题，从为企业提供个性化营销、车辆跟踪到远程文档协作等。...

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发布了文章 2023-1-30 13:58

GPU的2023：短缺缓解，但价格似乎仍将上涨

AMD 的 RX 6500 XT 最初是一款适用于台式机的笔记本电脑 GPU，因此，相比 RX 6000 系列中的其他 GPU 而言，它能支持的显示器较少，缺少硬件视频编码支持，并且在老式 PCI Express 3.0 支持的 PC 端上...

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发布了文章 2023-1-29 15:15

卷积神经网络的发展及各模型的优缺点

在CV领域，我们需要熟练掌握最基本的知识就是各种卷积神经网络CNN的模型架构，不管我们在图像分类或者分割，目标检测，NLP等，我们都会用到基本的CNN网络架构。...

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发布了文章 2023-1-29 14:46

数字图像基本处理算法小结

初学图像处理，在常用算法方面，二白实在是有些头疼。就在昨天，亲爱的小白师兄，对迷茫的二白伸出了援手，为二白送来了一大份干货——图像处理常用算法总结。二白仔细阅读了这些干货，并将其中的代码跑了几遍，觉得受益匪浅。在这里，二白将干货分享给大家。...

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发布了文章 2023-1-29 10:41

传感器性能和限制

为了更好地理解理论和制造的镜头性能之间可能发生的差异，示例1-3显示了在传感器水平上发生的情况，以及如何使用不同的波长和f/#s对传感器的输出进行可视化。数字从理论过渡到现实世界的例子，包括像差和镜头制造误差。如在MTF曲线和镜头性能中注意...

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发布了文章 2023-1-17 15:43

常用机器学习算法的基本概念和特点

没有哪一种算法能够适用所有情况，只有针对某一种问题更有用的算法。机器学习算法不会要求一个问题被 100%求解，取而代之的是把问题转化为最优化的问题，用不同的算法优化问题，从而比较得到尽量好的结果。因此对于数据科学家来说，理解算法显得格外重...

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