1：主要机器视觉中的一些基本概念，镜头，光源，图像处理基础 2：使用准备入门的广大同学，或者从事相关工作的工程师 3：这是培训资料，介绍的非常透彻 4：我相信认真看完后能对整个机器视觉行业有一个初步的认知

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。[1]

AsterPlot.1.0.0.0_Power BI 可视化视觉对象和demo

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1.项目基于OpenCV库，通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能，采用人脸识别预训练，实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境：需要 Python 3.6 及以上配置，完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块：准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明：dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器，检测图片中是否有人脸，返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器，由人脸检测器提供的边界框作为算法输入，返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型：http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征

原理介绍: 本项目实现了基于STM32F4（STM 32F4全系列产品）平台的全向运动平台，并实现与手机交互。该平台充分运用了STM32F4 平台的强大性能与平台控制系统的便利性，实现了视觉追踪与控制逻辑生成。采用Android ADK框架进行板间通信，具有较强的兼容性。软件方面STM32平台使用了DCMI、FSMC、USBHost、串口等外设，LCD、摄像头、MOS驱动，整体运行于一个前后台系统；Android部分实现了一个前台交互GUI的Activity与蓝牙通信、传感器读取的后台Service。该项目在工业和民用领域具有较好的实用价值，如自然语言交互机器人、自主移动拍摄平台等。 作品展示 使用OV7725（OV7725数据手册）时的效果: 使用MT9M111（MT9M111数据手册），CS镜头时的效果: 演示视频 视觉追踪演示: 手机控制部分实验: 附件内容: 1.STM32F407IGT（STM 32F407IGT数据手册）开发板的原理图PDF档； 2.直流电机驱动器原理图PDF档； 3.源代码； 4.论文讲解； 注意:该项目设计仅供大家参考学习，不可用于商业用途。 你可能感兴趣的项目设计: 极品智能飞车 wifi和Android控制小车（获奖作品原创） 视频讲解:

2017-2018年国科大计算机视觉期末考试（董秋雷）

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

人工智能课件完整13章节PPT涵盖机器学习、机器视觉、搜索推理、智能控制、自然语言 第一章 绪论.ppt 第二章 知识表示方法.ppt 第三章 搜索推理技术.ppt 第四章计算智能.ppt 第五章计算智能.ppt 第六章专家系统.ppt 第七章机器学习.ppt 第八章机器人规划.ppt 第九章Agent（艾真体）.ppt 第十章机器视觉.ppt 第十一章自然语言理解.ppt 第十二章 智能控制.ppt 第十三章 人工智能的争论与展望.ppt

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