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2016/5/30
Python机器视觉编程环境搭建方法与示例 iracer的博客 博客频道
2016年03月 (4) 2016年02月 (12) 2016年01月 (9)
[python] 01. python setup.py install
然后再次编辑系统环境变量，将C:\Python27\Scripts也添加到Path，这样可以方便的运行pip
有了pip可以在命令行使用 pip install xxx 的方法方便的安装所需的第三方库，例如下面的NumPy和SciPy等第三方 库了。
*Hadoop中Map端shuffle源码解 析
版本选择： 选择Python2还是Pyhton3这是一个问题，我们需要知道的：
Python2：用的人多，坑少，大多数第三方库目前都支持。 Python3：重大改进，发展趋势。但有些第三方库目前还支持不到3.x。 Python3与Python2有很多语法差异，并且不兼容2.x版本。 对初学者，可以先学Pyhton2.7，等第三方库支持较好了再学习Python3，也会比较快入手。 安装并添加环境变量： 下载与操作系统对应的版本，运行安装，这里选择默认安装路径C:\Python27。
Python机器视觉编程环境的常用配置如下：
Python：Pyhton2.7或Python3.x
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pip：python的一个包管理器，安装后可方便的引入第三方库
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NumPy：该模块用于python计算机视觉编程时的向量、矩阵的表示与操作 SciPy：更高级的数学计算模块
OpenCV—基本数据结构与(3示4例16)
五个使用计算机视觉技术的实用案例
五个使用计算机视觉技术的实用案例1. 人脸识别技术的应用案例人脸识别技术是一种基于计算机视觉的技术，通过对人脸图像进行分析、识别和比对，可以实现多种实用功能。
以下是五个使用人脸识别技术的实用案例：首先，人脸识别技术在安全领域有广泛应用。
例如，很多公共场所使用人脸识别技术来识别和监控犯罪嫌疑人或失踪人员。
警方可以通过比对人脸数据库中的图像，迅速找到目标人物并采取相应的行动。
此外，人脸识别技术还可以应用于智能门禁系统，只有经过授权的人脸才能解锁进入某些特定区域，提高了安全性。
其次，人脸识别技术在金融界也有重要应用。
银行和金融机构可以利用人脸识别技术进行客户身份验证，确保进行交易的人是合法用户。
这不仅可以减少身份欺诈和交易风险，还提高了金融服务的便利性和效率。
此外，一些支付平台也开始采用人脸识别技术，使用户可以通过面部扫描完成支付，简化了支付流程，增加了安全性。
第三，人脸识别技术在医疗领域有诸多应用。
例如，医院可以使用人脸识别技术来识别和管理患者信息，提供个性化、高效的医疗服务。
此外，人脸识别技术还可以帮助医生快速准确地诊断疾病。
通过分析患者的面部特征，可以判断是否存在临床症状，并提供及时的治疗建议。
第四，人脸识别技术在教育领域也有广泛应用。
许多学校利用人脸识别技术进行考试监控，防止作弊行为的发生。
此外，人脸识别技术还可以用于学生考勤管理，自动记录学生的出勤情况，方便教师和家长进行管理和监督。
同时，一些教育机构还利用人脸识别技术来开展个性化教育研究，根据学生的面部表情和反应，了解其学习兴趣和困难，提供针对性的教学内容和方法。
最后，人脸识别技术在商业领域也有广泛应用。
零售行业可以使用人脸识别技术来进行顾客行为分析，了解顾客的购买习惯和偏好，从而提供个性化的营销策略。
此外，人脸识别技术还可以应用于智能广告牌和智能导购机器人，根据顾客的性别、年龄和情绪等信息，展示相关的广告和产品，提升消费者体验和销售效果。
机器学习领域的知名人物和论文
机器学习领域的知名人物和论文机器学习作为人工智能领域的重要分支及研究方向，不断涌现出许多杰出的知名人物以及具有重要影响力的论文。
这些人物和论文在推动机器学习技术发展和应用方面起到了重要的作用。
本文将介绍几位机器学习领域的知名人物以及他们的重要论文，带领读者了解机器学习领域的发展脉络和重要思想。
1. Andrew Ng（吴恩达）在机器学习领域，Andrew Ng无疑是一个家喻户晓的人物。
他是斯坦福大学的教授，并且曾经是谷歌的首席科学家。
他的重要贡献之一是创建了Coursera上非常著名的机器学习课程，该课程使得机器学习技术的学习变得更加便捷和可普及。
他的学术研究涉及深度学习、神经网络以及数据挖掘等领域。
他的论文《Deep Learning》被广泛引用，对深度学习领域的发展起到了重要推动作用。
2. Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）Geoffrey Hinton被誉为“深度学习之父”，他是深度学习领域的杰出研究者和学者。
他的重要贡献之一是开发了BP（Backpropagation）算法，该算法为神经网络的训练提供了有效的方法。
他还提出了“Dropout”技术，通过随机丢弃一些神经元的方式来防止神经网络的过拟合问题。
他的论文《Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition》对语音识别等领域产生了巨大的影响。
3. Yoshua BengioYoshua Bengio是加拿大蒙特利尔大学教授，也是深度学习领域的重要人物之一。
他在深度学习领域的贡献源远流长。
