在医学图像分割领域，传统的U-Net模型已经取得了显著成果。然而，随着Transformer在计算机视觉领域的崛起，将其与U-Net结合的TransUNet模型成为了新的热门。TransUNet是一种融合了Tra...
生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是图像生成领域中最具影响力的技术之一。GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminato...
我个人认为，在模型无法区分的情况下，使用图像取证工具的人类将比机器学习模型更好地检测CGI，因为人类可以使用他们的先验知识逐个像素地评估图像，而模型只能依赖他们的训练数据。CGI检测模型对世界的了解是不完整的，而人类...
在图像处理领域，对比度、亮度和饱和度是影响图像视觉效果的重要因素。合理调整这三个参数，可以使图像更具表现力，满足不同场景的需求。本文将带领大家使用OpenCV，这一强大的开源计算机视觉库，轻松实现图像对比度、亮度和饱...
FLUX.1是一种新的开源图像生成模型。它由StableDiffusion背后的团队BlackForestLabs开发。博主碎碎念，可跳过：打算重新做做自己这个老号，高中时候开始做CSDN，那会儿...
在计算机视觉领域，图像处理与分类是核心任务之一。OpenCV作为一个功能强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的API支持多种语言的开发，其中C++因其性能优势而被广泛使用,下面我们就来看一下，如何使用C++结合O...
多模态AI结合文本、图像、音频等多种数据类型，通过特征级、模型级、决策级融合，提升系统智能化水平。在智能助手、医疗诊断、自动驾驶等领域，多模态AI应用广泛。构建过程中面临数据对齐、模态不一致性等挑战。未来的发展将...
OpenCVc++实现图像马赛克效果...
本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。_usg9500系列v300部署yolov8...
这个脚本展示了如何使用HALCON软件进行图像处理和模式识别，特别是在工业自动化和质量控制领域中检测特定物体的应用。通过创建可变形模型，可以适应物体的不同姿态和形状变化。...