cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
一、问题描述在需要导入cv2包时，会出现很多错误，我们可以通过导入opencv即可解决问题。在查资料时，了解到了很多方法。下面介绍两种自己尝试过的方法。二、解决方法1.在anaconda界面中下载找到environments点击，界面如下。安装下图中的步骤，选择notinstalled,然后在右侧搜索栏里搜索opencv,勾选后点击Apply。这种方法很直观，但是问题在于下载速度很不稳定，有时候根本无法响应，如果想要加快下载速度，可以进行换源操作，但是镜像源有时会停止服务，不太稳定。分享文章：anacondaconda换源_strange_jiong的博客-CSDN博客_conda清华源2.用
一、问题描述在需要导入cv2包时，会出现很多错误，我们可以通过导入opencv即可解决问题。在查资料时，了解到了很多方法。下面介绍两种自己尝试过的方法。二、解决方法1.在anaconda界面中下载找到environments点击，界面如下。安装下图中的步骤，选择notinstalled,然后在右侧搜索栏里搜索opencv,勾选后点击Apply。这种方法很直观，但是问题在于下载速度很不稳定，有时候根本无法响应，如果想要加快下载速度，可以进行换源操作，但是镜像源有时会停止服务，不太稳定。分享文章：anacondaconda换源_strange_jiong的博客-CSDN博客_conda清华源2.用
