机器视觉 Machine Vision （英文版） Automated Visual Inspection: Theroy, Pratice And Applications

学校机器视觉课程教材

本书涵盖了摄像机投影矩僻、基本矩阵和三焦点张量的儿何原理和它们的代数表达

下载好的opencv和sklearn，但只适合于python3.9 64位

源码——行为识别：基于骨架和目标跟踪的行人跌倒检测

OpenCV-4.1.2的源码，在OpenCV官网点击Sources后的页面无法连接，于是用国外的服务器下载下来的。

Richard Szeliski著《计算机视觉：算法与应用》英文原版pdf全文。不建议英文不好的同学下载。

目标检测complex_yolov3权重（已训练模型）

目标检测complex_yolov4权重（已训练模型）

作者：付饶，管业鹏 摘要：为有效跟踪视频网球运动,提出了一种基于卡尔曼滤波预测的粒子滤波网球运动跟踪方法.基于多尺度小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征,将相邻帧视频图像进行差分,提取反映前景运动的目标特征信息,克服光照变化以及网球运动尺度随时不断变化的不利因素影响;同时,基于网球场地结构化特性,排除场地外不利干扰因素影响.在此基础上,采用卡尔曼滤波对粒子进行预测和修正,将当前观测信息融入到粒子滤波过程中,估计预测粒子状态的均值和协方差,使动态粒子更加接近其后验概率分布,从而提高网球运动目标的跟踪精度.通过与同类方法在不同网球公开赛的定量对比,实验结果表明,所提方法能有效跟踪视频网球运动目标.展开 关键词：网球跟踪 粒子滤波 卡尔曼滤波 多尺度小波变换 预测 DOI： 10.3969/j.issn.1005-9490.2019.04.031 年份： 2019