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Retinex深度自调整低光图像增强的切换视图 论文“ Retinex的切换视图：深度自规则微光图像增强”的代码。 该实现仅用于非商业用途。 要求 python 3.6.12 火炬1.6.0 火炬视觉0.7.0 CUDA 10.1 科尔尼亚0.4.1 测试 python test.py 您应该指定测试图像路径和输出路径。 火车 在下载训练数据集（SICE） python main.py 接触 如有任何疑问，请通过与天联系。

计算机视觉中的多视图几何，Multiple View Geometry in Computer Vision，计算机视觉理论的经典著

计算机视觉中的多视图几何中文版，康桥大学出版社，马颂德译 P40-80

计算机视觉圣经, 计算机视觉中的多视图几何 中文版, 高清扫描版带完整目录 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

C#开发的三维视图源代码、实现3D图形效果，可上下左右进行翻转。

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此功能实现了多视图三角剖分，用于从N中的投影重建3D点图像和相应的相机矩阵。 这是我的stereoReconsPts在N个视图中的扩展功能（请参阅https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/67383-stereo-triangulation ）。 根据用户的选择，可以通过以下任何一种多视图三角剖分方法来重建一个点： i）N视图DLT ii）N视图不均匀方法iii) N 视图中点法vi）一种可以容忍不匹配的视图鲁棒方法 请注意，i）和ii）是代数方法，而iii）涉及更有意义的几何约束。 由于由相机中心定义的光线和相应的图像投影通常会倾斜（即，它们不会在单个交点上相遇），建议对估算值进行细化使用以下方法之一进行以上计算： i）使用VGG的高斯-牛顿代码最小化N个视图中的重投影误差ii）使用Levenberg-Marquard

这是我自己学习mysql时的学习笔记，每一个知识点都是自己动手写的，涵盖了mysql中的几乎全部的基础知识点，查询，子查询，分组，排序，常用函数，多表连接，视图，变量，存储过程，函数，分支结构，循环结构等等

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