计算机视觉注释工具（CVAT） CVAT是用于计算机视觉的免费，在线，交互式视频和图像注释工具。 我们的团队正在使用它来注释数百万个具有不同属性的对象。 许多UI和UX决策都是基于专业数据注释团队的反馈。 在线尝试 。 文献资料 截屏 支持的注释格式 单击“上传注释”和“转储注释”按钮后，可以选择格式。 数据集框架允许通过其命令行工具和Python库进行其他数据集转换。 有关支持的格式的更多信息，请参阅。 注释格式 进口 出口 X X X X X X X 分割蒙版 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 深度学习无服务器功能，用于自动标记 名称 类型 框架 中央处理器 显卡 互动者 OpenVINO X 探测器 OpenVINO X 探测器 OpenVINO X 探测器

计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到图像分析、模式识别和机器学习等多个技术的交叉应用。《Computer Vision》一书由Linda Shapiro撰写，这本书是计算机视觉领域的经典之作，对于初学者和深入研究者来说都是一份宝贵的资源。Linda Shapiro作为华盛顿大学的导师，她的专业知识和实践经验为本书提供了坚实的理论基础和实践指导。 本书的核心内容可能涵盖以下几个方面： 1. **图像获取与处理**：计算机视觉系统要能从环境中获取图像，这包括了摄像头的工作原理、图像传感器以及图像数字化的过程。书中可能会讲解如何进行图像预处理，如灰度化、直方图均衡化、噪声过滤等，这些步骤对后续的特征提取至关重要。 2. **特征检测与描述**：计算机视觉中的关键一步是识别出图像中的关键特征，比如边缘、角点、纹理等。SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等算法可能会在书中被详细介绍，它们用于在不同尺度和旋转下稳定地检测和描述图像特征。 3. **物体识别与分类**：通过对特征的匹配和比较，计算机可以识别出图像中的物体。这部分可能涉及机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（包括深度学习方法，如卷积神经网络CNN）以及决策树等，用于构建识别模型。 4. **图像配准与重建**：图像配准是将多张图像对齐，以便于分析或融合，这对于立体视觉和三维重建尤其重要。书中可能会讨论光流法、基于特征的配准和基于区域的配准方法。 5. **场景理解**：这一部分将涉及更高层次的视觉任务，如场景分类、语义分割和实例分割。通过深度学习模型，如FCN（全卷积网络）和Mask R-CNN，计算机可以理解图像中的各个元素及其关系。 6. **视觉追踪与运动分析**：追踪特定对象在连续帧中的位置是计算机视觉中的一个基本问题。卡尔曼滤波器、粒子滤波器以及最近邻搜索等方法可能会被用来解决这个问题。 7. **深度学习在计算机视觉中的应用**：近年来，深度学习极大地推动了计算机视觉的发展。书中会介绍深度学习的基本概念，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN），并展示它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的应用。 8. **实际应用与案例研究**：作者可能会结合实际应用场景，如自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析等，来阐述计算机视觉技术的使用和挑战。 《Computer Vision》一书作为入门读物，将引导读者逐步深入计算机视觉的世界，从基础概念到前沿技术，全面系统地掌握这一领域的核心知识。对于正在华盛顿大学攻读硕士学位的读者来说，这将是一次宝贵的学习体验。

《计算机视觉中的多视图几何》是一门深入探讨如何利用多个视角来理解三维世界的学科。在计算机视觉领域，多视图几何是核心概念之一，它涉及到图像处理、三维重建、立体视觉等多个关键分支。这份"Multiple_View_Geometry_in_Computer_Vision"的PPT讲义，无疑为我们提供了一个全面的学习资源，帮助我们掌握这一领域的核心理论和技术。 1. **基础概念** - **投影几何**：在多视图几何中，我们首先需要理解的是投影几何，它是将三维世界映射到二维图像平面上的过程。这个过程由摄像机模型描述，包括内在参数（如焦距、主点位置）和外在参数（如摄像机位置和方向）。 2. **摄像机模型** - **针孔相机模型**：最常用的摄像机模型是针孔相机模型，其中光线通过一个虚拟的针孔在图像平面上形成投影。 - **投影矩阵**：将三维世界坐标转换为二维图像坐标的关键是投影矩阵，它结合了内在和外在参数。 3. **特征匹配** - **特征检测**：为了在不同视图之间建立联系，我们需要识别出图像中的显著特征，如SIFT、SURF或ORB等。 - **特征描述符**：每个特征都需要一个描述符来区分其独特性，这些描述符应具有旋转、尺度和光照不变性。 - **匹配算法**：特征匹配通常采用基于描述符距离的算法，如BF匹配或FLANN加速的KNN匹配。 4. **基础矩阵与本质矩阵** - **基础矩阵**：两视图间对应点的线性约束关系，可以用来恢复摄像机之间的相对姿态，且基础矩阵有8个独立元素。 - **本质矩阵**：在已知内在参数的情况下，基础矩阵可以简化为本质矩阵，它同样可以描述两摄像机间的相对运动。 5. **三角测量** - **单应性矩阵**：当三个或更多视图可用时，可以使用单应性矩阵进行三角测量，从而获取三维点的位置。 - **立体视觉**：通过计算左右图像中对应点的视差，可以恢复深度信息，实现三维重建。 6. **结构从运动(SFM)** - **光流法**：估计连续帧间的像素运动，可以用于跟踪和重建。 - **全局SFM**：通过不完全观测的视图序列重建三维场景，使用算法如RANSAC或LM优化来估计相机轨迹和场景结构。 - **局部SFM**：通过迭代优化，逐步增加视图来改进重建结果。 7. **SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）** - **同时定位与建图**：在未知环境中，机器人通过移动和观察来同时构建地图并确定自身位置，多视图几何在此过程中起到关键作用。 8. **应用** - **自动驾驶**：多视图几何技术在自动驾驶车辆的环境感知和路径规划中至关重要。 - **增强现实(AR)**：通过理解真实世界的空间结构，AR能够将虚拟物体准确地融入现实场景。 - **无人机导航**：无人机的自主飞行和避障也需要依赖多视图几何技术。 这份PPT讲义详细涵盖了多视图几何的各个方面，从基本理论到高级应用，是学习和研究计算机视觉领域不可或缺的参考资料。通过深入学习，我们可以掌握如何利用多个视角来解决实际问题，如三维重建、物体识别、空间定位等。

