解压后得到test文件夹，在下面的网址中下载预训练后的模型 https://dl.fbaipublicfiles.com/mae/visualize/mae_visualize_vit_large.pth 将其移动到test/demo中，进入demo文件夹，运行demo.py文件即可

锁定/解锁Ubuntu OS 介绍 我们可以使用面部识别来锁定和解锁我们的Ubuntu系统（目前仅在Ubuntu上）。 关于实施的文章 演示版 要求 安装在本地计算机中所需的库下面。 python 3.7 的opencv 4.1.0 麻木 人脸识别 sudo apt-get安装gnome-screensaver sudo apt-get安装xdotool 快速开始 我使用了三个python文件来解决此问题。 face_generate.py这将检测到您的脸并将其保存在数据集文件夹中，然后将使用您的名字创建新文件夹。 face_train.py这个python文件将打开数据集文件夹并

计算机视觉领域大牛马毅的著作《an invitation to 3D vision from images to geometric models》，资料完整，无章节缺失，计算机视觉领域的同行必备必学，适合入门。中文翻译名《3D视觉导论：从图像到几何模型》

Gluon CV工具包 | | | | GluonCV提供了计算机视觉中最先进的（SOTA）深度学习模型的实现。 它是为工程师，研究人员和学生设计的，用于基于这些模型快速制作原型产品和研究思路。 该工具包提供四个主要功能： 训练脚本以重现研究论文中报告的SOTA结果 同时支持PyTorch和MXNet 大量的预训练模型 精心设计的API，可大大降低实施复杂性 社区支持 演示版 在或检查高清视频。 支持的应用 应用 插图 可用型号 识别图像中的物体。 50多个模型，包括 ， ， ， ，... 用它们的检测多个对象图像中的边界框。 ， ， 关联图像的每个像素带有分类标签。 ， ， ， ， ， ， 检测物体并关联对象区域内的每个像素都有一个实例标签。 检测人体姿势从图像。 认识人类的行为在视频中。 MXNet： ， ， ， ， ， ， ，， PyTorch： ， ， ， ，， ， ， 预测深度图从图像。 生成视觉欺骗性图像 ， ， 重新识别场景中的行人 安装 GluonCV构建在MXNe

Community Core Vision, CCV for short (aka tbeta), is a open source/cross-platform solution for computer vision and machine sensing. It takes an video input stream and outputs tracking data (e.g. coordinates and blob size) and events (e.g. finger down, moved and released) that are used in building multi-touch applications. CCV can interface with various web cameras and video devices as well as connect to various TUIO/OSC/XML enabled applications and supports many multi-touch lighting techniques including: FTIR, DI, DSI, and LLP with expansion planned for the future vision applications (custom modules/filters).

背景分离matlab代码计算机视觉与模式识别 内容 1.关于此存储库 该存储库是基本计算机视觉和图像处理技术的集合。 算法的实现在MATLAB中。 2.直方图均衡 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 3.对比度拉伸 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 4.边缘检测 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 5.去除背景 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 6.背景前景分离 前景检测和背景减法是计算机视觉和图像处理中的主要任务。 查看更多详细信息。 代码

Welcome to the Practitioner Bundle of Deep Learning for Computer Vision with Python! This volume is meant to be the next logical step in your deep learning for computer vision education after completing the Starter Bundle. At this point, you should have a strong understanding of the fundamentals of parameterized learning, neural net works, and Convolutional Neural Networks (CNNs). You should also feel relatively comfortable using the Keras library and the Python programming language to train your own custom deep learning networks. The purpose of the Practitioner Bundle is to build on your knowledge gained from the Starter Bundle and introduce more advanced algorithms, concepts, and tricks of the trade — these tech- niques will be covered in three distinct parts of the book. The first part will focus on methods that are used to boost your classification accuracy in one way or another. One way to increase your classification accuracy is to apply transfer learning methods such as fine-tuning or treating your network as a feature extractor. We’ll also explore ensemble methods (i.e., training multiple networks and combining the results) and how these methods can give you a nice classification boost with little extra effort. Regularization methods such as data augmentation are used to generate additional training data – in nearly all situations, data augmentation improves your model’s ability to generalize. More advanced optimization algorithms such as Adam [1], RMSprop [2], and others can also be used on some datasets to help you obtain lower loss. After we review these techniques, we’ll look at the optimal pathway to apply these methods to ensure you obtain the maximum amount of benefit with the least amount of effort.

matlab匹配滤波代码basic_vision_corner_matching matlab for Harris角点匹配示例代码。 包括一个中值流过滤器，用于过滤掉错误的匹配项：Delaunay triangulaiton用于查找最近的邻居，任何匹配项都需要2个与其相似的支持匹配项才能被认为是一个很好的匹配项。 比RANSAC更有效。

计算机视觉 算法与应用，这是一本经典的计算机视觉的教程，由Richard Szeliski撰写，本书清晰无无污染，适合打印（ps 这本书是英文版的）