他的论文《Learning Deep Architectures for AI》介绍了深度学习的概念和技术，并提出了一种深度置信网络（Deep Belief Networks）的训练方法。
这篇论文的发表引发了深度学习的研究和应用的热潮。
4. Ian GoodfellowIan Goodfellow是深度学习领域的年轻研究者，其主要贡献是提出了生成对抗网络（GAN）的概念。
机器视觉大牛
机器视觉方向的明星人物介绍/forum.php?mod=viewthread&tid=5653&fromuid=2664CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。
其最有影响力的研究成果：图像分割。
其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。
这是图像分割领域内最经典的算法。
主页：/~jshi/ 和/~jshi/CV人物2：Kristen Grauman毕业于MIT，导师是Trevor Darrell。
其最有影响力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用于图像匹配。
她和Darrell在2005年CVPR合作发表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。
金字塔匹配核函数可快速搜索两个特征集合之间匹配的特征，可应用于图像匹配、物体识别，是该领域经典算法之一。
2011年Marr奖得主。
主页：/~grauman/CV人物3：Irfan Essa现任教于Georgin Tech佐治亚理工大学，毕业于MIT，其最有影响力的研究成果：人脸表情识别。
Essa和Alex Penland 在1997年PAMI合作发表了”Coding, analysis,interpretation,and recognition of facial expression”, 结合了几何模型和面部肌肉无力模型，用来描述脸部结构。
主页：/people/irfan-essaCV人物4：Matthew Turk毕业于MIT，最有影响力的研究成果：人脸识别。
其和Alex Pentland 在1991年发表了”Eigenfaces for Face Recognition”.该论文首次将PCA（Principal Component Analysis）引入到人脸识别中，是人脸识别最早期最经典的方法，且被人实现，开源在OpenCV 了。
《2024年深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究》范文
《深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
计算机视觉，作为人工智能的重要分支，已经深入到我们生活的方方面面，如人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等。
本文将就深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术进行深入探讨。
二、深度学习基础深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于神经网络。
神经网络通过模拟人脑神经元的结构和工作方式，可以学习和理解复杂的模式。
在计算机视觉领域，深度学习主要通过卷积神经网络（CNN）实现图像的识别和分类。
三、关键技术研究1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的重要应用。
它通过卷积操作提取图像的局部特征，然后通过全连接层进行分类或回归。
CNN在图像分类、目标检测、语义分割等领域有着广泛的应用。
近年来，随着深度学习的不断发展，CNN的模型结构也在不断优化，如残差网络（ResNet）、轻量级网络（MobileNet）等。
2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种无监督学习的深度学习模型，由生成器和判别器组成。
GAN在计算机视觉领域的应用主要包括图像生成、图像修复、超分辨率等。
通过生成器和判别器的对抗训练，GAN 可以生成高质量的图像，为计算机视觉领域带来了新的可能性。
3. 迁移学习与微调迁移学习是利用在大数据集上预训练的模型来辅助小样本数据的训练。
在计算机视觉领域，可以利用在大规模图像数据集上预训练的模型（如ResNet），然后通过微调（fine-tuning）来适应特定的任务。
迁移学习和微调可以有效提高模型的性能，同时降低模型的训练成本。
四、应用领域分析1. 人脸识别深度学习在人脸识别领域的应用已经非常成熟。
通过卷积神经网络提取人脸特征，然后利用分类器进行人脸识别。
人脸识别技术在安防、金融、支付等领域有着广泛的应用。
2. 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉的另一重要应用领域。
通过深度学习算法分析道路情况、行人、车辆等信息，然后对汽车进行决策和控制。
滕范文简介
滕范文简介滕范文，男，汉族，1965年出生于江苏省南京市，现为南京大学教授、博士生导师。
主要从事计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作，是国内外知名的学者之一。
教育背景滕范文于1983年考入南京大学计算机科学系，1987年本科毕业后留校任教。
1990年赴美国加州大学圣地亚哥分校攻读博士学位，1995年获得计算机科学博士学位。
期间，他曾在美国IBM研究院、微软亚洲研究院等知名企业和研究机构工作和访问。
