findimagedupes：查找视觉上相似或重复的图片

基于Python写的bresenham算法（未优化），有个小小的漏洞就是不能算斜率小于零的题。

C# OPENCV

OpenCV 3编程入门_毛星云编著_电子工业出版 包含pdf版电子书和程序源代码，更多情况可以参考浅墨_毛星云的csdn博客

通过视觉惯性数据融合进行室内导航 这是以下论文的代码： Farnoosh，A.，Nabian，M.，Closas，P.，＆Ostadabbas，S.（2018年4月）。 通过视觉惯性数据融合进行第一人称室内导航。 在位置，位置和导航专题讨论会（PLANS）中，2018 IEEE / ION（pp.1213-1222）。 IEEE。 联系人 ， 内容 1.要求 这段代码是用MATLAB R2016b编写的 2.用于收集视频-IMU的iPhone应用程序 联系 ，请求访问我们的iPhone应用程序以收集频率可调的同步视频和IMU数据 2.样本视频 本文中用于实验的走廊的原始视频以及通过我们的iPhone App收集的IMU测量值都包含在./sample_video/目录中。 3.走廊视频的运行代码 运行demo_vpdetect_modular.m 此代码包含以下部分： 阅读整个视频

视觉密码学 描述： 输入：3 张大小相同的图像。 输出：黑白模式下的相同图像，带有附加噪声，并且第三张图像等于第一张和第二张重叠的属性。 要手动叠加图像，请打开生成的 html 文件。 基于 例子： 演示： : 揭示1： 揭示2： 隐： out-reveal1： out-reveal2： 隐藏的：

在这个项目中，我将对15个场景数据库（Bedroom、Coast、Forest、Highway、Industrial、InsideCity、Kitchen、LivingRoom、Mountain、Office、OpenCountry、Store、Street、Suburb、TallBuilding）进行训练和测试，借助HOG特征提取构建词袋模型，并利用集成学习分类器实现场景识别。 最邻近分类器：准确率（55.0%） 随机森林分类器：准确率（69.1%） 直方图梯度提升分类器：准确率（72.1%） 线性支持向量机分类器：准确率（72.7%） Ours：准确率（74.2%）

视觉机器人的赛的必备资料，里面提供了视觉机器人编制的相关代码与函数，欢迎大家下载哈

主要介绍了Python计算机视觉 图像扭曲（仿射扭曲），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

3.7 多目标识别 若场景中存在多个目标，则可以通过多目标识别和定位进一步提高精度。另 外，在跟踪过程中，若因为遮挡、光照等因素，某个目标跟踪失败后，还可以通 过其它场景中的目标继续实现定位，因此多目标识别可以提高算法鲁棒性。 Harris-SIFT 特征匹配 目标1目标 0 目标N 仿射检验 仿射检验 仿射检验 目标 0 目标 4 ⋯ 目标 N 成 功 失 败 成 功 目标数据库 终止 图 3-12 多目标识别示意图 Figure 3-12 Framework of multiple-object recognition 如图 3-12所示，和单目标识别一样，多目标识别也分为特征匹配、仿射检验、 模式识别三步，不同的是，需要对匹配特征点集合按目标分类，再依次对各个类 别进行仿射检验，以判断当前场景中是否存在某个目标，算法概括如下： 离线：使用 Harris-SIFT建立目标数据库 在线： 1. 从当前场景图像提取 Harris-SIFT特征点 2. 快速搜索近似最近邻居，得到匹配特征点集合 3. 将匹配特征点按目标类别分类