计算机视觉：算法和应用（第二版） 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域，旨在使计算机能够像人类一样“看到”和“理解”世界。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 本书《计算机视觉：算法和应用》（第二版）由Richard Szeliski编写，是一本深受欢迎的计算机视觉教科书。该书涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术，包括图像形成、图像处理、模型拟合、深度学习、特征检测和匹配、图像对齐和拼接、运动估计、计算摄影、结构从运动和SLAM等内容。 下面是本书的详细知识点： 1. 计算机视觉概述 计算机视觉是一门交叉学科，旨在使计算机能够“看到”和“理解”世界。它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 2. 图像形成 图像形成是计算机视觉的基础，它包括了图像的形成过程和图像的表示方式。图像的形成过程涉及到光学成像、图像传感器和图像处理等方面。图像的表示方式包括了图像的矢量表示、矩阵表示和图像的频域表示等。 3. 图像处理 图像处理是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等技术。图像处理的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 4. 模型拟合和优化 模型拟合和优化是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了散点数据插值、变分方法和正则化、马尔科夫随机场等技术。模型拟合和优化的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 5. 深度学习 深度学习是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了监督学习、无监督学习、深度神经网络、卷积神经网络等技术。深度学习的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 6. 特征检测和匹配 特征检测和匹配是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了点特征、边缘特征、线特征、角点特征等技术。特征检测和匹配的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 7. 图像对齐和拼接 图像对齐和拼接是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像配准、图像拼接、全局配准等技术。图像对齐和拼接的目的是将多个图像合并成一个完整的图像。 8. 运动估计 运动估计是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了转换对齐、参数运动、光流估计、层次运动等技术。运动估计的目的是将图像中的运动信息转换为计算机能够理解的形式。 9. 计算摄影 计算摄影是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了照明校准、高动态范围成像、超分辨率、去噪和去模糊、图像抠图和合成等技术。计算摄影的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 10. 结构从运动和SLAM 结构从运动和SLAM是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了几何校准、位姿估计、双帧结构从运动、多帧结构从运动、SLAM等技术。结构从运动和SLAM的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 《计算机视觉：算法和应用》（第二版）是一本涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术的优秀教科书，非常适合计算机视觉的初学者和研究人员。

GigE Vision协议是工业相机领域的一个重要标准，它基于以太网技术，为数字图像传输提供了高效、灵活且成本效益高的解决方案。2.2版本是该协议的一个更新，旨在进一步提升性能和兼容性，满足现代工业自动化和视觉系统的需求。 GigE Vision的核心是利用通用的以太网接口来传输高分辨率的图像数据。这一设计使得相机可以连接到现有的网络基础设施上，无需额外的专用硬件。协议规定了图像数据的封装方式、传输控制以及设备配置，确保了不同厂商的GigE Vision设备之间的互操作性。 在2.2版本中，GigE Vision主要改进和扩展了以下几个方面： 1. **增强的传输效率**：优化了数据包的传输机制，减少了丢包和重传的可能性，提高了图像传输的稳定性和实时性。这在高速、大容量的图像传输场景中尤为重要。 2. **更广泛的数据速率支持**：随着以太网技术的发展，2.2版本支持更高速度的以太网标准，如10 Gigabit Ethernet，以满足更高分辨率和更高帧率的相机需求。 3. **新功能与增强功能**：引入了新的特性，如用户定义的包间隔（User-Defined Packet Spacing），允许用户根据具体应用调整数据包发送的间隔，从而更好地适应网络环境。 4. **设备发现与配置**：改进了设备发现机制，使得网络上的GigE Vision设备能更容易被识别和配置。同时，增加了更多元化的配置选项，让系统集成更加灵活。 5. **兼容性与向后兼容性**：2.2版本保持对早期版本的兼容性，确保已有的GigE Vision设备能在新环境中继续工作，降低了升级带来的成本。 6. **错误处理与诊断**：增强了错误报告和诊断功能，帮助开发者更快地定位和解决问题，缩短了调试时间。 7. **软件开发工具包（SDK）**：提供了更强大的开发工具和库，简化了应用程序的编写和调试，加速了产品上市时间。 8. **安全性和隐私保护**：考虑到了网络安全需求，增加了相应的安全特性，如数据加密，保护了图像数据的安全传输。 GigE Vision 2.2版本的推出，不仅提升了工业相机的性能，还强化了整个系统的可靠性和可扩展性。对于开发者而言，这意味着更高效的开发流程和更稳定的产品表现。对于用户而言，这意味着更高质量的图像数据和更便捷的系统集成。随着技术的不断进步，GigE Vision将继续扮演工业视觉领域的重要角色，推动着工业自动化和智能检测技术的发展。

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使用LAB颜色空间进行阴影检测 该存储库包含该论文的python实现：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila，“使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除”，IJCSI 2013： ：//www.ijcsi.org/papers/IJCSI 我们使用LAB颜色空间来确定航空影像中阴影上的区域，可以将其用作阴影地面真相图进行分析。

OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook！最新的OpenCv的资料，区别于OpenCV1.0.这本书是最新的Opencv2.2，里面详细介绍了在linux下QT中的使用！是不可多得的好资料！！

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利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

Paperback: 350 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account; 2nd New edition edition (August 25, 2014) Language: English ISBN-10: 1782161481 ISBN-13: 978-1782161486 Over 50 recipes to help you build computer vision applications in C++ using the OpenCV library About This Book Master OpenCV, the open source library of the computer vision community Master fundamental concepts in computer vision and image processing Learn the important classes and functions of OpenCV with complete working examples applied on real images