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正像其它学科一样,一个大量人员研究了多年的学科,却很难给出一个严格的定义,模式识别如此,目前火热的人工智能如此,计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念
机器视觉系统需要的信息包含在采集到的数字图像中,以像素的形式存在。要实现准确测量和控制,需要使用真实世界的坐标系和测量单位,即要得到像素与真实世界坐标系的映射关系,才能进行后续处理。
凭借当今科技进步尤其是图像处理技术的发展,越来越多的假冒伪劣商品披上了高仿的外衣并且轻松骗取了消费者的信任。
图像在采集和传输的过程中,通常会产生噪声,使图像质量降低,影响后续处理。因此须对图像进行一些图像滤波、图像增强等预处理。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。
清微智能推出最新 TX510 AI 处理器,将华邦 1Gb LPDDR3 芯片整合至单一 SiP ; 在华邦 DRAM 高达 1866Mb/s 带宽的支持下,TX510 SoC 执行速度高达 1.2T(Int8),为生物识别和 3D 感测应用立下基准。
与非网12月7日讯 随着图像处理技术的发展,对图像清晰度即图像像素要求逐渐提升。同时,图像处理芯片国产化迭代进程加快,也对图像处理芯片前端保护器件的性能要求越来越高,尤其是应用于视频口的保护器件,对其电容和钳位电压(残压)更为关注。 对此,专注深耕保护器件领域的维安(WAYON),推出了低电容、低残压、高性能的半导体放电
UR机器人专用的佳能 “Vision Edition-U”图像处理软件正式登陆中国,加速实现工厂可视化管理
图片逐渐成为互联网主要的内容构成,相应的图片处理需求也在高速成长,移动应用与用户生产内容(UGC)正在驱动数据中心图像处理的业务负载快速增加。
CEVA,全球领先的智能和互联设备信号处理平台和人工智能处理器IP授权许可厂商 (纳斯达克股票交易所代码:CEVA) 宣布与加拿大蒙特利尔的私有企业Immervision, Inc.达成战略合作协议。
上个世纪在医疗成像领域实现的技术进步为非侵入诊断创造了前所未有的机会,并确立医疗成像作为医疗健康系统的组成部分。代表这些进步的主要创新领域之一是医疗图像处理的跨学科领域。
前端设备专用的视觉和神经网络处理器是确保图像处理性能和低功耗恰当组合的最好方式。
基于软件的图像处理方法存在着一些局限性,尤其是计算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台。许多图像处理本身就是并行计算的,并且FPGA的编程硬件,本质上也是并行的。但是利用FPGA硬件进行图像处理存在很多的困难,需要学到很多的技巧。
机器视觉在工业自动化系统中的应用已经有一定的历史,它取代了传统的人工检查,提高了生产质量和产量。 我们已经看到了相机在计算机、移动设备和汽车等日常生活设备中的迅速普及,但是机器视觉的最大进步莫过于处理能力。
在CES 2018大展中,QLED(量子点)电视与AMOLED电视两大阵营持续角力,并正式将战火从4K分辨率延续至8K分辨率。
为此我们整理重发一篇去年分享过的《傅里叶变换的物理意义》一文,以便大家更好的理解。
据麦姆斯咨询报道,2022年全球3D机器视觉市场规模有望达到21.3亿美元,2017年到2022年期间的复合年增长率将达到11.07%。
除了围绕屏幕的突破,摄像头也被认为是2017年升级最大的元器件。而从最新曝光的信息看,即将在本周五(5月26日)发布的金立S10 搭载的四摄像头或将正式掀起今年的“四摄”大战。
王晓鹏,北京释码大华科技有限公司创始人、CEO,先后被评为“国家千人计划国家特聘专家”“北京市科技新星”等,2003年毕业于华中科技大学电子信息工程系,毕业后留学英国,2006年获数字图像处理专业博士学位。2010年,王晓鹏回国创办北京释码大华科技有限公司,攻破了传统虹膜识别技术和设备难题,公司拥有虹膜识别核心技术及完全自主知识产权
图像技术处理,image signal process,业内简称为ISP技术。在了解ISP技术之前,我们要先了解人眼的视觉感知,这是因为人类对图像信号的处理全部来源于对人眼的模仿,了解了人眼的视觉构造,就可以和图像处理部分的内容
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