英文版电子书：Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library

人脸检测与追踪 使用CamShift，卡尔曼滤波器，光流的人脸检测和跟踪 客观的 ： 在电影的第一帧中检测面部 使用预训练的Viola-Jones检测器 使用以下方法跟踪电影中的脸部： CAMShift 粒子过滤器 人脸检测器+卡尔曼滤波器（总是运行kf.predict（），并在获得新的人脸检测时运行kf.correct（）） 人脸检测器+光流跟踪器（人脸检测器发生故障时，请使用OF跟踪器）。

Modern Mathematics andApplications in Computer Graphics and Vision (2014) Hongyu Guo

布里萨帕蒂 :pushpin: 介绍 这是各种机器学习算法和实验的集合，通过遵循各种教程，文章博客等内容，这些知识已经在我这边实现了。 这些机器学习算法已在来自 ， 等的各种数据集上实现。 :check_mark: 资源 :collision: 笔记本和数据集 姓名 数据集 笔记本 亚马逊情绪分析 使用转移学习进行COVID-19检测 猫狗分类器 使用LSTM的聊天机器人 决策树 假新闻分类 性别预测 印地语字符识别 鸢尾花预测 K均值聚类 线性回归I 线性回归II 线性回归III 逻辑回归 MNIST时尚数据集 朴素贝叶斯 强化学习 葡萄酒数据集 时间序列分析 垃圾邮件检测 IMDB情绪分类 卫星影像分析

共需要安装2个软件（全部在压缩包内），安装后可使用win10自带的【电影和电视】播放，颜色正常显示，视频内容不会显示为偏绿色 1.安装HEVC插件 Microsoft.HEVCVideoExtension_1.0.21821.0_x64__8wekyb3d8bbwe.Appx 2.安装DolbyVision插件 DolbyVisionHDR.AppxBundle 3.播放杜比视界影片 使用Win10自带的“电影和电视”来播放杜比视界影片。

Viola-Jones检测框架 这是Viola-Jones检测框架的实现，用于人脸检测。 要求 Viola-Jones Framework的此实现需要python版本3.5.2，并取决于以下模块： 模块 版本 评论 麻木 1.13.3 科学的 1.0.0 的OpenCVPython的 3.4.0.14 用于捕获图像 scikit学习 0.19.1 用于改组数据 用法 运行以下命令以开始人脸检测： python detect.py 主要概念 类似Haar的功能 Viola和Jones提出了类似Haar的特征，以适应使用Haar小波的想法（来自Papageoriou等人）。 在此工具中，使用了五种类似Haar的特征。 它们是：左右，上下，水平居中，垂直居中，对角线。 整体形象 为了加快特征提取过程，使用了称为积分图像的图像中间表示。 AdaBoost AdaBoost是Adap

MATALAB Computer Vision System Toolbox官方教程，包含入门教程，用户手册和参考教程

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CCTag库 检测由同心圆组成的CCTag标记。 在CPU和GPU中均实现。 该库是该文件的实现： Lilian Calvet，Pierre Gurdjos，Carsten Griwodz，Simone Gasparini。 在高度挑战性的条件下对圆形基准的检测和精确定位。 在：计算机视觉和模式识别国际会议论文集（CVPR 2016） ，拉斯维加斯，E.-U.，IEEE计算机学会，p.3。 562-570，2016年6月 //doi.org/10.1109/CVPR.2016.67 如果您想在出版物中引用此作品，请使用以下内容 @inproceedings{calvet2016Detection, TITLE = {{Detection and Accurate Localization of Circular Fiducials under Highly Challengin

torch.vision.references.detection包，集成了train_one_epoch、evaluate等重要函数