区域道具 Regionprops是Matlab提供的regionprops的C ++版本。 要求 Regionprops需要以下软件包才能构建： OpenCV（<3> > contours; std::vector hierarchy; cv::findContours (bin, contours, hierar

PixelAnnotation工具 Linux/MAC Windows Donate 该软件可让您手动和快速注释目录中的图像。 该方法是伪手动方法，因为它使用为OpenCV算法。 总体思路是手动为标记提供画笔，然后启动算法。 如果首先需要分割，则用户可以通过在错误区域上绘制新标记来细化标记（如以下视频所示）。 范例： 来自用户（ ）的小例子： : v tX-xcg5wY4U 建立依赖关系： > = 5.x > = 2.8.x > = 2.4.x 对于Windows编译器：在Visual Studio> = 2015下工作 如何建造去 下载二进制文件： 转到发布

这是深度传感器示例（包括“Azure Kinect和Femto Bolt示例”、“Kinect-v2示例”等）进化过程中的下一步。不过，这个资产不是使用深度传感器作为输入，而是使用普通的网络摄像头或视频录制，并使用AI模型来提供深度估计、人体跟踪、物体跟踪等流。该包包含30多个演示场景。 角色演示场景展示了如何在场景中使用用户控制的角色，手势演示展示了如何在项目中使用离散和连续手势，试衣间演示展示了如何将用户的身体与虚拟模型叠加或融合，背景移除演示展示了如何在虚拟背景上显示用户的轮廓等等。所有演示场景的简要说明可在在线文档中找到。 该包适用于普通网络摄像头和可在Unity视频播放器中播放的视频片段。它可以在所有版本的Unity（免费版、Plus版和专业版）中使用。 1. 创建一个新的Unity项目（使用Unity 2023.2或更高版本， 此资源只供交流学习，不可商用。 正版地址：https://assetstore.unity.com/packages/tools/ai-ml-integration/computer-vision-examples-for-unity-174050

计算机视觉：算法和应用（第二版） 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域，旨在使计算机能够像人类一样“看到”和“理解”世界。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 本书《计算机视觉：算法和应用》（第二版）由Richard Szeliski编写，是一本深受欢迎的计算机视觉教科书。该书涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术，包括图像形成、图像处理、模型拟合、深度学习、特征检测和匹配、图像对齐和拼接、运动估计、计算摄影、结构从运动和SLAM等内容。 下面是本书的详细知识点： 1. 计算机视觉概述 计算机视觉是一门交叉学科，旨在使计算机能够“看到”和“理解”世界。它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 2. 图像形成 图像形成是计算机视觉的基础，它包括了图像的形成过程和图像的表示方式。图像的形成过程涉及到光学成像、图像传感器和图像处理等方面。图像的表示方式包括了图像的矢量表示、矩阵表示和图像的频域表示等。 3. 图像处理 图像处理是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等技术。图像处理的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 4. 模型拟合和优化 模型拟合和优化是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了散点数据插值、变分方法和正则化、马尔科夫随机场等技术。模型拟合和优化的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 5. 深度学习 深度学习是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了监督学习、无监督学习、深度神经网络、卷积神经网络等技术。深度学习的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 6. 特征检测和匹配 特征检测和匹配是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了点特征、边缘特征、线特征、角点特征等技术。特征检测和匹配的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 7. 图像对齐和拼接 图像对齐和拼接是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像配准、图像拼接、全局配准等技术。图像对齐和拼接的目的是将多个图像合并成一个完整的图像。 8. 运动估计 运动估计是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了转换对齐、参数运动、光流估计、层次运动等技术。运动估计的目的是将图像中的运动信息转换为计算机能够理解的形式。 9. 计算摄影 计算摄影是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了照明校准、高动态范围成像、超分辨率、去噪和去模糊、图像抠图和合成等技术。计算摄影的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 10. 结构从运动和SLAM 结构从运动和SLAM是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了几何校准、位姿估计、双帧结构从运动、多帧结构从运动、SLAM等技术。结构从运动和SLAM的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 《计算机视觉：算法和应用》（第二版）是一本涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术的优秀教科书，非常适合计算机视觉的初学者和研究人员。

使用LAB颜色空间进行阴影检测 该存储库包含该论文的python实现：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila，“使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除”，IJCSI 2013： ：//www.ijcsi.org/papers/IJCSI 我们使用LAB颜色空间来确定航空影像中阴影上的区域，可以将其用作阴影地面真相图进行分析。

OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook！最新的OpenCv的资料，区别于OpenCV1.0.这本书是最新的Opencv2.2，里面详细介绍了在linux下QT中的使用！是不可多得的好资料！！

Paperback: 350 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account; 2nd New edition edition (August 25, 2014) Language: English ISBN-10: 1782161481 ISBN-13: 978-1782161486 Over 50 recipes to help you build computer vision applications in C++ using the OpenCV library About This Book Master OpenCV, the open source library of the computer vision community Master fundamental concepts in computer vision and image processing Learn the important classes and functions of OpenCV with complete working examples applied on real images