在该课程中，你可以了解到第三方 API 相关知识，使用 Python 图像库处理图像，将光学字符识别应用于图像，从而使用 OpenCV 库识别文本和人脸。该课程涵盖 67 讲，终身有效，可以在 Udemy 在线学习平台上购买。目前这一课程已经获得了超过 2

深度学习正在迅速成为人工智能应用开发的主要工具。在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域都已有成功的案例。图像分类的目标是根据一组合理的类别对指定的图片进行分类。本文中所提出的实现方式是基于Python语言的Keras。卷积基的主要目的是由图像生成特征。

针对每项技术都给出了基本概念及相应的典型方法，简单通俗、适合阅读。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。之后为一组新的测试图像集预测其标签类别，并测量预测准确性。第一个高效模型是R-CN

近段时间，来自Nvidia、多伦多大学和多伦多人工智能矢量研究所的研究人员设计了一种更精确地检测和预测物体开始和结束位置的方法。这些知识可以改进对现有计算机视觉模型的推理，并为未来的模型标记训练数据。在最近的其他新闻中，Nvidia表示它将支持英国制造商A

最近我一直在阅读和尝试计算机视觉，本文为大家介绍一些在该领域学习和使用的有趣内容。近年来，计算机视觉取得了很大进展。这些是我将在这里提到的主题内容：。人脸检测是检测人脸的其中一项任务。它是一种机器学习模型，具有专门用于对象检测的功能。一种使用CNN变化来检

今日，特斯拉宣布前 Open AI 研究员、斯坦福大学博士生 Andrej Karpathy 担任特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监，直接向 Elon Musk 负责。Andrej Karpathy 博士生期间就已声名鹊起，此次加盟特斯拉更是受到了极大的关注

图像边缘检测的任务在计算机视觉中非常常见。在本文中，我将演示如何使用Matlab / Octave和OpenCV库执行边缘检测，也用于实时视频处理。使用Octave进行边缘检测我们将使用LennaSderberg的标准测试图像。我们将把它转换成单色，因为图

2019年3月24日（周日）下午，由中国科学院大学主办，读芯术作为指定合作媒体的“AI未来说·青年学术论坛第三期-计算机视觉专场”顺利举行。与前两次相比，本期论坛新增博士生panel环节，该环节由中国科学院大学学生会承办、SFFAI和中国科学院大学IEEE

中国模式识别与计算机视觉学术会议是由中国模式识别学术会议和中国计算机视觉大会合并而来，由中国人工智能学会、中国计算机学会、中国自动化学会和中国图象图形学学会联合主办，定位为模式识别与计算机视觉领域国内顶级学术盛会。本届会议将主要汇聚国内从事模式识别和计算机

OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可[1] （开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。[2] 最新版本是3.3 ，2017