车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述

用于OpenCV人脸识别正面和侧面人脸训练样本素材包

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基于小波分析的海空背景下的红外小目标检测算法，基于小波互能量交叉的复杂背景中红外小目标检测方法

包含OpenCV的基础学习资料以及实战项目（人脸识别、停车位识别、目标追踪、全景图像拼接、文档扫描....）的课件、源代码、数据集。

高光谱图像拥有成百甚至上千个波段，具有图谱合一的特点，与多光谱图像相 比，不仅分辨率更高，而且包含更加丰富的空间和地物信息，通过对比分析目标光 谱曲线，可以完成在其它成像模态下难以完成的目标检测任务

已训练完成的OpenCV人脸识别数据集，内涵eye与frontalface特征，能够识别人脸，可导入文件直接使用，训练人脸数据集需要耗费大量的时间，内部的xml文件已经经过训练，可节省大量训练数据集的时间，直接进行下一步操作

【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从一个或多个数字图像中计算三维

中国科学院大学期末考试题，期末考试复习整理。

基于OpenCV新版本3.1.0详细讲述了HAAR与LBP级联分类器的基本原理与使用技巧，通过视频中人脸实时检测与眼睛跟踪例子演示了级联分类器在项目中的运用。通过OpenCV自带的训练工具实现样本数据训练生成自己的级联分类器文件，使用它实现自定义对象检测。