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1.【AI白身境】搞计算机视觉必备的视觉视觉OpenCV入门基础
2.聆思CSK6 视觉AI开发套件试用头肩、手势识别体验与PWM舵机控制
3.LabVIEW图形化的源码AI视觉开发平台（非NI Vision）VI简介
4.AI大视觉（十六） | SPP（空间金字塔池化）
5.视觉Agent来了！智谱AI开源CogAgent，代码支持GUI图形界面问答（附魔搭推理微调最佳实践）
6.AI视觉分析中的视觉视觉AI是什么意思ai视觉分析中的ai是什么意思呀

【AI白身境】搞计算机视觉必备的OpenCV入门基础

       在《AI白身境》系列的第五篇文章中，我们探讨了如何利用开源的源码计算机视觉库OpenCV，实现机器人视觉处理，代码易起名 网站源码下载例如设计一个能识别并跟随猫咪的视觉视觉自平衡机器人。OpenCV是源码实现计算机视觉任务的理想选择，尤其适合初学者入门。代码

       OpenCV由Intel公司俄罗斯团队开发，视觉视觉支持多种编程语言（C++、源码C和Python等），代码跨平台运行，视觉视觉并且活跃的源码开发团队保证了其持续更新。版本4.0提供了丰富的代码API，包括传统计算机视觉算法和深度学习支持，几乎能覆盖所有图像处理任务。

       要开始使用OpenCV，首先在Ubuntu系统上，可以分别通过C++和Python进行安装。C++版本的安装过程涉及编译OpenCV源码，而Python版本则通过pip安装。OpenCV的核心模块包括core、highgui和imgproc，而其他高级功能模块如shape、superres等则在opencv_contrib中。

       OpenCV提供了多种基础数据结构，如Mat类（矩阵数据结构）、Point（坐标点）、Size（图像尺寸）、Rect（矩形）、Scalar（颜色）和Vec（向量）。理解这些数据结构是使用OpenCV的关键。

       在基本操作方面，OpenCV支持图像读写、缩放、翻转以及通道处理等。例如，cv2.imread()用于读取图像，cv2.imshow()显示图像，cv2.resize()用于图像缩放，cv2.flip()实现图像翻转。

       如果你想深入学习OpenCV，可以参考网络资源和中文书籍，同时建议按照特定的学习路径，如从基础模块开始，扫雷游戏娱乐源码逐步过渡到更高级的主题。

       下一期，我们将探讨Makefile和CMake的基础知识。现在开始，你可以通过这些基础内容，踏上OpenCV的学习之旅，为计算机视觉项目打下坚实的基础。

聆思CSK6 视觉AI开发套件试用头肩、手势识别体验与PWM舵机控制

       聆思科技与极术社区联合组织的CSK6视觉AI开发套件活动已让《酷电玩家》带来了深度的开发体验。本次分享针对AI识别应用与PWM舵机控制两大功能进行全面介绍，并通过步骤分解详述实现过程。

       环境搭建

       首先，通过官方文档指引，在环境搭建部分完成以下步骤：下载Git并安装，安装lisa zep工具以初始化CSK6 SDK开发环境，然后进行开发环境验证。

       获取源码

       操作中使用Git获取Sample项目与SDK到本地环境，可自动完成初始化。

       AI案例体验

       通过VSCODE打开项目结构，其中prj.conf文件是工程配置的关键。更改配置CONFIG_WEBUSB=n至CONFIG_WEBUSB=y，以便在后续测试阶段使用PC工具预览功能。接下来，完成固件编译与烧录，并通过USB接口烧录至CSK6开发板。

       安装与调试工具

       工具预览使用Edge浏览器加载csk_view_finder_spd/src目录下index.html页面。完成Windows系统驱动安装，确保CSK6 USB端口能被系统识别。

       PWM舵机控制

       对于引脚定义与设备树概念，开发者在.sdk\zephyr\dts文件中获取详细信息。选择适合的PWM通道与引脚（例如GPIOB , GPIOB 等），并在主程序中配置PWM控制与舵机驱动代码。

       总结

       上述步骤涵盖CSK6视觉AI开发套件的基本操作，从环境搭建、代码获取到AI应用体验与PWM舵机控制实现。结合头肩识别与坐标信息，进一步实现动态头肩跟踪功能成为可能。完整代码实现与进阶功能探索请参阅官方文档。

