为了庆祝OpenCV20周年，OpenCV 5 即将发布。OpenCV 5.0带来了很多新特性以及改进，一个比较重要的改变是OpenCV 的开源许可协议将从 3-clause BSD 变更为 Apache 2。OpenCV项目自发布以来就一直使用BSD协议，它允许开发者在教育、研究、个人项目还是商业产品等任意项目中使用OpenCV库，没有任何限制。但BSD
协议已很难满足快速发展的计算机视觉领域，尤其是BSD协议不涉及专利，这意味着使用BSD协议的代码可能包含一些专利算法的实现。在计算机视觉领域，
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OpenCV 计算机视觉 OpenVINO
EEPW的各位小伙伴们大家好，很荣幸，能够借EEPW的风水宝地，做一期有关OpenCV的教学系列帖。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，使用它，我们可以完成对数字图像的一系列处理工作，从而进一步设计图像识别类的运用，比如停车场的车牌号码识别，马路上的道路交通标识识别，物品识别，人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，同时由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了
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OpenCV Python 计算机视觉
迎 九，贝 克 （《电子产品世界》，北京，100036） 摘 要：计算机视觉、AI、图形处理、加速和连接等需要高效的IP，CEVA和Imagination Technologies介绍了相关芯片IP的动向及其解决方案。 关键词：IP；汽车；计算机视觉；AI；图形处理 1 CEVA注重计算机视觉和AI解决方案 从趋势来看，我们驾驶的汽车正在变得更加智能、连接和安全。这种趋势正在各种不同档次的汽车中全面发生，某些过往仅见于高端车辆品牌的功能，现在正在走向中档甚至低端车型。智能连接车辆的发展驱动力，
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201908 IP 汽车 计算机视觉 AI 图形处理
最近，优步正进行谈判，打算收购西雅图初创公司Mighty AI ，后者专注于为计算机视觉模型研发训练数据，该交易有助于推动优步自动驾驶汽车技术的发展。
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优步 计算机视觉 自动驾驶
王明全，胡芯畅，关欣然，李根旺 （东北大学计算机科学与工程学院，辽宁 沈阳 110819） 摘要：针对图像处理技术在食品加工领域的应用，提出了一种基于ZYNQ平台的流水线食品外观辨别检测系统设计方案。该系统采用FPGA+ARM架构的ZYNQ-7000平台实现，利用单目OV5640摄像头进行图像采集，并将采集后的视频图像进行预处理以及VDMA视频图像显示，之后采用对射式光电开关达到流水线上食品目标的检测目的，最后通过图像测量方法提取食品特征。该系统解决了流水线上不规则食品外观检测辨别问题，可应用于食
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201906 ZYNQ 食品外观检测 计算机视觉 特征提取 OV5640
近期，计算机视觉奠基者之一，霍金的弟子，约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille提出“深度学习在计算机视觉领域的瓶颈已至。”Alan Yuille认为，现在做AI不提神经网络，成果都很难发表了，这不是一个好势头。如果人们只追求神经网络的潮流，抛弃所有老方法，也不去想如何应对深度网络的局限性，那么这个领域可能很难有更好的发展。
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深度学习 计算机视觉
全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets日前发布报告称，2018年AI制造市场规模为10亿美元，预计到2025年这一数字将增长为172亿美元，预测期(2018—2025年)内的年复合增长率为49.5%。报告指出，大数据以及风险资本投资的增加是推动AI制造业市场不断增长的主要因素。此外，不断发展的工业物联网和自动化也进一步推动了AI制造业市场的增长。
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随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域最重要的技术。计算机视觉被视为人工智能的重要分支，它就等同于人工智能的大门，在人工智能中视觉信息比听觉、触觉重要得多。
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计算机视觉
关于2019年的科技行业，AI依然是一个绕不开的词汇。智能音箱、AI语音助手、视频识别等事物，虽然早已走进我们的生活，但是依然离科幻电影里的人工智能相差甚远。
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计算机视觉 5G 芯片
回顾2018年，是属于人工智能的一年，不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入人工智能领域的互联网企业，亦或如旷视科技Face++、极链科技Video++、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业，都将AI注入到每个角落，掀起了一轮又一轮的技术高潮。
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计算机视觉 人工智能
随着深度学习的迅猛发展，计算机视觉也成为了目前人工智能领域落地最顺利的技术。计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何用摄影机和计算机代替人眼对目标进行跟踪、识别、分析、处理等。此过程极具挑战性，光是隔离图像并进行识别的简单概念就花费了研究人员大量的时间。经过多年的努力，使用计算机视觉软件和硬件算法部署深度学习技术的企业在识别对象方面都取得了一定程度的成功。
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计算机视觉 人工智能
我国人工智能市场蓬勃发展，作为人工智能三大领域之一的计算机视觉应用市场规模持续扩大。根据新思界产业研究中心发布的《2018-2022年中国计算机视觉市场可行性研究报告》显示，2017年，我国计算机视觉市场规模达到80.2亿元，同比增长166%，预计未来三年我国计算机视觉市场规模仍将保持高速增长的发展态势。 计算机视觉是人工智能核心技术之一，其应用领域非常广泛，包括安防、金融、驾驶、医疗等多个领域。我国计算机视觉技术处于国际先进水平，应用市场火热发展。在我国计算机视觉市场中，政府、金融和互联网是支出规
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计算机视觉
计算机视觉在交通领域主要有如下几个方面的应用：第一个是感知，既车辆的检测，第二个是车辆身份的识别，第三是车辆身份的比对，第四个是车辆的行为分析，第五个是驾控，也就是现在非常火的汽车辅助驾驶与无人驾驶。 车辆检测与感知 检测就是计算机通过图片或者视频，把其中的车辆或其它关注目标准确的“框”出来，检测是很多系统的基础。在2012年以前，很多智能交通系统中用的检测是一种基于运动的检测，这种检测会受天气、光线等方面的影响，在不同天气下会存在很多问题。而基于深度学习的检测，是基于车辆的轮廓和形态的检测，是完
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计算机视觉 无人驾驶
前不久，vivo宣布成立AI全球研究院，将会加大对人工智能多个领域包括知识图谱、自然语言以及机器视觉等加大投入，深入研究开发创新性技术。 过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代
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人工智能 计算机视觉
计算机视觉介绍
Computer vision is the emulation of biological vision
using computers and machines. It deals with the problem
of inferring three-dimensional (3D) information about
the world and the objects [
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