研究方向滕范文的研究方向主要包括计算机视觉、机器学习、等领域。
他在这些领域的研究成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价。
计算机视觉计算机视觉是指让计算机通过摄像头等设备获取图像或视频，并对其进行分析和理解的技术。
滕范文在计算机视觉领域的研究工作主要包括目标检测、图像分割、人脸识别等方面。
他提出了一系列有效的算法和模型，取得了较好的实验效果。
机器学习机器学习是指让计算机通过学习数据和模式，自动提取特征和规律，并进行预测和决策的技术。
滕范文在机器学习领域的研究工作主要包括深度学习、强化学习等方面。
他提出了一些创新性的方法和模型，取得了较好的实验效果。
是指让计算机具备类似人类的智能和思维能力，能够自主地学习、推理和决策的技术。
滕范文在领域的研究工作主要包括自然语言处理、知识图谱等方面。
他提出了一些创新性的方法和模型，取得了较好的实验效果。
学术成果滕范文在计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作取得了丰硕的成果，发表了大量高水平的学术论文，获得了多项国内外学术奖励和荣誉。
学术论文滕范文发表的学术论文数量众多，其中不乏高水平的国际期刊和会议论文。
以下是他近年来发表的一些代表性论文：•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28: 1827-1840.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Learning to segment text regions in natural images with edge-aware convolutional neural networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018, 40: 2881-2894.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017: 2285-2294.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Robust text detection in natural images with edge-enhanced maximally stable extremal regions. IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25: 2554-2567.学术奖励和荣誉滕范文的学术成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价，获得了多项国内外学术奖励和荣誉。
计算机视觉应用实践案例分享
计算机视觉应用实践案例分享最近几年，计算机视觉技术的发展已经引起了极大的关注。
从智能家居、自动驾驶到医疗诊断，计算机视觉技术已经广泛应用于各种领域。
在本文中，我将分享几个计算机视觉应用实践案例。
一、智能巡检随着各种工业设备的不断更新，设备故障往往会对生产造成严重影响。
基于此，通过实时监控设备运行状态，可以对潜在故障进行及时预警，并保证设备的正常运行。
智能巡检系统就是一种实现这个目标的方式。
在智能巡检系统中，计算机视觉技术扮演着重要的角色。
该系统通过摄像头对设备进行逐一拍照，并使用计算机视觉技术来分析图像，识别设备故障部位，比如脱落的螺丝、开裂的零件等等。
通过智能巡检，不仅可以提高设备的可靠性，降低维护成本，还可以提高生产效率。
二、人脸识别随着移动互联网、电子商务的快速发展，人们对于支付安全性的要求越来越高。
在此背景下，人脸识别技术应运而生。
现在，越来越多的支付应用都开始采用人脸识别技术来保证支付的安全性。
人脸识别技术可以通过摄像头对用户进行面部识别，从而判断用户的身份是否合法。
此外，人脸识别技术也可以广泛应用于监控、门禁等领域。
三、智能监控智能监控系统是一种应用广泛的计算机视觉技术。
该系统一般由监控摄像头、服务器和客户端软件组成。
在监控过程中，通过摄像头对监控区域进行全天候监控，并将图像实时传输到服务器。
服务器使用计算机视觉技术来对图像进行分析，并识别出人、车、物等各种目标，从而实现对监控区域的实时监控和预警。
智能监控系统可以广泛应用于社区、商业区、银行等场合，提高安全性，防范犯罪。
四、智能医疗随着医疗技术的发展，计算机视觉技术可以广泛应用于医疗诊断。
以视网膜病变（DR）诊断为例，计算机视觉技术可以识别出影像中的血管细节，从而辅助医生进行疾病诊断。
通过计算机视觉技术的应用，可以实现医疗诊断的自动化，提高诊断准确性，并缩短诊断时间，降低医疗成本。
总结计算机视觉技术的应用已经变得越来越广泛。
通过本文所述的几个实践案例，我们可以看到，计算机视觉技术已经在智能巡检、人脸识别、智能监控和智能医疗等领域实现了广泛的应用，并在提高效率、降低成本、强化安全等方面发挥了重要作用。
计算机视觉原理与应用案例
计算机视觉原理与应用案例计算机视觉是一门涉及计算机科学、人工智能和图像处理的领域，它利用计算机对图像和视频进行感知、理解和分析。
计算机视觉的应用范围广泛，包括图像识别、目标检测、人脸识别、视频监控等等。
本文将介绍计算机视觉的原理，并分享一些具有代表性的应用案例。
计算机视觉原理是以计算机对图像进行理解和处理为基础的。
它主要包括图像预处理、特征提取、目标识别和分类等步骤。
首先，图像预处理是对图像进行预处理和增强，以提高后续处理的准确性。
常用的图像预处理方法有灰度转换、直方图均衡化、滤波和边缘检测等。
这些方法可以减小图像中的噪声、增强图像的对比度，并提取出特定区域的显著特征。