LabVIEW图形化的AI视觉开发平台（非NI Vision）VI简介

       仪酷LabVIEW AI视觉工具包的VI简介，内容包括Mat类型操作、摄像头采集、文件读写、基本算子、视频读写、神经网络调用、apriori算法源码下载迅捷VI等功能。工具包位于程序框图-函数选板-Addons-VIRobotics-opencv_yiku。具体功能如下：

       Mat（矩阵类）：包含矩阵的创建、常用数据类型的转换、Mat相关操作如取子矩阵、基本数学运算、逻辑操作、求两矩阵差的绝对值、图像融合等。

       Camera（相机类）：包含初始化相机、启动本地或网络相机、获取一帧图像等操作。

       Core（核心类)：对进行基础处理，包括傅里叶变换、逆傅里叶变换、图像归一化处理、图像翻转、图像水平拼接、图像分割等。

       Darw（图像绘制类）：实现图像的绘制，如绘制直线、矩形、箭头线段、圆、椭圆、多边形、文字、获取文本大小等。

       imgcodes(读写类)：实现的读写操作，包括解码、编码、读取、保存。

       imgproc（处理算子类）：对进行基本操作，包括均值滤波、直方图计算、边检检测、色彩转换、轮廓绘制与寻找、图像卷积运算、高斯滤波、霍夫圆检测、霍夫直线检测、模板匹配、图像缩放、php小说wap源码二值化图像、Harris角点检测、特征值和特征向量计算、图像膨胀、图像腐蚀等。

       Imgpro--Transform：实现图像的各种变换，包括仿射变换、透视变换、图像旋转、图像缩放、图像拼接等。

       geometry（几何图形类）：主要处理点的集合，如轮廓等。

       calib3d（相机定标和三维重建类）：实现相机标定与三维重建，包括相机标定、手眼标定、计算对极线、复制点集、绘制检测到的棋盘角点、寻找棋盘图的内角点位置、计算基础矩阵等。

       dnn（深度神经网络类）：用于实现深度神经网络功能，包括载入模型、图像预处理、非极大值抑制处理、文字识别等。

       dnn.Net（深度神经网络类）：实现模型的加载与推理，包括载入模型文件、输入图像、进行推理、获取层结果等。

       ml（机器学习模块）：包含统计分类、回归分析、数据聚类等类与函数。

       ml.SVM：实现SVM的创建、预测与训练。

       python（矩阵转换为python格式）：实现矩阵转换为python格式。

       feature2d（特征检测与匹配）：实现特征点提取与匹配，包括关键点检测与描述符计算、关键点绘制与匹配情况绘制、SIFT特征检测器、SIFT关键点检测、关键点描述符计算、关键点集等。

       videoWriter：实现视频流读写。手机单机游戏源码

       cuda（显卡类）：获取CUDA设备参数。

       face（人脸检测&人脸识别）：实现人脸检测和人脸识别，包括人脸检测器和人脸识别器。

       开放神经网络交互（ONNX)工具包VI简介包括：获取可用的onnx provider、onnx模型加载与推理等功能。具体功能如下：

       getavailproviders.vi：获取onnx可用的providers。

       Session（onnx模型加载推理类）：加载onnx模型并指定推理加速引擎，输入并进行推理，获取层输出及shape，动态获取层输出，释放资源，删除。

       下载链接：可通过链接下载工具包并进行安装。如有问题可提问并点赞支持博主。更多内容可查看相关博客，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏。

AI大视觉（十六） | SPP（空间金字塔池化）

       本文摘自公众号“AI大道理”，探讨了SPP（空间金字塔池化）在AI视觉模型中的应用和优势。

       SPP的核心在于处理CNN模型中特征提取网络（CNN_Pre）与全连接网络（CNN_Post）之间的兼容性问题。CNN_Pre通常对尺寸不敏感，而CNN_Post则对输入维度有特定要求。SPP通过多层自适应maxpool操作，无论CNN_Pre输出的特征图大小如何，都能生成固定维度的特征向量，供CNN_Post处理。

       SPP的实施策略包括调整滑动窗口大小（win）和步长（str），确保不同尺寸的特征图都能转化为统一的输出。它在YOLOv3和YOLOv4中被应用，如YOLOv3-SPP通过在基础网络中加入SPP模块，实现了多尺度特征融合，提升了模型对目标大小变化的适应性，从而提高了检测精度。

