1.做个 ROS 2 视觉检测开源库-YOLO介绍与使用
2.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
3.CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.8.15
4.视觉SLAMORB-SLAM：让人Orz的视觉SLAM
5.openmv是什么
6.MMDet——Deformable DETR源码解读
做个 ROS 2 视觉检测开源库-YOLO介绍与使用
在无人驾驶和室内工作场景中，机器人需要进行物体识别。系统计算机视觉技术在机器人系统中扮演着至关重要的源码角色。YOLO（You Only Look Once）是视觉一种高速而准确的目标检测算法，能够实时识别图像或视频中的系统多个对象，而无需多次检测。源码博物馆源码本章将详细介绍如何将目标检测算法YOLO与ROS 2集成，视觉同时探讨如何创建一个开源库来完成目标检测任务。系统
目标检测是源码计算机视觉领域中的一项重要任务，它的视觉主要作用是识别图像中的物体并确定其位置。YOLO 就是系统一种高效且准确的多物体检测算法，其特点是源码速度快，能够捕捉到目标的视觉全局信息，减少了背景误检的系统情况。YOLO 有多个版本，源码本章我们选用安装更为方便和更容易投入生产的 YOLOv5 作为我们学习和使用的版本。
在系统上安装 YOLOv5 非常简单，只需要通过 Python 包管理器 pip，一行命令就可以安装。如果对源码感兴趣或者有修改源码需求的小伙伴，可以通过下载源码方式进行安装。安装完成后，就可以使用命令行工具进行训练和检测。这里使用 YOLOv5 提供的训练好的常见物体的目标检测模型进行演示，通过命令下载模型文件和待检测。对于 zidane.jpg ，一共检测出了三个物体，耗时 .8ms。有了模型文件和，使用命令就可以对该进行目标检测。
除了直接检测一个本地，也可以直接指定系统视频设备的编号来启动实时的检测。感受完 YOLO 的强大，要想让 YOLO 结合 ROS 2 一起使用，我们还要掌握如何使用 Python 调用 yolov5 模块，完成检测。
OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的cas service 源码下载代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。
Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。
Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。
在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的商城app框架源码匠心独运。
总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。
CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-.8.
今日CV计算机视觉领域开源代码速览，涵盖各类前沿技术： 异常检测：Target before Shooting：通过级联补丁检索实现毫秒级准确的异常检测和定位。 图像分割：SegPrompt：通过类别级提示学习提升开放世界分割能力。 视频分割：Isomer：零样本视频物体分割的异构Transformer。 目标跟踪：轻量级层次视觉Transformer，提升视觉跟踪效率；3DMOTFormer：用于在线3D多目标跟踪的图注意力变换器。 点云：旋转不变随机特征为3D点云机器学习提供强大基础。 医学图像：Robustness Stress Testing：医学图像分类中的鲁棒性测试；CATS v2：混合编码器提升医疗分割的鲁棒性。 超分辨率：TextDiff：针对场景文字的掩码引导的残差扩散模型。 动作识别：Masked Motion Predictors：强大的3D动作表示学习器；Orthogonal Temporal Interpolation：零样本视频识别的正交时间插值。 多模态：CTP：通过兼容动量对比和拓扑保持实现视觉语言连续预训练；AdvCLIP：多模态对比学习中的下游无关对抗示例。 半监督学习：Shrinking Class Space：提升半监督学习中的确定性；SimMatchV2：基于图一致性的半监督学习。 视频增强：FastLLVE：基于强度感知查找表的实时低光视频增强。 深度估计：DS-Depth：动态和静态深度估计的融合成本体积方法。 自动驾驶：UniWorld：基于世界模型的自动驾驶预训练；R2SK：针对野外半监督自动驾驶的路区段分割数据集。 Diffusion：CLE Diffusion：可控制的光照增强扩散模型；IP-Adapter：适用于文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器。 