《计算机视觉：一种现代方法》是近年较为成功的一本计算机视觉教材。 第二版改进之处在于。1：简化了公式推导，特别简化了关于照相机(第1章)、阴影处理(第2章)、由两个视图重建(第7章)及由多个试图重建(第8章)。2：给出了更宽广的应用，具体章节如第19章图像建模与渲染，第22章图像搜索，第14章解释深度数据，，第21章理解人类活动。3：新增了关于现代特征的内容，特别是HOG和SIFT(在第5章出现)。4：详细介绍了现代图像编辑技术，包括删除阴影(3.5节)、填充图像中的空洞(6.3节)，去燥(6.4节)和交互式图像分割技术(9.2节)。5：全面介绍了现代物体识别。 本人是华南理工大学计算机视觉硕士，之前苦心查找该书中文版，功夫不负有心人，已找到，附上英文原版。望与诸君一起研读CV经典。冲鸭！！！

halcon的机器视觉处理，3d测量监测方面的功能介绍和使用。三维定位算子等

基于文档图像的文字识别系统包括两个处理步骤。第一步为文字分割，即确定图像中文字序列的区域，并将逻辑相关的多个字符分割开来。第二步是字符识别，即是利用文字分割的结果，基于字符的图像及上下文信息，生成该字符相应的数字化表现形式，以便后期处理，如显示、翻译等。 由此可见，文字分割是OCR（光学字符识别）系统中的关键技术，正确的文字分割是文字识别成功的前提。目前的OCR系统大多是针对文字排列整齐，前景色与背景色对比明显的理想文档图像而设计，这虽然适用于很多印刷文档的情形，但对于文字排列的方向和大小都很随意的手写体文档、图书封面等复杂文档图像却无法提供可靠的文字分割结果，以下列出几种常见比较常见的文档图像。 本文所介绍的方法，即复杂背景下的文字分割方法，希望利用字符的轮廓信息，通过逐步探测的方法完成对复杂文档图像的文字分割，经实验证明，该方法可以有较地解决文字排列不规则、同组文字大小不等、背景色复杂的文字分割问题。

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赵春江老师对SURF算法进行的很详细的介绍，其中，分别对算法和源码进行了讲解，特别是源代码的讲解每一条都有详细注解说明