1.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（5）-随机森林（Random Forest）学习算法
2.MMDet——Deformable DETR源码解读
3.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
4.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法
5.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
6.计算机视觉算法有哪些？CV算法

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（5）-随机森林（Random Forest）学习算法

       随机森林（Random Forest）学习算法是一种集成学习中的Bagging算法，用于分类任务。计数计数在学习该算法之前，源码源码需要理解决策树、视觉视觉集成学习和自主采样法的计数计数基本概念。随机森林由多个决策树组成，源码源码社保 源码其最终决策结果是视觉视觉基于各决策树多数表决得出。相较于单一决策树，计数计数随机森林具有处理多种数据类型、源码源码大量输入变量、视觉视觉评估变量重要性、计数计数内部估计泛化误差、源码源码适应不平衡分类数据集等优点。视觉视觉

       随机森林方法有以下几大优势：

       1. 在数据集上表现出色，计数计数相较于其他算法具有优势。源码源码

       2. 便于并行化处理，对于大数据集有明显优势。

       3. 能够处理高维度数据，无需进行特征选择。

       深度学习课程中，随机森林通常作为机器学习方法的一部分出现。对随机森林感兴趣的读者，建议详细阅读《机器学习讲》第五讲的内容，并下载提供的MATLAB源码。注意，源码调用了特定库，仅在位MATLAB中可运行。本系列文章涵盖了从Kmeans聚类算法到蚁群算法在内的讲MATLAB源码示例。

MMDet——Deformable DETR源码解读

       Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构

       Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。

       核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，文字提示指标源码生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：

Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。

Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。

Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。

       Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。

       在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。

       简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，eclipse打开jar源码参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。

       Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。

深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法

       YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述：

       1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。

       2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。

       3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。

       4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。

       5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。

       如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的xpath如何获取源码示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。

视觉机器学习讲-MATLAB源码示例（）-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，灵感来源于蚂蚁觅食路径的发现过程。该算法具备分布计算、信息正反馈和启发式搜索特性，是一种全局优化算法。在蚁群系统中，蚂蚁通过释放信息素进行信息传递，蚁群整体能够实现智能行为。经过一段时间后，蚁群会沿着最短路径到达食物源，这一过程体现了一种类似正反馈的机制。与其他优化算法相比，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、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、表白源码全屏玫瑰随机森林学习算法、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。

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。

计算机视觉算法有哪些？CV算法

       计算机视觉是深度学习领域内备受关注的分支，它汇聚了计算机科学、数学、工程、物理学以及心理学等多个学科的知识。关于计算机视觉算法有哪些，业内专家给出了以下解答。

       早期算法包括：

       子空间（线性降维）

       PCA（主成分分析）：旨在最大限度地保留原始数据的主要信息，同时降低冗余信息；

       LDA（线性判别分析）：通过增大类间差距、减小类内差距来实现分类；

       非线性降维：流形学习、加入核函数等方法。

       ICA（独立成分分析）：相较于PCA，ICA在处理光照、人脸表情、姿态等方面具有更好的效果，但其泛化能力有限。

       HMM（隐马尔可夫）：相比其他算法，HMM在处理光照变化、表情和姿态变化等方面更加鲁棒。

       后期算法：通过loss函数优化模型结构，从而得到具有区分度的特征。

       常用算法总结：

       计算机视觉相关算法的源代码；

       计算机视觉常用算法博客。

       特征提取算法（寻找关键点）：

       (1) SIFT（尺度不变特征变换）：具有尺度不变性，能够在图像中检测到关键点；

       (2) SURF（加速稳健特征，SIFT加速版）：通过构建Hessian矩阵，判断当前点是否为邻近区域中更亮或更暗的点，从而确定关键点位置；

       优：特征稳定；

       缺：对于边缘光滑的目标提取能力较弱。

       (3) ORB：结合Fast与Brief算法，为Fast特征点增加方向性，实现旋转不变性，并提出金字塔方法解决尺度不变性问题；

       ORB算法速度是SIFT的倍，是SURF的倍。

       经观察，ORB算法在特征点标记时数量较少，如图所示。

       SIFT、SURF、ORB实现；

       (4) FAST角点检测：主要考虑像素点附近的圆形窗口上的个像素，通过比较像素强度，判断是否为角点；

       非极大值抑制：在存在多个关键点时，删除角响应度较小的特征点。

       (5) HOG（方向梯度直方图）；

       (6) LBP（局部二值特征）：论述了高维特征与验证性能的正相关关系，即人脸维度越高，验证的准确度就越高。

       (7) Haar：

做个 ROS 2 视觉检测开源库-YOLO介绍与使用

       在无人驾驶和室内工作场景中，机器人需要进行物体识别。计算机视觉技术在机器人系统中扮演着至关重要的角色。YOLO（You Only Look Once）是一种高速而准确的目标检测算法，能够实时识别图像或视频中的多个对象，而无需多次检测。本章将详细介绍如何将目标检测算法YOLO与ROS 2集成，同时探讨如何创建一个开源库来完成目标检测任务。

