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            WACV是什么級(jí)別的會(huì)議?

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:xqq
            時(shí)間: 2023-11-22 13:33:10 1700631190

            一、WACV會(huì)議的背景和歷史

            WACV是指IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision,即IEEE冬季計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用會(huì)議。該會(huì)議自2008年開始舉辦,是一個(gè)專注于計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用方面的會(huì)議。 此外,WACV是CVPR、ICCV以及ECCV之外的一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì),被廣泛認(rèn)為是該領(lǐng)域中的重要會(huì)議之一。

            在WACV的過去幾屆會(huì)議中,來自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的各種研究人員都參與了其中,使它成為了一個(gè)有著豐富經(jīng)驗(yàn)和交流的平臺(tái)。會(huì)議內(nèi)容主要涵蓋計(jì)算機(jī)視覺的各個(gè)方面,如目標(biāo)檢測(cè)和追蹤、圖像分割和分類等。

            會(huì)議每年在美國(guó)某個(gè)城市召開,通常在一月下旬或二月上旬,持續(xù)兩到三天。WACV的論文和演示是會(huì)議的主要內(nèi)容,而每屆會(huì)議還設(shè)有特邀演講和工業(yè)論壇等活動(dòng),旨在為參會(huì)者提供更多的學(xué)習(xí)和交流機(jī)會(huì)。

            二、WACV會(huì)議的重要性

            WACV會(huì)議在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中具有相當(dāng)?shù)牡匚缓陀绊懥?,尤其是在?jì)算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域。我認(rèn)為WACV會(huì)議之所以備受關(guān)注,主要有以下幾個(gè)方面的原因:

            三、WACV會(huì)議的特點(diǎn)

            WACV會(huì)議的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

            四、WACV會(huì)議實(shí)踐案例

            在這里,我們通過一篇實(shí)踐案例,具體了解WACV會(huì)議中發(fā)表的論文具體內(nèi)容:

            案例:針對(duì)高速行駛汽車的圓柱形目標(biāo)跟蹤與測(cè)量(Tracking and Measuring Cylindrical Objects for High-Speed Vehicles)

            
            import numpy as np
            import cv2
            
            cap = cv2.VideoCapture('trackingDemo.avi')
            fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
            
            while(1):
                ret, frame = cap.read()
            
                fgmask = fgbg.apply(frame)
                fgmask = cv2.erode(fgmask, None, iterations=2)
                fgmask = cv2.dilate(fgmask, None, iterations=2)
            
                contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            
                for c in contours:
                    if cv2.contourArea(c) < 500:
                        continue
            
                    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
                    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            
                cv2.imshow('frame', frame)
                cv2.imshow('fgmask', fgmask)
            
                k = cv2.waitKey(30) & 0xff
                if k == 27:
                    break
            
            cap.release()
            cv2.destroyAllWindows()
            

            該案例中,作者提出了一種基于移動(dòng)對(duì)象檢測(cè)和跟蹤的方法,旨在對(duì)高速行駛汽車上的圓柱形目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。該方法中,作者使用了基于背景差分的方法來檢測(cè)移動(dòng)目標(biāo),并對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)應(yīng)用了一些形態(tài)學(xué)方法來提高檢測(cè)效果。

            文章的計(jì)算和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠跟蹤圓柱形目標(biāo),同時(shí)也能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的測(cè)量,可以應(yīng)用在高速列車的安全管理和智能駕駛領(lǐng)域。

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