CodeSLAM CodeSLAM的PyTorch实现。 概括 它试图解决/解决的问题 真实3D感知系统中的几何图形表示。 可能带有语义标签的密集表示是高维的，不适合概率推断。 稀疏表示，可以避免这些问题，但仅捕获部分场景信息。 新方法/解决方案 新的紧凑但密集的场景几何表示，以来自单个图像的强度数据为条件，并由包含少量参数的代码生成。 每个关键帧都可以生成一个深度图，但是可以与姿势变量和重叠关键帧的代码一起对代码进行优化，以实现全局一致性。 介绍 由于不确定性的传播对于很大的自由度很快变得难以处理，因此SLAM的方法分为两类： 稀疏SLAM，通过稀疏特征集表示几何 密集SLAM，它尝试检索环境的更完整描述。 自然场景的几何表现出高度的有序性，因此我们可能不需要大量的参数来表示它。 除此之外，还可以将场景分解为一组语义对象（例如椅子）以及一些内部参数（例如椅子的大小，没有腿）

labview联合编程vision 粒子筛选功能

Open Source Computer Vision Library 参考手册

raster-vision, 航空/卫星图像的深度学习 光栅视觉 注意：这个项目正在开发中，目前可能很难使用。 光栅视觉的整体目标是使它的易于训练和运行航空和卫星图像的深入学习模型。 目前，Tensorflow对象检测API实现了对象检测的任务。培训模型。预测和评估模型。 它还支

Raster Vision是一个开放源代码Python框架，用于在卫星，航空和其他大型影像集（包括倾斜的无人机影像）上构建计算机视觉模型。 它允许用户（不需要成为深度学习专家！）可以快速重复地配置执行机器学习管道的实验，包括：分析训练数据，创建训练芯片，训练模型，创建预测，评估模型和捆绑模型文件和配置，以便于部署。 内置支持使用PyTorch进行芯片分类，对象检测和后端语义分割。 可以在内置支持使用在云中运行的CPU和GPU上执行实验。 该框架可扩展到新的数据源，任务（例如实例分段），后端（例如Detectron2）和云提供商。 有关更多详细信息，请参见。 建立 可以通过多种方法来设置Raster Vision： 要从头开始构建Docker映像，请克隆此仓库后，运行docker/build ，然后使用docker/run容器。 Docker映像已发布到 raster-vision图像的标签确定它是哪种图像： pytorch-*标签用于运行PyTorch容器。 每次合并到master ，我们都会发布一个新标签，并使用提交哈希的前7个字符进行标签。 要使用最新版本，请拉l

简单简历 快速链接： [Docker]（#docker） 关于 使用SimpleCV（计算机视觉的开源框架）使计算机具有视觉效果 SimpleCV是使用OpenCV和Python编程语言的开放源代码机器视觉的框架。 它为相机，图像处理，特征提取和格式转换提供了简洁易读的界面。 我们的使命是为休闲用户提供用于基本机器视觉功能的全面界面，以及为高级用户提供优雅的编程界面。 我们之所以喜欢SimpleCV，是因为： 即使是初学者，也可以编写简单的机器视觉测试 摄像机，视频文件，图像和视频流均可互操作 可以轻松提取，分类和过滤有关图像特征的信息 操作速度快，名字容易记住 线性代数是严格可选的 这

Wavefront Optics for Vision Correction-Guang-ming Dai（戴光明）

A Vision of 6G Wireless Systems: Applications, Trends, Technologies, and Open Research Problems

Sketchify :pencil: 有没有想过你那里的那个艺术家 ‍:artist_palette: 在职业追求的混乱中迷路了 ‍:briefcase: ？ 是! 您的创意思维 :brain: :fire: 它使用了您所见过的任何东西的绘制potrait。 好吧，传递一个微笑 :smiling_face_with_smiling_eyes: 因为Python :snake: 现在有了另一个魔法咒语来支持你！ 不相信我吗 :face_with_raised_eyebrow: 演示版 这是什么咒语 :male_sign: 为我的好友Sukkrit Sharma做 原稿送稿器 草绘的DP 用法 说服了.. :winking_face: 并想要这个咒语吗？ 干得好： 克隆或下载此仓库 :fast_down_button: 打开终端:cat_face:‍:laptop: 向内移动 :backhand_index_pointing_right: cd Sketchify 将您的图片放入存储库或获取其路径 现在确保您具有所有依赖项 :brick: pip inst

Deep learning for computer vision with python 由Adrian Rosebrock博士编写，本资料包含Starter，Practitioner，ImageNet bundle全部三本书。