计算机视觉

一、经典任务 计算机视觉领域中和目标有关的经典任务有三种：分类、检测和分割。其中分类是为了告诉你「是什么」，后面两个任务的目标是为了告诉你「在哪里」，而分割任务将在像素级别上回答这个问题。 二、几种专业名词的含义 目标检测，搜索系统感兴趣的目标区域； 目标跟踪，捕获感兴趣区域的运动轨迹； 目标分类，将被跟踪目标分为人，汽车或其他移动物体； 目标行为识别，对跟踪目标进行行为识别。 立体视觉匹配，是一种从平面图像中恢复深度信息的技术。 光流，是指图像灰度模式的表面运动，是三维运动场在二维图像平面上的投影。 场景流，是空间中场景运动形成的三维运动场。两者在视频跟踪与监控，自主机器人导航，三维视频压缩与显示等领域有着广泛的应用。 三、KITTI数据集（非常重要） 对于KITTI数据集，该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。 四、几种深度学习算法含义 FCNN：全卷积网络：并行，迭代 CNN：FCNN基础上加入空间结构参数共享 RNN：FCNN基础上加入时间结构参数共享 五、论文汇总总结 六、论文以及源码常用网站 CVPR2017 http://openaccess.thecvf.com

import cv2 import numpy as np def ImageHist (image,type) : color = ( 255 , 255 , 255 ) windowName = 'Gray' if type == 31 : color = ( 255 , 0 , 0 ) windowName = 'B Hist' elif type == 32 : color = ( 0 , 255 , 0 ) windowName = 'G Hist' elif type == 33 : color = ( 0 , 0 , 255 ) windowName = 'R Hist' # 1 image 2 [0] 3 mask None 4 256 5 0-255\n", hist = cv2.calcHist([image],[ 0 ], None ,[ 256 ],[ 0.0 , 255.0 ]) minV,maxV,minL,maxL = cv2.minMaxLoc(hist) histImg = np.zeros([ 256 , 256 , 3 ],np.uint8) for h in range( 256 ): intenNormal = int(hist[h]* 256 /maxV) cv2.line(histImg,(h, 256 ),(h, 256

描述子实现代码 这里使用开源工具包VLFeat提供的二进制文件来计算图像的SIFT特征。用完整的Python实现SIFT特征的所有步骤可能效率不是很高。VLFeat工具包可以从 http://www.vlfeat.org/ 下载，二进制文件可以在所有主要的平台上运行。VLFeat库是用C语言来写的，但是我们可以使用该库提供的命令行接口。以在Windows 10 64bit平台上为例，下载的文件为vlfeat-0.9.20-bin.tar.gz，解压缩后，将vlfeat-0.9.20/bin/win64文件夹下的 sift.exe 和 vl.dll 代码如下所示： # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * from numpy import * import os def process_image (imagename, resultname, params= "--edge-thresh 10 --peak-thresh 5" ) : """ 处理一幅图像，然后将结果保存在文件中""" if imagename[- 3 :] != 'pgm' : #创建一个pgm文件 im = Image.open(imagename).convert( 'L' ) im.save( 'tmp.pgm' )

2019年计算机视觉顶会时间表 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019) Location ：Long Beach Convention & Entertainment Center, Los Angeles CA, United States Date：Jun 15 - Jun 21, 2019 Paper Submission Deadline：Nov 16, 2018 (92) http://cvpr2019.thecvf.com ２. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2019) Location ：Seoul, South Korea Date: Oct 27 - Nov 3, 2019 Paper Submission Deadline: Mar, 2019 http://iccv2019.thecvf.com 3. International Conference on Machine Learning（ICML 2019） Location：Long Beach Convention Center, Long Beach, United States Date：Jun 10 - Jun 15,

文章目录 一、学习资料 二、公开课笔记 三、公开课项目 一、学习资料 学习资料总结 二、公开课笔记 CS231n:(2) Image Classificaton pipeline CS231n:(3) Loss Functions and Optimization CS231n:(4) Backpropagation and Neural Networks CS231n:(5)ConvoluionalNeural Networks CS231n:(6)Training Neural Networks, Part I CS231n:(7)Training Neural Networks, Part II CS231n:(9) CNN Architecture CS231n:(10) Recurrent Neural Networks CS231n:(11) Detection and Segmentation 三、公开课项目 CS231n：作业1――softmax CS231n：作业1――KNN CS231n: 作业1――SVM 来源：51CTO 作者： 无聊的人生事无聊 链接：https://blog.csdn.net/Wangpeiyi9979/article/details/100162110

