计算机视觉与图像处理： 只需要基础的Python编程知识，了解Pytorch、TensorFlow等框架 就可以学些，有利于找工作就业。 1.涉及单阶段、双阶段目标检测算法、Deeplabv3+图像分割算法、服务端模型与移动端模型部署实战；2.算法原理及源码讲解、加速方法/技巧；3.三大项目实战，训练推理及部署落地等；4.《无人驾驶车道线分割》、《口罩实时检测》、《活体人脸身份识别》等应用，及输出C/C++的.so文件。

亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。【爱可可-爱生活】友情分享了我们的课程Github链接！课程特色：1.通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2.实用主导，简单高效使用最新的TensorFlow 2版本教学，比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%。3.案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。4.持续更新，永久有效一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。

Driver-assistance features of vehicles are essentially based on data provided by various sensors such as radar, LIDAR, ultrasound, GPS, inertial measurement unit (IMU), or cameras. In this book, we discuss the use of cameras for driver assistance.

实现计算机视觉(Computer Vision)中的Haralick区域增长算法(Haralick Region Growing Algorithm)用于实现图像分割。

计算机视觉 实验一 图像的基本操作 实验用图片

利用opencv的多目标追踪算法，实现对视频中鼠标选取的多个对象进行跟踪处理，算法可以自行选择，现为kcf算法

计算机视觉中的矩阵李群, 李群在计算机视觉中的应用, 通俗易懂

YOLOv4:目标检测的最佳速度和精度，YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection全文翻译

计算机视觉.doc

《OpenCV3计算机视觉Python语言实现》代码+所需图像，代码中有些部分添加了个人的标注注释。另外附有OpenCV官方教程( For Python)的翻译版本