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“数字图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课,也是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。这两门课具有很高的相关性,几乎所有高等院校都有开设。这两门课有较多理论知识,这些理论知识需要学生动手实践方能深刻理解。将理论学习与实践相结合,通过动手实践不仅可以理解理论,还可以提升工程应用能力,避免“纸上谈兵”和“眼高手低”。鉴于此,南方科技大学计算机科学与工程系的于仕琪副教授团队...
为了解决当前遗传算法用于图像分割时存在效率低、计算量大等不足,引入OpenCV,提出了OpenCV耦合遗传算法的图像分割技术;首先,对遗传算法特性、原理展开研究;针对其存在的不足,基于OpenCV对算法进行优化,提高了算法速度和用户体验;最后,对优化算法和传统算法进行对比实验,经过反复验证,优化算法在速度、性能上明显优于传统算法,可以更好地应用于工程领域。
提出一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块,详细讲述了利用JNI技术调用OpenCV目标检测方法的具体步骤和关键过程。该模块可很容易地与科研、工业等领域的Java视频系统集成。实验结果表明,集成了该模块的Java视频系统获得了较高的检测率和处理速度。

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