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地产巨头卷起来了，裸眼3D都上了
提及到裸眼3D，大家的印象可能是《星球大战》里莱娅公主在一道蓝光里发出了3D版求救信号，可能是《蜘蛛侠》的神秘客用全息幻境迷惑所有人的眼睛，还可能是近期火爆广州的“有轨电车冲进天河路商圈”。 视觉震撼感极强、朋友圈刷屏传播的沉浸式裸眼32022年选择计算机视觉板
2022年选择计算机视觉板 选择一个平台来使用边缘计算机视觉是很困难的。市场上有几十个板子。如果你读到其中之一，你想使用它。但是当你尝试时 - 它不是那么好。 Image by the Author 我尝试过了 比较市场上很多便宜的板子 .不仅在速度方面。我试图通过它们的“可用性”来比较这些提升用户体验的7大微交互
设计师同学们，我想大家都会在被指点江山之后，产生这样一个疑问：该如何让你的非设计师同事更好的了解设计，从而避免因彼此的主观而导致的理解鸿沟呢？ 想必下面这篇文章，你真该要推荐他们读一下了。（您也一定要掌握熟记这些理念，方便自己更好的阐述设计意图） 无论你是设计师，还是开发者，即便你停止不必要的UI动效设计
前言：这篇短文将会探讨UI设计中动画的过度使用，并将其与早期的视觉设计进行对比，提出一些对于有效的GUI动效设计的建议。 我们将在下文中，简单探讨如何改善下面的这个交互。 UI动效设计的反面案例（线上Demo） 注：这个反面案例并非假设，而是来自近期的真实客户案例。 概述 自从 70、80 年代如何在视觉回归测试中执行调试
如何在视觉回归测试中执行调试 调试在测试过程中起着至关重要的作用。任何失败的测试都需要认真分析，以确定失败的根本原因并努力纠正它。 自动化框架，如 Selenium、Cypress、Puppeteer 和 剧作家 最适合并广泛用于 功能测试 .如果您需要验证应用程序用户界面的外观和感觉怎么办？实8 条用户界面设计指南
8 条用户界面设计指南 UI 设计师支持我们在这个数字时代每天使用的几乎栩栩如生的神奇界面。 他们肩负着更大的责任，他们努力创造无缝体验，并在人与技术之间建立情感联系。 随着我们工作的推进，我们喜欢学习新的趋势和策略，但坚持构成 界面设计 . 本博客将讨论有助于您在每次设计时完OpenXRLab
OpenXRLab扩展现实开源平台（https://openxrlab.org.cn/），包含了6大工具箱：SLAM、SfM、视觉重定位、动作捕捉、动作生成和NeRF，并且提供了一个将SLAM、SfM和视觉重定位打通连接起来的大场景AR Demo计算机视觉中的注意力，第 2 部分：CBAM 和 BAM
计算机视觉中的注意力，第 2 部分：CBAM 和 BAM Photo by 亚当库尔 on 不飞溅 介绍 在本文中，将研究卷积块注意模块和瓶颈注意模块，这两种用于将挤压和激发式通道注意与空间注意相结合的同类方法。您可以找到本文的 GitHub 存储库 这里 . 卷积块注意模块 遵循基于注意力的网络，尤其是csm移动端h5用什么样的视觉方案？
项目需要求在移动端H5需要展示一些数据统计的图表，虽然第一时间想到的是echarts，常用还有Highcharts，D3等，antv家族的图表UI好看一些，再加上F2是移动端可视化方案于是就选择F2，打开官网果然眼前一亮F2提供的正能满足需求，F2官网地址：https://antv.alipay.com/zh-cn/f2/3.x/demo/index.htm计算机视觉学习-几何基元
几何基元 对于2D的点，同城我们可以用一对数值来表示，\(x=(x,y)\),或者以另一种形式： \[x=\left[ \begin{matrix} x \\ y \end{matrix} \right] \]但对于使用笛卡尔标系情况下，并不能表示无穷远的点，对于无穷远的点坐标为\((\infty,\infty)\),没有办法表示，所以需要采用齐次坐标系表示。「曼孚科技」揭开计算机视觉的神秘面纱——物体检测技术
计算机视觉是当前人工智能最热门的领域之一，在其快速发展中，物体检测发展发挥了关键作用。本文旨在详解物体检测基本概念、衍生技术及其社会化应用，揭开计算机视觉的神秘面纱，深刻理解人工智能的独特魅力。 什么是物体检测? 简单来说，在图像中锁定目标便是物体检测。 物体检测是一种视觉注意力机制 | Non-local模块如何改进？来看CCNet、ANN
视觉注意力机制 | Non-local模块如何改进？来看CCNet、ANN 转自视觉注意力机制 | Non-local模块如何改进？来看CCNet、ANN计算机视觉中的注意力机制
计算机视觉中的注意力机制 转自计算机视觉中的注意力机制人工智能和计算机视觉(5)-边缘检测
