1.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法
2.论文源码实战轻量化MobileSAM，视觉视觉分割一切大模型出现，分拣分拣模型缩小60倍，源码源码速度提高40倍
3.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（5）-随机森林（Random Forest）学习算法
4.Matlab DCT图像去噪详细解析 参考源码
5.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
6.做个 ROS 2 视觉检测开源库-YOLO介绍与使用

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法

       蚁群算法是下载一种概率型优化算法，由Marco Dorigo在年提出，视觉视觉灵感来源于蚂蚁觅食路径的分拣分拣178棋牌源码发现过程。该算法具备分布计算、源码源码信息正反馈和启发式搜索特性，下载是视觉视觉一种全局优化算法。在蚁群系统中，分拣分拣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。下载经过一段时间后，视觉视觉蚁群会沿着最短路径到达食物源，分拣分拣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，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、eml通讯录源码动态性、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、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。

论文源码实战轻量化MobileSAM，分割一切大模型出现，java源码打包成apk模型缩小倍，速度提高倍

       MobileSAM是年发布的一款轻量化分割模型，对前代SAM模型进行了优化，模型体积减小倍，运行速度提升倍，同时保持了良好的分割性能。MobileSAM的使用方式与SAM兼容，几乎无缝对接，唯一的调整是在模型加载时需稍作修改。

       在环境配置方面，创建专属环境并激活，安装Pytorch，实现代码测试。

       网页版使用中，直接在网页界面进行分割操作，展示了一些分割效果。

       提供了Predictor方法示例，包括点模式、单点与多点分割，以及前景和背景通过方框得到掩码的实现。此外，SamAutomaticMaskGenerator方法用于一键全景分割。

       关于模型转换和推理，讲解了将SAM模型转换为ONNX格式，包括量化ONNX模型的使用方法。在ONNX推理中，输入签名与SamPredictor.predict不同，需要特别注意输入格式。linux查看php源码目录

       总结部分指出，MobileSAM在体积与速度上的显著提升，以及与SAM相当的分割效果，对于视觉大模型在移动端的应用具有重要价值。

       附赠MobileSAM相关资源，包括代码、论文、预训练模型及使用示例，供需要的开发者交流研究。

       欢迎关注公众号@AI算法与电子竞赛，获取资源。

       无限可能，少年们，加油！

视觉机器学习讲-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。在学习该算法之前，需要理解决策树、集成学习和自主采样法的基本概念。随机森林由多个决策树组成，其最终决策结果是基于各决策树多数表决得出。相较于单一决策树，随机森林具有处理多种数据类型、大量输入变量、评估变量重要性、内部估计泛化误差、适应不平衡分类数据集等优点。

       随机森林方法有以下几大优势：

       1. 在数据集上表现出色，易语言通用透视源码相较于其他算法具有优势。

       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。

Matlab DCT图像去噪详细解析 参考源码

       Matlab中的DCT图像去噪技术是一种通过离散余弦变换(DCT)进行图像处理的重要手段，尤其在视频压缩和音频编码中广泛应用。DCT的特点是将信号频率成分分离，便于对低频部分进行高效的编码，以实现图像的熵值降低和压缩。在实际操作中，8x8的DCT块被广泛采用，通过快速算法如Arai-Arai-Nakamura(AAN)和Loeffler-Lee-Malvar(LLM)等，减少了计算量，对于提高系统性能至关重要。

       DCT的实现背景源于视频信号低频成分多且高频成分少的特性，通过区分并压缩高频数据，达到压缩率提高和视觉上不易察觉的图像质量损失。例如，在MPEG标准中，DCT作为变换编码的核心，尽管它本身不产生码率压缩，但变换后的系数有利于后续的熵值编码，从而实现整体的编码效率提升。

       在Matlab中，DCT的计算方法有多种，直接计算会消耗大量计算资源，因此实用的实现通常采用快速算法，如通过行和列的拆分，将二维DCT分解为一维变换，显著减少了运算次数。参考图的使用对于理解DCT原理和算法优化具有重要参考价值，但此处未能提供具体图示，需要在相关源码或文献中查找。

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。

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。

开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集

       大家好，我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持，不要忘了点赞关注哦！

       下面是往期的一些经典项目推荐：

       人脸考勤系统Python源码+UI界面

       车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI

       手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解

       基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码

       钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码

       种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集

       正文开始：

       本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。

       接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。

       想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！