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								      本發(fā)明公開了一種用于二次屏柜端子排號碼管文字識別的矯正方法及系統(tǒng)。所述方法首先分割原始圖片中的號碼管所在區(qū)域，并基于號碼管所在區(qū)域提取坐標(biāo)，根據(jù)各區(qū)域的中心坐標(biāo)區(qū)分號碼管的上下坐標(biāo)，對于上下坐標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行均值取點(diǎn)，一個(gè)區(qū)域分別只獲取上下各一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種煤巖顯微組分識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取煤巖顯微圖像，所述煤巖顯微圖像包括油浸反射光下的顯微圖像和熒光下的顯微圖像；基于煤巖顯微組分識別模型對所述煤巖顯微圖像進(jìn)行識別，確定煤巖顯微組分類別，所述煤巖顯...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實(shí)施例涉及檢測目標(biāo)事件的方法、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。該方法包括獲取針對所呈現(xiàn)的第一媒體內(nèi)容中的第一圖像的選擇操作，選擇操作指示對第一圖像中的局部區(qū)域的選擇，局部區(qū)域指示發(fā)生目標(biāo)事件。該方法還包括響應(yīng)于局部區(qū)域在后續(xù)圖像中再次被呈現(xiàn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面部跟蹤方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)面部圖像；若確定所述目標(biāo)面部圖像滿足面部遮擋條件，則將所述目標(biāo)面部圖像的面部區(qū)域和遮擋物區(qū)域作為跟蹤區(qū)域；根據(jù)所述跟蹤區(qū)域，確定目標(biāo)面部圖像和參考面部圖像之間的匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種油氣井場退出植被恢復(fù)監(jiān)測和評價(jià)方法，該方法包括：對獲取的不同時(shí)相的研究區(qū)遙感影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到預(yù)處理后的遙感圖像；基于預(yù)先建立的不同類型井場的遙感解釋標(biāo)志，對不同時(shí)相的預(yù)處理后的遙感影像進(jìn)行對比，確定油氣設(shè)施退出的井場；...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種螺柱焊接檢測的方法及裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，基于模板框?qū)Υ龣z測圖像中的螺柱焊接區(qū)域進(jìn)行跟蹤識別處理，得到待檢測圖像中的目標(biāo)焊接區(qū)域；計(jì)算待檢測圖像及模板圖像之間的映射關(guān)系矩陣，并基于映射關(guān)系矩陣將模板框映射對齊至待檢測圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，該圖像處理方法包括：獲取圖像塊的圖像特征，所述圖像塊從待處理圖像中切分獲得；根據(jù)所述圖像特征，確定用于處理所述圖像塊的處理主體；若確定所述處理主體為圖像信號處理單元，則通過所述圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種圖像處理方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取從同一圖像中分別提取的低分辨率特征圖和高分辨率特征圖；對高分辨率特征圖進(jìn)行線性投影，獲得高分辨率投影特征圖，對低分辨率特征圖進(jìn)行線性投影，獲得低分辨率投影特征圖；對低分辨率投影特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種圖像分割方法、圖像分割裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。圖像分割方法包括：獲取待處理圖像，并確定所述待處理圖像中的待分割目標(biāo)。根據(jù)所述待分割目標(biāo)確定模板圖像。根據(jù)所述待分割目標(biāo)圖像的圖像特征，在所述待處理圖像中確定第一匹配點(diǎn)。根據(jù)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了一種光線反射效果的渲染方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。包括：獲取場景深度圖，場景深度圖包含屏幕空間中各個(gè)像素的深度值；基于場景深度圖，對屏幕空間進(jìn)行三角面劃分，得到空間三角面，空間三角面的頂點(diǎn)為屏幕空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種辮狀河三角洲訓(xùn)練圖像生成方法及裝置，該方法，包括：步驟S1:構(gòu)建辮狀河三角洲水下分流河道的河道中線；步驟S2:基于所述河道中線構(gòu)建河道分叉；步驟S3:基于所述河道分叉刻畫出主河道和次河道；步驟S4:將所述主河道和次河道寫入三...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種消化道建模方法、系統(tǒng)、裝置和建模設(shè)備。該方法包括：在利用內(nèi)窺鏡對待測對象的消化道進(jìn)行檢測的過程中，獲取通過第一外部攝像頭拍攝的內(nèi)窺鏡的插入部插入消化道的深度數(shù)據(jù)、基于第二外部攝像頭所拍攝圖像識別出的病灶事...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像采集設(shè)備的標(biāo)定方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。其中，該方法涉及大模型數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)標(biāo)定領(lǐng)域，包括：獲取真實(shí)世界中的第一圖像采集設(shè)備采集到的真實(shí)圖像；基于第一圖像采集設(shè)備的初始位置和初始姿態(tài)，控制虛擬世界中的第二圖像采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種標(biāo)定特征的排序方法及裝置、圖像攝取裝置的標(biāo)定方法及裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)、以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。標(biāo)定特征的排序方法包括以下步驟：獲取一標(biāo)定件圖像，所述標(biāo)定件圖像配置為對一配置有多個(gè)標(biāo)志物的標(biāo)定件進(jìn)行拍攝得到的圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了信息處理方法和裝置，涉及媒體技術(shù)領(lǐng)域，用于提高圖像特征點(diǎn)的質(zhì)量。該方法包括：獲取傳感器信息，上述傳感器信息包括目標(biāo)加速度和目標(biāo)角速度，上述目標(biāo)加速度為慣性測量單元測量的加速度，上述目標(biāo)角速度為IMU測量的角速度；根據(jù)上述傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種信息處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及車輛，涉及信息分析處理技術(shù)領(lǐng)域，在本公開中，在確定目標(biāo)對象的目標(biāo)位置信息時(shí)，僅需要獲取圖像采集設(shè)備采集的至少兩張候選場景圖像，并利用至少兩張候選場景圖像的相關(guān)信息，即可計(jì)算獲得目標(biāo)對象的目標(biāo)位置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗谌S特征的物體位姿估計(jì)方法、裝置、終端及介質(zhì)，通過將RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，并利用目標(biāo)檢測結(jié)果和深度圖像進(jìn)行三維點(diǎn)云重建。利用三維數(shù)字模型進(jìn)行位姿粗估計(jì)，并通過匹配算法將三維數(shù)字模型與點(diǎn)云數(shù)據(jù)相匹配的方式對位姿進(jìn)行優(yōu)化。本申請...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┗阱^框特征的物體位姿估計(jì)方法、裝置、終端及介質(zhì)，通過采集RGB圖像和深度圖，并對RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測和錨框定位。接著利用錨框和對應(yīng)的深度圖進(jìn)行三維點(diǎn)云重建，以生成目標(biāo)物體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。最后基于三維點(diǎn)云，計(jì)算目標(biāo)物體的物體間偏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視頻跟蹤的巖石薄片正交偏光視頻轉(zhuǎn)圖片方法及系統(tǒng)，涉及涉及薄片鑒定和計(jì)算機(jī)視覺的交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集巖石薄片樣本旋轉(zhuǎn)偏光視頻數(shù)據(jù)；采用CoTracker網(wǎng)絡(luò)對所述視頻數(shù)據(jù)的多個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行跟蹤；對所述樣本點(diǎn)的動態(tài)運(yùn)動軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，獲取待檢測對象的目標(biāo)對象圖像；確定待檢測對象的目標(biāo)缺陷檢測類型，并獲取對應(yīng)目標(biāo)缺陷檢測類型的參考對象圖像及其參考檢測結(jié)果圖像；通過通用缺陷檢測模型，獲...
								
            
							
            
							
						
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