       在YOLOv4中，SPP进一步融入到CSPdarknet的特征提取中，通过不同尺度的最大池化，增强了模型对上下文信息的捕捉，提升了模型的鲁棒性。总之，SPP通过固定输出尺寸和多尺度空间特征提取，简化了输入处理，提升了模型性能，特别是在处理变尺度物体时表现突出。

视觉Agent来了！智谱AI开源CogAgent，支持GUI图形界面问答（附魔搭推理微调最佳实践）

       智谱AI近日开源了CogAgent，一个基于CogVLM改进的模型，专为GUI理解和导航设计，具备亿参数规模。CogAgent-B在视觉参数和语言参数上分别达到亿和亿，展示了强大的跨模态能力，在9个基准测试中取得SOTA成绩，并在GUI操作数据集上表现优异。

       CogAgent支持GUI问答，通过上传桌面截图，用户可以向模型提出指令，获取模型推测的步骤和下一步操作。以搜索编辑照片为例，模型不仅提供了步骤建议，还准确返回了坐标信息。多轮对话能力同样出色，以计算学生成绩为例，模型建议使用Excel并提供坐标指示。

       开发者可在魔搭社区下载并使用CogAgent，支持模型包括cogagent-chat和cogagent-vqa。使用魔搭社区的pipeline函数和AutoModel进行推理。在训练方面，CogAgent已经在SWIFT中支持训练，并提供了使用captcha-images数据集进行训练的示例脚本。训练过程需关注loss变化和显存使用情况，训练后使用提供的脚本进行推理。

       更多详细信息和玩法请访问官方文档或社区，尽情探索CogAgent的潜力。社区模型链接如下：cogagent-chat: modelscope.cn/models/Zh...；cogagent-vqa: modelscope.cn/models/Zh...

AI视觉分析中的AI是什么意思ai视觉分析中的ai是什么意思呀

       视觉AI(也称为计算机视觉)是计算机科学的一个领域,它训练计算机复制人类视觉系统。这使得数字设备(如人脸检测器,QR码扫描仪)能够像人类一样识别和处理图像和视频中的物体。视觉AI通过让机器学会“看”，代替人眼对图像进行特征提取和分析，并由此训练模型对新的图像数据进行检测、识别等任务，建立能够从图像或者多模态数据中获取“信息”的人工智能系统，当这些AI智能设备看懂、理解了这个世界，就能给帮助人类在生产和生活中，提升处理信息的效率。

独家教程 | 视觉“虚化渐变”效果，康石石教你Ai“3步”打造

       Ai作为一款强大的图形绘制软件，在海报设计、Logo设计、VI设计等领域应用广泛，能够打造立体、透视、渐变等多种效果。本期独家教程，康石石将教你如何使用Ai网格工具，打造视觉“虚化渐变”效果。以下是制作渐变效果的详细步骤：

       首先，制作透视效果。新建画布，使用椭圆工具，按住shift画一个正圆。选择合适的素材，拖入，选中该图。在上方菜单栏中找到对象中的创建渐变网格选项，调整数值，行数、列数数值越小越模糊，反之则越清晰。选中圆形，置于素材图之上。同时选中这两个图形，右键“建立剪切蒙版”，得到一个有素材底色的圆。选择“网格工具”调整网格，使之具有透视感。

       接着，进行颜色渐变。选择编辑——编辑颜色——调整色彩平衡，调整到比较满意的颜色。调整方向，打破素材中的平衡感。点击球形上的“锚点”，选中后使用“吸管工具”吸取原图中的颜色来更改。如果想要颜色分布得更为丰富，可以使用网格工具增加锚点，进行设置。使用“矩形工具”制作底色，调整网格走向和锚点颜色，使其渐变更加圆滑且具有流动性。使用“渐变工具”中的径向，在“透明度”中调整图层属性和不透明度，做出圆形黑斑，丰富纹理。同理，做出阴影，置于圆形的底部。

       最后，绘制曲线线条。使用钢笔工具模仿原图线条绘制出路径，在渐变界面中更改线条颜色数值，使线条右侧透明度降低，同理画出下面的曲线。使用“混合工具”依次点击这两条曲线，设置“混合选项”，得到由线组成的旋转曲面。同理绘制出后侧的曲面。更改图层顺序，将后面的曲面置于底部。整体进行细微调整，即可完成。

       通过以上步骤，你将能够掌握渐变效果的核心技巧，并在平面设计的各个领域中灵活运用。希望同学们在实践中不断尝试，绘制出更多成熟的作品，丰富自己的作品集。福利方面，康石石已将相关资料上传至云共享，同学们可以通过微信添加简清老师（hanyi_jianqing2），备注“Ai渐变”，获取学习资料。搭配文章开始自学，将使你的学习过程更加高效。如有任何疑问，欢迎私信康石石。

