这是个人开发者开发的视觉软件，目前是一个非常精简的版本，但是流程等大量的逻辑和一些基础的定位算法已经实现，并操作稳定，已经在多个项目中稳定生产。架构非常的自由和灵活，每一个工具都是完全独立的，继承同一个接口类，当需要扩展功能时，只需要继承接口类并实现一个执行函数即可。利用变量系统把整个流程、多个任务串起来。其中变量设置和全局变量非常好用。后续会持续增加功能。

这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

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机器视觉-使用halcon描述与实现

基于HALCON的机器视觉系统的研究与实现 .

SDU计算机视觉2020回忆版，选择题没有回，很简单，不用担心，剩下的和19年考题很像很像很像，有需要的下载

旋转目标检测S2Anet

计算机视觉中的多视图几何，中文版，旨在根据若干福世界景物的图像求得对真实世界景物结构的理解．

OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版)（含示例代码） 编辑推荐 OpenCV 3是一种*先进的计算机视觉库，它提供了很多图像和视频处理操作，以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能，如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后，可以开发各种现实生活中的应用程序（如安全和监控方面的应用程序）。 本书从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，与其相关的现实应用也呈爆炸性增长，本书的目的就是帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家快速掌握基于Python的OpenCV计算机视觉开发的实用方法、技巧和*佳实践。 通过阅读本书，你将学到: 　　安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API 　　掌握图像处理和视频分析的基础知识 　　在图像和视频中检测和识别目标 　　使用OpenCV检测和识别人脸 　　训练和使用自己的对象分类器 　　了解计算机视觉中的机器学习概念 　　使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题 　　开发现实生活中的计算机视觉应用 内容简介 OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，由英特 尔公司发起并参与开发，在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用。作为当前非常流行的动态语言之一，Python不仅使用非常简单，而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架，可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。 本书分8章来介绍计算机视觉的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书首先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装，继而介绍了计算机视觉应用的基本操作，包括图像文件的读取与显示，图像处理的基本操作（比如边缘检测等），深度估计与分割，人脸检测与识别，图像的检索，目标的检测与识别，目标跟踪，神经网络的手写体识别。可以这样说，本书是一本不可多得的采用OpenCV实践计算机视觉应用的好书。

1. 图像分割进行A4纸矫正 1. 迭代法求阈值 2.OSTU法求阈值 1. 统计霍夫空间点 2. 获取对应检测出的直线