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AIGC从入门到大神：解锁人工智能生成内容的奥秘
在人工智能的浩瀚星空中，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）无疑是一颗璀璨的明星。它利用深度学习、自然语言处理、计算机视觉等先进技术，让机器学会了“创作”。
基于 OpenCV 的图像融合
图像融合是一种常见的图像处理技术，通过将两张或多张图像按一定比例混合，生成一张新的图像。本文将介绍如何使用 OpenCV 实现图像融合，具体包括读取图像、调整图像大小、图像融合以及保存和显示结果图像。
使用 Python OpenCV 实现图像形状检测
图像形状检测是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于物体识别、机器人导航等领域。本文将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现图像形状检测，包括读取图像、预处理图像、查找轮廓、绘制轮廓以及形状分类。
使用 OpenCV 进行 SIFT 特征检测
在计算机视觉和图像处理领域，特征检测是一项非常重要的任务。SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种经典的特征检测方法，能够有效地检测图像中的关键点，并提取这些关键点的描述符。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的工具来支持 SIFT 特征检测。
详细分析PyAutoGUI中的locate函数（附Demo）
详细分析PyAutoGUI中的locate函数（附Demo）
扩散模型在机器学习中的应用及其挑战
扩散模型（Diffusion Models）是一类近年来在机器学习领域获得广泛关注的生成模型。这些模型在生成任务中的表现尤为突出，包括图像生成、图像恢复和文本生成等。尽管扩散模型在实践中展示了其强大的能力，但它们的应用也面临着诸多挑战。本文将探讨扩散模型的应用、优缺点及其面临的挑战。
OpenCV从入门到精通实战(三)——全景图像拼接
定义 Stitcher 的类，用于实现两张图片的拼接。使用的技术是基于 SIFT 特征点检测与匹配，以及利用视角变换矩阵来对齐和拼接图像。
OpenCV基本图像处理操作（五）——图像数据操作
OpenCV基本图像处理操作（五）——图像数据操作
OpenCV基本图像处理操作（三）——图像轮廓
OpenCV基本图像处理操作（三）——图像轮廓
YOLOv8 ONNX推理代码讲解——基于numpy实现
本文将详细讲解YOLOv8 ONNX推理的Python代码，包含如何进行本地摄像头、图像和视频推理的实现。该代码使用了OpenCV、ONNX Runtime等库。
视觉未来：从图像读取到高级处理的计算机视觉精粹
视觉未来：从图像读取到高级处理的计算机视觉精粹
数学建模算法与应用 第13章 数字图像处理
数字图像处理是通过计算机对数字图像进行分析和处理的一门技术，广泛应用于医学图像、工业检测、遥感、计算机视觉等领域。
图像过滤（JAVA）
图像过滤是把图像中不重要的像素都染成背景色，使得重要部分被凸显出来。现给定一幅黑白图像，要求你将灰度值位于某指定区间内的所有像素颜色都用一种指定的颜色替换。
自编码模型（下）
自编码模型（下）
自编码模型（上）
自编码器是深度学习的研究热点之一，在很多领域都有应用。其应用主要有两个方面，第一个是对数据降维，或者降维后对数据进行可视化；第二是对数据进行去噪，尤其是图像数据去噪。
OpenCV从入门到精通——图像金字塔
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OpenCV学习——图像融合
OpenCV学习——图像融合
深度学习从入门到精通——感知损失
深度学习从入门到精通——感知损失
函数y=(x+3)^0.5/(x-5)图像 vs 反函数y=(x-5)/(x+3)^0.5图像
函数y=(x+3)^0.5/(x-5)图像 vs 反函数y=(x-5)/(x+3)^0.5图像
函数y=x*cosx图像
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