人工智能：计算机视觉的基础与应用
第十二篇：计算机视觉的基础与应用
学习目标💡 理解计算机视觉的基本概念和重要性
💡 掌握计算机视觉中的图像处理技术、特征提取方法、常用模型与架构
💡 学会使用计算机视觉库（OpenCV、PIL、PyTorch、TensorFlow）进行图像处理、特征提取和模型训练
💡 理解图像分类、目标检测
音视频
《计算机视觉：模型、学习和推理》第 7 章-复杂数据密度建模
目录前言7.1 正态分类模型核心概念完整代码 + 可视化运行效果7.2 隐变量核心概念通俗比喻7.3 期望最大化（EM）核心概念流程图核心逻辑7.4 混合高斯模型（GMM）核心概念7.4.1 混合高斯边缘化7.4.2 基于 EM 的混合模型拟合 完整代码 + 可视化（对比单高斯 vs GMM
YOLOv8基于视频的帧图像识别与目标检测实战：从项目文件结构开始到多场景应用的解析（文章包括完整代码以及演示视频和结果视频）
YOLOv8视频目标检测项目解析
目录
YOLOv8视频目标检测项目解析
目录
效果预览
项目文件结构
项目简介
代码详细解析
1. 环境配置和依赖导入
2. 模型加载和视频读取
3. 视频处理流程
4. 结果保存与显示
应用场景
项目特点
使用说明
效果预览原始视频：
test
效果视频：
result
项目文件结构YOL
《计算机视觉：模型、学习和推理》第 2 章-概率概述
目录2.1 随机变量核心概念代码实现 + 可视化效果说明2.2 联合概率核心概念代码实现 + 可视化（图像双特征联合分布）效果说明2.3 边缘化核心概念代码实现 + 可视化（图像特征边缘化）效果说明2.4 条件概率核心概念代码实现 + 可视化（图像条件概率对比）效果说明2.5 贝叶斯
眼在手上外参标定保姆级教学---离线手眼标定（vscode + opencv）
手眼标定的本质就是记录多组数据。每组数据需记录两个关键信息：
相机拍摄的标定板图像
拍摄该图像时机械臂末端执行器在基坐标系下的位姿（Xt,Yt,Zt, Rx,Ry,Rz）。然后用这些大概20组数据，通过一些算法去变换出相机与末端执行器之间的变换矩阵
所以也可以不用配置那么复杂的环境，直接在实验室中拖动机械臂本体，然
5分钟搞定视频字幕样式：从模糊到清晰的前端实现指南
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李宏毅机器学习笔记17
目录摘要1.不成对的资料2.如何使用GANCycle GAN摘要本篇文章继续学习李宏毅老师2025春季机器学习课程，学习内容是GAN的应用及Cycle GAN的相关原理。1.不成对的资料什么叫不成对的资料呢？通常我们训练出来就是一个x对应一个y，我们需要他们是成对的资料才能训练，但是现在我们有一堆x和一堆y，他们是不成对的&#x
