在数字文明蓬勃生长的今天,算法如同数字世界的基因链,既决定着互联网生态的演化方向,也深刻影响着人类文明的数字化进程。当推荐算法将用户困在信息茧房,当人脸识别技术出现种族偏见,当算法黑箱悄然掌控社会资源分配,我们迫切需要重新定义算法的伦理坐标。
理想的算法应当具有透明化的决策机制。就像中世纪行会要求工匠将作品瑕疵公开展示,现代算法需要建立可解释的决策路径。欧盟《数字服务法案》要求平台公开推荐算法的基本逻辑,正是这种透明性原则的实践。透明的算法不仅能消除公众疑虑,更能通过社会监督实现自我净化。
2025年04月23日
在数字文明蓬勃生长的今天,算法如同数字世界的基因链,既决定着互联网生态的演化方向,也深刻影响着人类文明的数字化进程。当推荐算法将用户困在信息茧房,当人脸识别技术出现种族偏见,当算法黑箱悄然掌控社会资源分配,我们迫切需要重新定义算法的伦理坐标。
理想的算法应当具有透明化的决策机制。就像中世纪行会要求工匠将作品瑕疵公开展示,现代算法需要建立可解释的决策路径。欧盟《数字服务法案》要求平台公开推荐算法的基本逻辑,正是这种透明性原则的实践。透明的算法不仅能消除公众疑虑,更能通过社会监督实现自我净化。
2025年04月23日
"您有新的饿了么订单请查收!"清晨6:20,北京外卖骑手王建军听到系统提示时愣住了——这个时间点通常根本没有早餐订单。但更让他惊讶的是,接下来一个月,他的日均接单量竟暴涨20%!这背后,是一套正在"觉醒"的向善算法...
据2023年《数字平台算法社会责任报告》显示,头部平台通过算法优化已实现:
2025年04月23日
使用 OpenCV 函数 cv::filter2D 执行一些拉普拉斯滤波以进行图像锐化
使用 OpenCV 函数 cv::distanceTransform 以获得二值图像的派生(derived)表示,其中每个像素的值被替换为其到最近背景像素的距离
使用 OpenCV 函数 cv::watershed 将图像中的对象与背景隔离
2025年04月23日
计算机视觉技术是人工智能领域的一个重要分支,它使计算机能够通过图像或视频数据来理解和解释视觉信息。随着深度学习和图像处理算法的不断发展,计算机视觉技术在许多领域都有着广泛的应用,如自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等。本文将为您介绍掌握计算机视觉技术的十个步骤,帮助您从零开始迈向计算机视觉的专业领域。
2025年04月23日
说到图像处理软件你会想到什么?Photoshop?CorelDRAW?美图秀秀?还是ACDSee的图像编辑模块?
说到实现数字图像处理算法,你又会想到什么?Matlab?OpenCV?
能不能自己动手用C++写一个小型的图像处理软件,实现一些图像处理算法,而不调用任何外部的包?这个可以有!
多年以前,甚至是主页君还在读书的时候,曾经尝试在VC++ 6.0中编写了最初版本的MagicHouse(一款小型的图像处理软件)。后来当我写了我的第一本图像处理算法书时,我用VC++ 2005更新了它。再后来很长一段时间了,它就一直被压箱底了。我也开始转战Matlab了,毕竟懒惰是推动人类创新的两大动力之一,谁让Matlab那么省时省力呢。但是我们又不得不承认:首先,Matlab相比于C++,在工业应用上其实非常有限。其次,它隐藏了太多的细节,你当然不必为内存管理而操心,也无需为图像文件编解码而犯愁,但一直用Matlab的总是有种“进口加组装”的山寨感。能不能来个“完全自力更生”呢?利用这几天闲暇时间,我在Visual Studio 2013中更新了我的MagicHouse软件。(听说Visual Studio 已经出了2015,Anyway 我想应该无伤大碍)。下面就简单介绍下MagicHouse软件所提供的基本功能。
2025年04月23日
摘 要: 针对浮选视频图像获取过程中出现的图像质量问题,提出一种浮现泡沫视频图像自适应筛选方法。首先通过分析浮选图像纹理特征选取评价参数,然后采用改进BP神经网络建立图像质量评判模型,对不同质量图像进行评判筛选。实验证明,该方法筛选速度快且识别正确率和效率高,筛选后的图像分割效果好。
0 引言
现代选矿工业中,泡沫浮选的主要目的就是提高矿物中精矿的品位[1]。浮选工艺复杂,是一个含有固、液、气三相变化的物理化学过程[2],并且泡沫表面运动状态不稳定,获取的图像特征也各不相同。传统生产方式主要是人工控制,并且有主观依赖性大、劳动强度大、资源利用率低等局限[3]。随着机器视觉和数字图像处理技术应用到浮选中,通过机器实时对浮选表面进行监控,提取特征参数。这些特征参数主要包括泡沫大小、形状、纹理特征、流速[4]等。
2025年04月23日
在点焊机的焊接生产线上,由于焊接工艺的不成熟,往往会导致虚焊,漏焊,焊穿等现象,会极大地影响产品的使用寿命,美观等,需要对其进行质量检测.针对传统检测方法的低效率,提出采用机器视觉的方法来对焊点进行检测,并给出一种图像处理方法:对图像进行平滑处理,然后使用Otsu方法对图像进行阈值分割,并对得到的图像做倒三角距离变换,将像素点信息转化为灰度信息,采用分水岭算法准确地分割出焊点,最后通过面积等特征计算对焊点缺陷进行分类.实验证明,该方法较传统的检测方法,能有效地检测出多种不同排列的焊点,提高了工业生产效率.
2025年04月23日
家人们,咱都知道,生活里到处都藏着不公平。就说带娃这件事儿,表面上看是家庭日常,背后却藏着家族资源分配的大学问,今天就来给大家唠唠!
老人带娃,可不只是简单的帮忙照顾孩子,本质上是家庭资源的再分配。这老人愿不愿意伸手帮衬,关键就看血脉亲情浓不浓。你看,帮自己儿子带娃,那基本是刻在基因里的本能,下意识就会去做。这跟儿媳是谁关系不大,更不能拿道德标准去评判。有的老人,从儿子成家有孩子后,就全心全意帮忙带娃、料理家务,为的就是让小两口能安心打拼事业。
2025年04月23日
案例:使用分水岭算法实现图像的分割实现
API:
watershed(src,markers);
src:原图像
markers:目标markers,生成markers是通过findContours边沿查找+drawContours来实现的。ps:这一步非常重要,有了marker就可以使用分水岭算法了。