版权声明：文章为网上公开资源结合个人情况修改整理。如有侵权，请联系删除。 https://blog.csdn.net/qq_41895190/article/details/90371751 计算机视觉顶会文章的解读汇总（CVPR/ECCV/ICCV/NIPS） 分享计算机视觉顶会优质论文解读集锦，不断更新中，欢迎大家补充~ 2019 CVPR 2019 论文解读集锦 http://bbs.cvmart.net/topics/287/cvpr2019 2018 NIPS 2018 论文解读集锦 http://bbs.cvmart.net/articles/69 ECCV 2018 论文解读及资源集锦 http://bbs.cvmart.net/articles/57 CVPR 2018 论文解读集锦 http://bbs.cvmart.net/articles/56 2017 CVPR 2017 论文解读集锦 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27651707 ICCV 2017 论文解读集锦 http://www.cvmart.net/community/article/detail/153 NIPS 2017 论文解读集锦 http://www.cvmart.net/community/article/detail/137 ICCV2017

CVPR 2019 论文汇总（按方向划分，0514 更新中） 作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办）被CVers 重点关注。目前CVPR 2019 接收结果已经出来啦，相关报道： 1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？ cvpr2019 accepted papers title（官方分类） Github论文汇总链接 （欢迎star) 论文PDF下载 （更新中，提取码：osvy） 论文解读汇总 【加Q群264191384获取最新基于win10下的源码】 Ŀ¼ ：(也欢迎大家推荐自己的CVPR2019文章，以下篇幅较大，分类如有错误欢迎留言指出和补充谢谢~） 检测 分割 分类、识别 跟踪 人脸 人体姿态估计/手势姿态估计、位姿估计 行为/动作识别、手势识别 时序动作检测、视频相关 Related to Networks GAN、图像文本生成 图像/视频处理、超分辨 点云、三维重建 VQA、视觉语言导航 OCR、文本检测 自动驾驶、SLAM 人群计数 数据集 行人重识别、行人检测 其他 原文： http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper#12 检测 1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous

作者简介 电子书网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1A3BTRyJ3mpdbX88dI6A9qA,---khgx Joe Minichino Hoolux Medical计算机视觉工程师，NoSQL数据库LokiJS的开发者。他是一个充满激情的程序员，对编程语言和技术充满好奇，并不断尝试。在Hoolux，Joe领导了针对医疗行业的Android计算机视觉广告平台的开发。 Joseph Howse Nummist Media公司总裁，自2012年起，出版了多部OpenCV方面的著作，包括《OpenCV for Secret Agents》《Android Application Programming with OpenCV 3》和《OpenCV Computer Vision with Python》等 内容简介 OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，由英特尔公司发起并参与开发，在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用。作为当前非常流行的动态语言之一，Python不仅使用非常简单，而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架，可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。 本书分8章来介绍计算机视觉的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的项目

资源链接： https://pan.baidu.com/s/1NHKXsHapQwuuRNLV8i6L-A 《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》高清中文版PDF+英文版PDF+源代码 高清中文版PDF，328页，带书签目录，文字可以复制。 高清英文版PDF，464页，带书签目录，文字可以复制。 中英文两版可以对比学习。 配套源代码； 经典书籍，讲解详细； 结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。 其中高清中文版如图：

下载地址： 网盘下载 《python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。 《python计算机视觉编程》适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。 Jan Erik Solem 瑞典隆德大学副教授（数学成像小组），Polar Rose公司创始人兼CTO，计算机视觉研究者，Python爱好者，技术图书作家，经常出席各种计算机视觉、图像分析、机器智能等国际会议并发表演讲。他主要关注3D重建、变分问题与优化、图像分割与识别、形状分析，有多年Python计算机视觉教学、研究和行业应用经验，技术博客为 http://www.janeriksolem.net 。另著有Computing with Python: An Introduction to Python for Science and Engineering一书。 下载地址： 网盘下载 原文： https://www.cnblogs