边缘检测 边缘主要包括轮廓线边缘和纹理边缘 寻找图像中的边缘是为了找到变化非常强烈的相邻像素，例如从0-255或从255-0。 Robert算子(Robert operator) I[i, j] : 图像中的像素值 通过高斯滤波器卷积图像，我们将得到 \[S[i,j]=G[i,j:\sigma]*I[i,j] \]\(\sigma\)是高斯分布。 使机器视觉检测系统（尺寸测量）过程
器视觉检测系统（尺寸测量）过程 在科技发展的今天，机器视觉应用范围已经很广了，随着机器视觉检测不断的在工业领域里普及，视觉检测系统已经随处可见，下面说说尺寸测量吧 在传统的自动化生产中，对于尺寸的测量，典型的方法就是千分尺、游标卡尺、塞尺等。 而这些测量手段测量精度低、计算机视觉的分类
传统计算机视觉方法 传统的计算机视觉可以使用Opencv等Python库，对图像进行简单的操作，例如对图像缩放、滤波、阈值分割等等。对于计算机来说，一张彩色图片就是一个三通道的矩阵，分别对应红绿蓝（RGB）三种颜色，通过改变颜色的数值（0-255）来显示出一张完整的彩色图片，传统的计算机视觉就是围视觉信息与长久
视觉信息更易随时间而变（且更加trival，random与information shallow），而向往与方向是在恒心努力下可以恒久的 虽然视觉信息在原始生存与进化上有重要意义，现在仍是快思考的很大部分 但知晓与铭记此，可辅助认知判断LabVIEW图形化的AI视觉开发平台（非NI Vision），大幅降低人工智能开发门槛
前言 之前每次进行机器学习和模型训练的时候发现想要训练不同模型的时候需要使用不同的框架，有时候费了九牛二虎之力终于写下了几百行代码之后，才发现环境调试不通，运行效率也差强人意，于是自己写了一个基于LabVIEW的机器视觉工具包，让编程变得更简单便捷的同时，还能够使用多种框架和LabVIEW AI视觉工具包（非NI Vision）下载与安装教程
前言 上一篇随笔LabVIEW图形化的AI视觉开发平台（非NI Vision），大幅降低人工智能开发门槛给大家介绍了一下自己开发的LabVIEW机器视觉工具包，今天和大家一起分享一下如何安装这个LabVIEW视觉工具包。安装视觉工具包之前，请先安装LabVIEW 2018 64位或更高版本，关于LabVIEW的安装，网上有很多（一）、数字图像处理（DIP）
1、什么是图像？ 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观事实，是人类认识世界和人类本身的重要源泉；也可以说图像是客观对象的一种表示。 ’图‘是物体反射或透射光的分布；‘像’是人的视觉系统所接受的图，在人脑中所形版的印象或认识；照片，绘画，传真，X光片、脑电图、心电图等等都（一）、数字图像处理（DIP）
1、什么是图像？ 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观事实，是人类认识世界和人类本身的重要源泉；也可以说图像是客观对象的一种表示。 ’图‘是物体反射或透射光的分布；‘像’是人的视觉系统所接受的图，在人脑中所形版的印象或认识；照片，绘画，传真，X光片、脑电图、心电图等等都全国SLAM技术论坛笔记
2.3视觉融合建图 语义地图：家具地图等 结构地图：structVIO/SLAM是未来SLAM的发展方向之一，两大场景可能会先落地：1、家庭环境 2、泊车环境 2.4视觉融合建图：XR地图 3.1视觉融合感知：单目侧距 目标检测+距离计算 3.2视觉融合感知：后融合感知 核心思想就是，通过不同时间，不同位置，不同传感2022年最新视觉框架VM PRO 2.7版本，增加了机器人 流程框架 多任务流程 C#源码框架
2022年最新视觉框架VM PRO 2.7版本，增加了机器人 流程框架 多任务流程 C#源码框架，机器视觉源码框架，编程语言C#，算法使用的是halcon，参考了cognex visionpro的输入输出，有C#基础和Halcon基础学习这个很好，是框架源码，可根据自己的理解改成自己想要的，目前该框架集成了halcon、海康威视、大2022年Web前端开发流程和学习路线（详尽版）
2022年Web前端开发流程和学习路线（详尽版） 前言 前端侧重于人机交互和用户体验，后端侧重于业务逻辑和大规模数据处理。理论上，面向用户的产品里，所有问题（包括产品、设计、后端、甚至看不见的问题）的表现形式，都会暴露在前端，而只有部分问题（数据问题、计算问题、安全问题等）暴露在后端，视觉格式化模型
视觉格式化模型 盒模型：规定单个盒子的规则 视觉格式化模型（布局规则）：页面中的多个盒子的排列规则 视觉格式化模型，大体上将页面中盒子的排列分为三种方式： 常规流 浮动 定位 常规流布局 又称为 文档流、普通文档流、常规文档流 所有元素，默认情况下，都属于常规流布局 总体规则：块盒独占