1.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法
2.机器视觉方面有哪些好的视觉视觉开发平台，各有什么特点？
3.七夕告白代码合集，源码源码七夕也浪漫一下吧丨附源码及地址
4.CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.8.16
5.openmv是交易什么
6.openCV是什么意思,什么技术
视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法
蚁群算法是一种概率型优化算法，由Marco Dorigo在年提出，平台灵感来源于蚂蚁觅食路径的视觉视觉发现过程。该算法具备分布计算、源码源码网站源码布局信息正反馈和启发式搜索特性，交易是平台一种全局优化算法。在蚁群系统中，视觉视觉蚂蚁通过释放信息素进行信息传递，源码源码蚁群整体能够实现智能行为。交易经过一段时间后，平台蚁群会沿着最短路径到达食物源，视觉视觉这一过程体现了一种类似正反馈的源码源码机制。与其他优化算法相比，交易蚁群算法具有正反馈机制、个体间环境通讯、分布式计算和启发式搜索方式等特点，易于寻找到全局最优解。
蚁群算法广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注，相较于传统路由算法，蚁群算法具有信息分布式性、动态性、iapp坐标源码随机性和异步性等特点，非常适合网络路由需求。
深入学习蚁群算法的具体原理，请参考《机器学习讲》第二十讲内容。本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面，包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供，欢迎查阅和使用。
机器视觉方面有哪些好的开发平台，各有什么特点？
1. MVTec HALCON：这是一个功能强大的商业机器视觉软件平台，以其高性能和可靠性著称，收割者源码适用于各种复杂的视觉任务。它提供了广泛的工具和算法，并且支持多种编程语言进行二次开发。
2. OpenCV：作为一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，OpenCV拥有丰富的图像处理和视觉算法。它广泛应用于学术和商业领域，并且可以在多种平台上运行，支持C++、Python、Java等语言。
3. Cognex VisionPro：这是Cognex公司推出的机器视觉软件套件，以其易用性和强大的视觉处理能力而闻名。它提供了包括图像处理、特征提取、模式识别等多种工具，非常适合工业自动化领域。
4. MIL (Machine Intelligence Library)：这是一个面向机器智能领域的开源算法库，包含了机器视觉、机器学习和信号处理等多个领域的算法。MIL特别注重实时性能，适用于需要在嵌入式系统上运行的视觉应用。
5. 机器视觉集成开发环境：这类开发环境通常集成了上述各种库和工具，提供了更加友好的用户界面和流程化的工作流程，使得非专业开发者也能方便地进行机器视觉应用的开发。
6. 开源平台：开源平台允许用户自由使用和修改源代码，以适应特定的需求。它们通常拥有活跃的社区支持，可以提供丰富的任务分销源码教程和文档，便于用户学习和交流。
7. 二次开发：在进行二次开发时，开发者可以根据自己的需求对现有的机器视觉库进行修改和扩展，以创建更加定制化的解决方案。这通常需要一定的编程能力，但可以极大地提高系统的灵活性和效率。
七夕告白代码合集，七夕也浪漫一下吧丨附源码及地址
想要在七夕节增添一份特别的浪漫？这里有三个独特的代码示例，帮你实现创意告白。
首先，"告白地球"项目打造了一个动态的地球模型，爱心光晕围绕，仿佛在深情表白。你可以通过Mapbox来欣赏其三维视觉效果，获取源码链接在这里：file:///C:/Users/Administrator/Desktop/%E4%B8%%E5%A4%%E4%BB%A3%E7%A0%/.html。注册Mapbox需要信用卡，这里有信用卡生成器的链接：suijidaquan.com/credit-...
接着，情侣照片墙将你们的点滴记忆拼接成爱的心形，每一张照片都是故事的一部分。你可以通过 arunboy.github.io/love/ 观看实时效果，为你们的回忆增添浪漫氛围。
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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-.8.
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图像分类ImbSAM: 研究在分类不平衡识别中尖锐度感知最小化的重要性。
目标检测：Few-Shot改进区域建议网络，提高少量样本对象检测精度。
伪装实例分割建立统一的查询机制，解决伪装实例分割问题。
医学图像分割自引导大型视觉模型，实现少量样本医学图像分割。
动作识别Ske2Grid: 将骨架转换为网格进行动作识别的表示学习。
多模态提升多模态模型性能，采用自适应梯度调制。
多模态Prompt Switch: 优化CLIP文本-视频检索的效率。
多模态多模态数据集提炼，提升图像-文本检索性能。
多模态Semantify: 使用CLIP简化3D可形变模型控制。
自动驾驶UniTR: 统一高效多模态转换器，用于鸟瞰图表示。
DiffusionDiffGuard: 利用预训练扩散模型指导语义不匹配的异常检测。
DiffusionSGDiff: 基于风格指导的扩散模型，用于时尚合成。
网络量化EQ-Net: 弹性量化神经网络。
图像压缩动态低秩实例适应，实现通用神经图像压缩。
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。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。
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。