       目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的主要作用是识别图像中的物体并确定其位置。YOLO 就是一种高效且准确的多物体检测算法，其特点是速度快，能够捕捉到目标的全局信息，减少了背景误检的情况。YOLO 有多个版本，本章我们选用安装更为方便和更容易投入生产的 YOLOv5 作为我们学习和使用的版本。

       在系统上安装 YOLOv5 非常简单，只需要通过 Python 包管理器 pip，一行命令就可以安装。如果对源码感兴趣或者有修改源码需求的小伙伴，可以通过下载源码方式进行安装。安装完成后，就可以使用命令行工具进行训练和检测。这里使用 YOLOv5 提供的训练好的常见物体的目标检测模型进行演示，通过命令下载模型文件和待检测。对于 zidane.jpg ，一共检测出了三个物体，耗时 .8ms。有了模型文件和，使用命令就可以对该进行目标检测。

       除了直接检测一个本地，也可以直接指定系统视频设备的编号来启动实时的检测。感受完 YOLO 的强大，要想让 YOLO 结合 ROS 2 一起使用，我们还要掌握如何使用 Python 调用 yolov5 模块，完成检测。

基于NVIDIA Xavier NX(ubuntu.)的Optitrack视觉定位 PX4+ros noetic(实 物运行记录)

       欢迎关注： csdn：会变身的火娃(+粉丝) 个人博客：www.huowa.xyz 微信公众号：会变身的火娃

       前言

       在基于NVIDIA Xavier NX（ubuntu.）的Optitrack视觉定位系统中，PX4和ROS Noetic的集成与实机运行记录详述如下。

       一：硬件准备

       硬件准备包括一台主电脑（NX）、网线（用于直接连接）和无线网卡（用于远程连接）。

       二：软件准备

       1:远程登录软件 NoMachine

       下载Linux版NoMachine，解压安装，并添加权限，使用时需注意Linux与Windows间的兼容性。

       2:安装ROS

       采用小鱼一键安装ROS的代码。

       3:源码安装mavros（示例的ROS版本为noetic）

       依赖安装、创建工作空间、更新获取最新mavlink和mavros，解决访问问题，下载并安装源码包，编译源码，添加环境变量。

       三：PX4和NX通信硬件连接

       Nx硬件接口与px4硬件接口的连接，需确认连接方式，确保通信链路稳定。

       四：软件配置

       飞控参数设置，使用非QGC官方版本的Windows或Mac进行调参。网卡驱动安装，确保无线网络正常。

       五：连接验证

       Mavros测试，修改串口位置与波特率，执行指令验证通讯成功，确保电池接入，实现Mavros与px4间的通讯。

       六：基于机载电脑利用Optitrack为PX4提供定位

       在ubuntu机载电脑环境下安装vrpn，配置并验证与主机的通信。通过vrpn_client_node运行程序，将optitrack位置数据通过mavros传给飞控。

       七：实机运行记录

       在集成与调试过程中，记录了从硬件准备到软件安装，从通信测试到定位实现的详细步骤，为后续类似项目的参考提供了宝贵经验。

vue实现的带滑块调整的动态环形统计图html页面前端源码

       今天，我们将带您深入了解一个用 Vue 技术构建的动态环形统计图表的 HTML 页面前端源码。这不仅是对 Vue 技术的一次实际应用，更是对动态数据可视化的一种探索。

       这款 Vue 实现的动态环形统计图表 HTML 页面前端源码，提供了独特的交互体验，通过调整滑块，用户可以实时控制环形图中不同颜色区域的比例，直观地展示数据的动态变化。图表的美观与功能并重，为您带来视觉与操作的双重享受。

       图 1 展示了源码的完整界面，用户在初次浏览时就能感受到其简洁而富有科技感的外观。图 2 则进一步展示了滑块调整功能的效果，通过控制滑块，用户能够轻松调整环形图中各个部分的颜色比例，从而反映出数据的不同分布。

       源码的完整性体现在其包含了所有必要的 Vue 组件和逻辑，以及与数据交互的脚本部分。这意味着，无论是前端界面的构建，还是数据的动态更新，都能在源码中找到实现的依据。对于那些希望深入学习 Vue 技术，或是在项目中实现动态数据可视化的开发者来说，这是一个宝贵的资源。

       图 3 则为需要获取源码的朋友们提供了明确的指引。只需访问特定的链接，输入编码“”，便能轻松获取到此源码。这不仅简化了获取过程，也确保了资源的便捷性和安全性。

       总的来说，这款 Vue 实现的动态环形统计图表 HTML 页面前端源码，不仅展示了 Vue 技术的强大应用潜力，也为数据可视化领域提供了创新的解决方案。希望本文的介绍能激发您对 Vue 技术的兴趣，以及对动态数据可视化的深入探索。