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David Marr-Vision，供大家分享学习

主要内容： 移动机器人SLAM的多摄像机计算机视觉导航 采用多台摄像机达到精确的定位建图

OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook书和源码

阿尔特罗斯·尤洛 最新的C＃实时对象检测系统（Visual Studio）。 该项目具有CPU和GPU支持，使用GPU可以更快地进行检测。 该项目的主要目标是易于使用yolo，该软件包可在nuget上使用，您只需安装两个软件包即可开始检测。 在后台，我们使用Windows Yolo版本的 。 将图像路径或字节数组发送到并接收检测到的对象的位置。 我们的项目旨在将对象类型和-position返回为可处理数据。 该库支持 NuGet 通过快速安装Alturos.Yolo PM> install-package Alturos.Yolo (C# wrapper and C++ dlls 28MB

这是2011年6月出版的新书，主要是针对OpenCV 2.0以上版本的 编程 而设计的， 里面涵盖了大量的 例子 ，是OpenCv官网 推荐的书籍。

图切RANSAC 论文中提出的图切RANSAC算法：Daniel Barath和Jiri Matas； Graph-Cut RANSAC，计算机视觉和模式识别会议，2018年。可从以下获得： CVPR教程解释了该方法。 有关单应性，基本矩阵，基本矩阵和6D姿态估计的实验，显示在2020年的RANSAC教程的相应中。 安装C ++ 要构建和安装仅C ++的GraphCutRANSAC ，请克隆或下载此存储库，然后通过CMAKE生成项目。 $ git clone https://github.com/danini/graph-cut-ransac $ cd build $ cmake .. $ make 安装Python包并编译C ++ python3 ./setup.py install 或者 pip3 install -e . 示例项目 要构建显示基本矩阵，单应性和基本矩阵

FCOS检测算法在VOC数据集上的训练模型，直接下载可进行inference。配合代码https://github.com/leviome/fcos_pure 使用。具体教程看README.

GigE-Vision-Specifivation-1-0中文版， Gige 1.0版本的中文版！

pytorch-randaugment RandAugment的非官方PyTorch重新实现。 大部分代码来自 。 介绍 可以使用RandAugment对感兴趣的数据集训练模型，而无需单独的代理任务。 通过仅调整两个超参数（N，M），您可以实现具有竞争优势的AutoAugments性能。 安装 $ pip install git+https://github.com/ildoonet/pytorch-randaugment 用法 from torchvision . transforms import transforms from RandAugment import RandAugment transform_train = transforms . Compose ([ transforms . RandomCrop ( 32 , padding = 4 ), t