机器视觉开发的案例 机器视觉开发参考

用于构建高质量数据集和计算机视觉模型的开源工具。 •• •••• 是由创建的开源ML工具，可帮助您构建高质量的数据集和计算机视觉模型。 使用FiftyOne，您可以搜索，排序，过滤，可视化，分析和改善数据集，而无需进行过多的整理或编写自定义脚本。它还提供了用于分析模型的强大功能，使您能够了解模型的优缺点，可视化，诊断和纠正其故障模式，等等。 FiftyOne的设计轻巧，可轻松集成到您现有的CV / ML工作流程中。 您可以加入我们的Slack社区，阅读我们在Medium上的博客，并在社交媒体上关注我们，从而参与其中： 安装 您可以通过pip安装FiftyOne的最新稳定版本： pip install fiftyone 请查阅以获取故障排除以及有关使用FiftyOne进行启动和运行的其他信息。 快速开始 通过启动快速入门，直接进入FiftyOne： fiftyone quicksta

MRPT项目 一、简介 移动机器人编程工具包 (MRPT) 提供了面向移动机器人和计算机视觉研究人员的 C++ 库。 库包括、 、 、点、地标、姿势和地图上的 、贝叶斯推理（卡尔曼滤波器、 粒子滤波器）、 图像处理、避障等。 MRPT还提供了GUI应用立体照相机校准，数据集检查，并更。 2. 资源 下载最新的不稳定代码： git clone https://github.com/MRPT/mrpt.git --depth 1 在此 Google 群组或stackoverflow提问（请使用标签mrpt ！） 主要项目网站，包括源代码和 Windows 安装程序下载 C++ API 参考 ROS 包： mrpt_navigation ， mrpt_slam 绑定文档（Python、Matlab） 数十个示例的源代码 可以在以下位置找到 MRPT 应用程序的示例配置文件： MRPT

Banner Vision Inspector is image processing software for the machine vision industry and is a proprietary product of Banner Engineering. The software platform has been designed to allow engineers or non-programmers to be able to create a solution for any specific requirement without having the need to learn the actual programming skills in the shortest time. When integrated to the appropriate hardware, it offers a complete machine vision solution for any industrial automation’s applications.

Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications，自己花了很大力气下下来的，对立体视觉的讲解和各种方法的比较

一种用于感知压缩的JND实现

具有自适应时间特征分辨率的3D CNN CVPR 2021论文的源代码： 。 即将推出！ 敬请关注！ @inproceedings{sgs2021, Author = {Mohsen Fayyaz, Emad Bahrami, Ali Diba, Mehdi Noroozi, Ehsan Adeli, Luc Van Gool, Juergen Gall}, Title = {{3D CNNs with Adaptive Temporal Feature Resolutions}}, Booktitle = {{The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) }}, Year = {2021} }

Peker Corke的机器人运动学，动力学及控制系统的研究，可结合Peker Corke的matlab robotic toolbox工具箱进行机器人运动学，动力学仿真

凸轮2BEV 该存储库包含我们的方法的官方实现，该方法用于在语义上分割的鸟瞰图（BEV）图像的计算中，给出了多个车载摄像机的图像，如本文所述： 一种Sim2Real深度学习方法，用于将图像从多个车载摄像头转换为鸟瞰视图中的语义分割图像（ ， ） ， 和 摘要—准确的环境感知对于自动驾驶至关重要。 当使用单眼相机时，环境中元素的距离估计带来了重大挑战。 将相机透视图转换为鸟瞰图（BEV）时，可以更轻松地估算距离。 对于平坦表面，反透视贴图（IPM）可以将图像准确地转换为BEV。 这种转换会使三维物体（如车辆和易受伤害的道路使用者）变形，从而使得很难估计它们相对于传感器的位置。 本文介绍了一种方法，该方法可从多个车载摄像机获得的图像中获得校正后的360°BEV图像。 校正后的BEV图像被分割成语义类别，并且包括对遮挡区域的预测。 神经网络方法不依赖人工标记的数据，而是在合成数据集

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