网络剪枝：Influence Function Pruning：无需重新训练即可评估剪枝对真实损失的影响；网络剪枝综述。 图像去噪：Self-Collaboration GANs：自协作生成对抗分支的无监督图像去噪。 边缘检测：轻量级且高效的边缘检测模型。 三维重建：一体化3D目标重建与多级分割方法；Color-NeuS：带颜色的神经隐式表面重建。 图像去雾：Mutual Information-driven Network：用于高效图像去雾的三元交互网络。 图像检索：仅全局特征即可满足图像检索和重排名需求。 网络量化：Rectified Straight Through Estimator：为二值神经网络训练设计的修正直通估计器。 知识蒸馏：多标签知识蒸馏。 图像到图像翻译：Hierarchy Flow：实现高保真图像到图像翻译的层次流。 持续学习：CBA：通过持续偏置适配器改进在线持续学习。视觉SLAMORB-SLAM：让人Orz的SLAM
ORB-SLAM，在视觉SLAM领域享有盛誉，其源码在GitHub上已有4.4K+Star，充分彰显了西班牙小哥的出色贡献。近期深入研究其论文并结合源码，简单静态网站源码体验了一番酸爽，发现它在SLAM领域确实有着独特的魅力与贡献。
ORB-SLAM的核心框架由三个并发进程组成：跟踪、局部建图和回环检测，系统结构清晰，功能分明。跟踪是主进程，负责定位和跟踪相机运动，通过特征匹配实现定位与优化。局部建图则负责关键帧与地图点的插入、删除及局部优化。回环检测则通过搜索回环关键帧，实现位姿图优化，确保系统鲁棒性。
特征提取是ORB-SLAM的关键之一，它采用ORB特征，兼顾性能与效率。与SURF、SIFT等相比，ORB提取速度快，每张仅需.3ms，适用于实时操作。ORB在FAST角点基础上加入方向信息，使BRIEF描述子旋转不变，同时利用图像金字塔和灰度质心法提取特征，实现尺度不变性。此外，通过网格划分与四叉树结构，ORB-SLAM确保特征点分布均匀，即使特征点不足，也可通过调整FAST阈值增加。
单目初始化是ORB-SLAM的另一大亮点，它通过特征点匹配计算基础矩阵和单应矩阵，自动判断场景类型，无需人工设定模型。共视图与本质图结构则加强了关键帧间的联系，实现高效回环检测。相机重定位策略确保了系统在跟踪失败时能快速恢复，关键帧与地图点的.net 视频教育 源码删增策略则优化了系统性能。
ORB-SLAM提供多样化的Bundle Adjustment方式，包括初始化阶段的全BA、跟踪过程的运动BA及局部建图阶段的局部BA，适应不同场景需求。整个系统庞大复杂，通过总结主要特性，虽有其精髓，但仍需深入研究，以充分理解其工作原理与优化策略。
总之，ORB-SLAM在视觉SLAM领域展现出了其独特魅力与贡献，从其高效的特征提取到灵活的系统框架，再到多样化的优化策略，无不体现其在SLAM技术中的卓越地位。向所有SLAM领域的先驱者致以崇高的敬意。
openmv是什么
OpenMV是一种基于MicroPython的嵌入式视觉开发平台。 接下来详细解释OpenMV的概念和应用： 一、OpenMV的基本定义 OpenMV是一个开放源代码的嵌入式视觉开发平台，它允许开发者利用MicroPython语言进行编程，以实现对摄像头的控制和处理图像数据的功能。OpenMV提供了一个灵活的框架，让开发者能够便捷地在嵌入式系统中实现计算机视觉相关的应用。由于MicroPython的简单性和Python语言的广泛使用，OpenMV大大降低了嵌入式视觉开发的门槛。 二、OpenMV的应用领域 OpenMV广泛应用于各种需要实时图像处理和机器视觉的应用场景。例如，它可以用于自动化检测、机器人导航、目标跟踪、手势识别等。开发者可以通过编写脚本，利用OpenMV的功能实现对摄像头的控制，进行图像采集、处理和分析等操作。此外，OpenMV还支持与多种传感器和执行器进行连接，从而构建更为复杂的智能系统。 三、OpenMV的特点与优势 1. MicroPython编程环境：OpenMV采用MicroPython语言进行编程，语言简单易学，适合初学者快速上手。同时，MicroPython代码的运行效率高，能够满足实时性要求较高的应用场景。 2. 丰富的库和API支持：OpenMV提供了丰富的库和API，支持各种图像处理和计算机视觉算法的实现。开发者可以利用这些库和API快速开发出功能强大的视觉应用。 3. 开源和定制化：作为一个开源项目，OpenMV允许开发者根据自己的需求进行定制和二次开发。开发者可以通过社区分享自己的经验和代码，从而实现更广泛的交流和合作。同时，由于源代码开放，开发者可以更好地理解和优化自己的应用。 总的来说，OpenMV是一个强大的嵌入式视觉开发平台，它结合了MicroPython的简单性和灵活性，使得开发者能够便捷地实现各种计算机视觉应用。无论是在工业自动化、智能家居还是智能安防等领域，OpenMV都展现出了广阔的应用前景。MMDet——Deformable DETR源码解读
Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构 Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。 核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。
Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。
Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。
Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。 在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。 简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。 Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。python机器人编程——视觉傻瓜式入门篇（上）
Python在人工智能领域因其易用性和灵活性成为热门开发语言，尤其在机器人领域，机器视觉部分，如OpenCV、NumPy和Pillow等库让初学者能快速入门。本文针对零Python基础且有一定编程基础的读者，旨在介绍机器视觉Python开发的基础知识，包括安装环境、Python基础概念、图像处理和识别流程，以及高级概念如生成器、线程、队列和装饰器等。
首先，安装Python环境推荐使用集成常用模块的Anaconda，可选择适合的操作系统版本。创建Python虚拟环境（可选）有助于维护和部署。机器视觉相关模块如OpenCV需通过pip安装，建议先更换国内镜像源以应对网络问题。
学习过程中，可以从编写简单的图像打开程序开始，逐步深入。Python的基础包括缩进作为语法的关键，if语句进行条件判断，函数和类的定义，以及for和while循环的使用。Python的数据类型和结构，如整数、浮点数、字符串和布尔值，以及list、dict、tuple和str的使用，都是入门的基石。
更进阶的内容涵盖生成器，它通过协程机制实现中断控制；线程允许并发执行，提升程序性能；队列解决多任务处理中的同步问题；装饰器则用于优化函数功能和性能。掌握这些概念后，读者可通过配套的《实用工具集》进行实践，其中包含Python源代码供复现。
本文作者的经验分享可能不全面，期待读者的指正。后续篇章将深入探讨更多细节。
哪里可以找到基于计算机视觉室内定位的开源代码？
以下是一些基于计算机视觉室内定位的开源代码库，您可以在这些代码库中寻找相关的代码：
1. OpenCV：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，包含了很多用于室内定位的算法和函数。它支持多种编程语言，如C++、Python等，并有良好的文档和社区支持。
2. ROS：ROS是机器人操作系统，也是一个开源的计算机视觉平台。它提供了很多用于室内定位的软件包，如gmapping、amcl等，可以方便地实现室内定位和导航。
3. Indoor Location：Indoor Location是一个基于计算机视觉的室内定位开源项目，它提供了一些实现室内定位的算法和代码，如SLAM、特征匹配等。
4. IndoorAtlas：IndoorAtlas是一个商业室内定位平台，但它的SDK是开源的，可以在GitHub上找到。它提供了多种室内定位算法和API，可以方便地集成到自己的应用中。
5. OpenLORIS：OpenLORIS是一个开源的机器人操作系统，主要面向室内机器人应用。它提供了一些室内定位算法和工具，如SLAM、路径规划等。
希望这些信息能帮到您。
openCV是什么意思,什么技术
1、OpenCV是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且正在日益扩展。OpenCV基于C++实现，同时提供python，Ruby，Matlab等语言的接口。
2、OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。
3、是人工智能。OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）技术是人工智能发展的一个方向，它是源代码开放的计算机视觉库，处理图像和视频的功能十分丰富。
4、opencv介绍OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。
5、OpenCV是Intel开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。重要特性OpenCV拥有包括多个C函数的跨平台的中、高层API。
6、OpenCV是一个开源的图像处理库，QML是Qt官方推出的一个描述性语言，QtMarkupLanguage，QtQuick也是Qt官方推出的一个技术框架，在开发嵌入式、动态触屏等时有一定的优势。