ResNet超强变体CoTNet！一种新颖的Transformer风格计算机视觉识别模块！京东AI开源！

       京东AI研究院推出了一项创新的视觉识别模块——CoTNet，该模型采用Transformer风格的CoT Block，替代了ResNet中的3x3卷积结构，表现出色，特别在分类、检测和分割任务中取得了显著效果。这篇年7月发表在arxiv.org的论文详细介绍了这一突破，开源代码可在github.com/JDAI-CV/CoTN...找到。

       文章通过对比模块和注意力机制的巧妙应用，提供了清晰的实验结果和对比图表，为计算机视觉领域的研究者提供了宝贵的学习资源。对于关注Transformer与计算机视觉结合的读者，CoTNet是一个不容错过的前沿技术。

       如果你想深入了解Transformer在计算机视觉领域的最新进展，可以参考以下论文：Conformer的融合、MoCo V3的自监督视觉Transformer、Swin-UNet的医学图像分割、DetCo的无监督对比学习，以及旷视开源的YOLOX等。这些研究都展现了Transformer在图像处理中的强大潜力和创新思路。

       无论是对于模型优化、新型结构设计，还是对Transformer在CV领域的影响，CoTNet的开源发布无疑为行业带来了新的思考和实践机会。收藏并关注这些论文，紧跟计算机视觉技术的前沿动态。

视觉AI技术体系及趋势概述

       视觉AI技术的璀璨星河：探索前沿趋势与应用深度

       视觉AI，如同璀璨的星辰，照亮了人工智能领域的前沿，它通过视觉手段捕获海量信息，推动着我们进入一个全新的信息时代。让我们一同领略视觉AI技术体系的壮丽景观，以及它所引领的未来趋势。

       技术概览：

       视觉AI的核心技术涵盖了从基础感知理解到高级生成编辑的广阔领域。它包括识别图像中的物体、人脸关键点，以及在工业和医疗场景中的应用，如DAMO-YOLO的瑕疵检测，以及在CT和MRI图像中的内部器官分析。动态视频分析更是深入到动作识别、动作评估与教学的领域。

       趋势新航道：

       - 单模态到多模态融合：模型的界限逐渐打破，能同时处理图像和文本输入，实现从单一任务到全能任务的飞跃，提升解决问题的全面性。

       - 从封闭到开放世界：随着模型对未知的接纳，视觉AI逐渐适应开放环境，提升在复杂场景中的适应性和问题解决能力。

       - 知识驱动与反馈优化：引入人类知识和反馈的强化学习，让模型在实践中不断进化，提升其精准度和实用性。

       技术细节解析：

       - 视觉感知理解：是基石，包括基础的识别、检测和理解任务，构建了理解世界的基础框架。

       - 工业应用：如DAMO-YOLO，平衡了精度与速度，确保在生产线上的高效运作。

       - 医疗视觉：通过深度学习技术，实现内部器官的精确分割与识别，为医疗诊断提供强大支持。

       动态视频分析：不仅识别动作，还评估并应用于教育和娱乐领域，提升用户体验。

       视觉生成技术的兴起，如GAN、VAE和扩散模型，不断探索美学与实用性的完美结合。生成编辑领域，从风格转换到内容修改，如阿里鹿班的电商海报设计，展现了强大的定制化能力。

       大模型与生成艺术：

       - Midjourney、Stable Diffusion和Meta的SAM模型，展现出大模型在图像生成领域的卓越表现，尤其是在零样本识别和像素级分割方面。

       - 文生图技术，如通义大模型，正逐步解决视频生成的挑战，但训练复杂度和数据需求仍是提升的关键。

       服务与开放平台：

       - 达摩院提供一站式视觉AI开发服务，包括模型使用、API调用和完整的解决方案，以满足不同用户需求。

       - 自学习服务和开放服务模式，如Model-as-a-Service，赋予用户更多的定制化可能。

       在ModelScope平台上，众多模型和API汇聚一堂，为业界开发者提供便捷的资源，共同推动视觉AI的创新与应用。

       视觉AI的未来，不仅在于技术的精进，更在于如何将这些力量融入日常生活，创造更多令人惊艳的创新。让我们共同期待，视觉AI如何在各个领域绽放出更为璀璨的光芒。