计算机视觉方向，单目/双目相机的详细标定原理以及图解，双目测距、三维重建 （世界坐标系到像素坐标系的转换，单目相机内外参数畸变系数的求解，单应性矩阵，双目标定，立体标定，立体校正，立体匹配，视差计算等）

项目名：Image Filtering and Hybrid Images 简介：We will write an image convolution function (image filtering) and use it to create hybrid images! The technique was invented by Oliva, Torralba, and Schyns in 2006, and published in a paper at SIGGRAPH. High frequency image content tends to dominate perception but, at a distance, only low frequency (smooth) content is perceived. By blending high and low frequency content, we can create a hybrid image that is perceived differently at different distances.

尺寸A3大小，300cm*300cm，用于单目相机，双目立体相机的以及视觉+imu的联合标定

多个线扫相机工作视觉检测

分享课程——PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目，完整版15章，附源码。 课程结合多个计算机视觉、自然语言处理实战案例、掌握同类型项目开发，在项目成型的过程中，带你熟悉企业项目的开发流程。 PyTorch是深度学习的主流框架之一，新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，带大家较平稳地入门深度学习领域。

FS2K人脸素描数据集，正确的数据集切分代码 原开源项目链接https://github.com/DengPingFan/FS2K/ ，它提供的数据集有误，切分代码有误，现已修正。

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 该开发包合集，是笔者花了2天时间，从OpenCV官网陆陆续续下载下来最新稳定版本，内容包括： Windows和Linux平台源代码： opencv-4.6.0.zip opencv-4.6.0.tar.gz Windows、Android、IOS平台的SDK安装包： opencv-4.6.0-vc14_vc15.exe opencv-4.6.0-android-sdk.zip opencv-4.6.0-ios-framework.zip

yolov5.0版本和coco数据集，便于学习。 适合初学者。

高级java笔试题 :light_bulb: 关于** 本人为 3D视觉+传统图像处理方向，在准备秋招时发现网上竟然找不到对应的求职复习资料，只好自己整理。 本仓库整理 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) + 传统图像处理 + 计算机视觉(偏AI) 重要知识点和面试问题。 目前已知的其它求职复习资料有： C/C++开发： java开发：、 CV算法岗（偏AI方向）：、、 :magnifying_glass_tilted_left:使用方法 在线使用。直接在线浏览本仓库。 本地使用。clone本仓库到本地，使用markdown阅读器 typora 打开对应内容阅读。 :bookmark_tabs: 目录 | 包括QR分解和SVD分解求解线性方程组的原理，QR分解投影矩阵P得到相机内外参 | 包含图像、3D视觉等岗位，其中3D视觉部分含答案 | 还没搞清楚 | 从最大可分性的角度介绍了PCA，并给出代码实现 :pushpin:TODO :camera: 3D视觉(三维重建、SLAM、AR/VR) 2D-2D：基本矩阵、本质矩阵 | 在 讲了七七八八，但还没有单独整理 相机标定 - DLT、PnP及其变种 | DLT在 讲了七七八八，但还没有单独整理 齐次坐标、点到直线距离 | 在 讲了 线性方程解的判定 | 有空补充

计算机视觉技术与应用：识别人物是否带口罩的 Jupyter 格式笔记。 萌狼蓝天写于2022年9月3日。