接下来是特征提取，它是计算机视觉中的关键步骤。
特征提取通过分析图像中的局部区域，提取出能够代表图像内容的特征。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测和纹理分析等。
这些特征可以用于图像的描述和分类，为后续的目标识别提供依据。
目标识别是计算机视觉应用的核心。
它通过分析图像中的目标特征，对图像中的目标进行识别和分类。
常见的目标识别方法包括模板匹配、机器学习和深度学习等。
模板匹配是基于像素级别的匹配，它能够识别特定形状的目标。
机器学习是通过训练样本，构建分类模型，进行目标识别。
而深度学习则是使用神经网络模型，通过多层次的特征提取和分类，实现更加准确的目标识别。
除了目标识别，计算机视觉还可以应用于人脸识别。
人脸识别是一种通过计算机对人脸进行识别和验证的技术。
它可以用于人脸解锁、身份认证等场景。
人脸识别的核心技术是面部特征提取和匹配。
面部特征提取通过分析人脸中的关键特征点，提取出能够代表个体的面部特征，如眼睛、嘴巴和鼻子等。
匹配则是将提取到的特征与已有的人脸数据库进行比对，从而进行识别和验证。
视频监控是另一个重要的计算机视觉应用领域。
它通过监控摄像头对目标进行实时监控和分析，以保障安全和防范事故。
视频监控的核心技术包括目标检测、行为分析和事件识别等。
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以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其
中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的
应用情况等等。
打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的
具体应用。
搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。
总之，我认
为，知识只有分享才能产生更大的价值，真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。
（1）Google Research；/index.html
（2）MIT博士，汤晓欧学生林达华；/dhlin/index.html
（15）南加州大学CV实验室；/USC-Computer-Vision.html
（16）卡内基梅隆大学CV主页；/afs/cs/project/... ision. html
（17）微软CV研究员Richard Szeliski；/en-us/um/peo ple/szeliski/
（18）微软亚洲研究院计算机视觉研究组；/en-us/grou ps/vc/
（19）微软剑桥研究院ML与CV研究组；/en-us/gro... fault.aspx
（20）研学论坛；/
（21）美国Rutgers大学助理教授刘青山；/~qsliu/
(34)清华大学章毓晋教授：/publish/ee/4157/2010/2010121 7173552339241557/20101217173552339241557_.html
(35)顶级民用机器人研究小组Porf.Gary领导的Willow
Garage:http://www.willowgarage.
com/
(38)德克萨斯州大学奥斯汀分校助理教授Kristen Grauman ：
(39)清华大学电子工程系智能图文信息处理实验室（丁晓青教授）：
(42)中科院生物识别与安全技术研究中心：/china/index%20CH .asp
(43)瑞士巴塞尔大学 Thomas Vetter教授：http://informatik.unibas.ch/personen/vett er_t.html
(47)卡内基梅隆大学研究员Robert T. Collins:/~rcollins/home. html#Background
(49)美国密歇根州立大学生物识别研究组(Anil K. Jain教授)：
(50)美国伊利诺伊州立大学Thomas S. Huang:/directo ry/t-huang1
(52)瑞士巴塞尔大学Sami Romdhani助理研究员：http://informatik.unibas.ch/personen /romdhani_sami/
(54)英国曼彻斯特大学Tim Cootes教授：/staff /timothy.f.cootes/
(56)美国普渡大学机器人视觉实验室：
https:///RVL/Welcome.ht
ml
(57)美国宾利州立大学感知、运动与认识实验室：/home/home .shtml
(58)美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室：https:///
(61)University of Massachusetts(麻省大学),视觉实验室：
(63)以色列魏茨曼科技大学Ronen Basri: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ronen/in dex.html
(64)瑞士ETH-Zurich大学CV实验室：http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/i ndex.htm
(68)微软Redmond研究院研究员Simon
Baker:/en-us/peop
le/sbaker/
/~dparikh
/index.html
(101)瑞士联邦理工学院博士后Helmut Grabner:。