Google Vision API 轻松一点！ 通过将功能强大的机器学习模型封装在易于使用的REST API中，Cloud Vision API使开发人员能够了解图像的内容。 它可以将图像快速分类为数千个类别（例如“风船”），检测图像中的单个对象和面部，并读取图像中包含的打印文字。 2分钟即可开始！ 获取API密钥 浏览此处： ： 创建一个Google帐户。 您可能会很幸运，并获得$ 300的免费使用额。 通过免费试用版激活Vision API。 浏览此处： : 转到凭据选项卡并创建一个新的凭据（请参见下面的屏幕截图）。 创建凭证> API密钥。 运行这些命令以安装lib git clone git@github.com:philipperemy/vision-api.git && cd vision-api virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 推理 让我们对猫的图片进行一个推断： 命令 export GOOGLE_API_KEY=<AP

图像超分辨率（ISR） 该项目的目标是扩大和提高低分辨率图像的质量。 该项目包含针对单一图像超分辨率（ISR）的各种残差密集网络的Keras实现，以及使用内容和对抗性损失组件来训练这些网络的脚本。 已实施的网络包括： 残差密集网络中描述的超规模残差密集网络（Zhang et al.2018） 网络中描述的残留致密网络中的超规模残留（Wang等人，2018） Keras VGG19网络的多输出版本，用于感知损失中的深度特征提取 一种自定义判别器网络，基于（SRGANS，Ledig et al.2017）中的描述 阅读完整的文档，为： : 。 和进行培训和预测。 此外，我们提供了一些脚本，以简化AWS和在云上的培训，仅需少量命令。 ISR与Python 3.6兼容，并在Apache 2.0许可下分发。 我们欢迎任何形式的贡献。 如果您想贡献，请参阅部分。 内容 预训练网络 创建模型对象时，可直接获得用于生成这些图像的权重。 当前有4种型号可用： RDN：较大的psnr，较小的psnr，取消噪声 RRDN：甘斯 用法示例： model = RRDN(weights=

眼睛 为盲人和视障用户描述使用音频的照片。 aiEyes是一个开源应用程序，它可以借助帮助盲人和视障用户看到世界。 使用， 和它能够向用户描述图片。 受@adrielcafe 启发。 :red_heart_selector: 觉得这个项目有用吗？ 如果您发现此项目有用，请考虑给它一个 :white_medium_star: 在Github上，并通过社交媒体与您的朋友分享。 示范影片 入门 获取API密钥 在此处创建您的计算机视觉API密钥： : 使用API​​密钥的值修改文件src/utils/keys.ts 安装 首先，安装依赖项以运行此应用程序： $ npm install -g cordova ionic 安装依赖项： $ npm install 在手机上运行应用 $ ionic cordova platform add android $ ionic cordova run android 要么 $ ionic cordova platform add ios $ ionic cordova run ios 技术领域 科技类 描述 Ionic是美观，免费和开源

Emgucv Vision工具包代码，别人开源的工具包代码。拿出来给大家分享。

Computer.Vision:Algorithms_and_Applications_2nd(Richard.Szeliski)

应用C#和VisionPro显示MicroVision相机采集的图像

Learn how to model and train advanced neural networks to implement a variety of Computer Vision tasks Key FeaturesTrain different kinds of deep learning model from scratch to solve specific problems in Computer VisionCombine the power of Python, Keras, and TensorFlow to build deep learning models for object detection, image classification, similarity learning, image captioning, and moreIncludes tips on optimizing and improving the performance of your models under various constraintsBook Description Deep learning has shown its power in several application areas of Artificial Intelligence, especially in Computer Vision. Computer Vision is the science of understanding and manipulating images, and finds enormous applications in the areas of robotics, automation, and so on. This book will also show you, with practical examples, how to develop Computer Vision applications by leveraging the power of deep learning. In this book, you will learn different techniques related to object classification, object detection, image segmentation, captioning, image generation, face analysis, and more. You will also explore their applications using popular Python libraries such as TensorFlow and Keras. This book will help you master state-of-the-art, deep learning algorithms and their implementation. What you will learnSet up an environment for deep learning with Python, TensorFlow, and KerasDefine and train a model for image and video classificationUse features from a pre-trained Convolutional Neural Network model for image retrievalUnderstand and implement object detection using the real-world Pedestrian Detection scenarioLearn about various problems in image captioning and how to overcome them by training images and text togetherImplement similarity matching and train a model for face recognitionUnderstand the concept of generative models and use them for image generationDeploy your deep learning models and optimize them for high performanceWho This Book Is For This book is targeted

计算机视觉算法与应用英文版，原版，带标签，Computer Vision Algorithms and Applications，Richard Szeliski著，This electronic draft is for non-commercial personal use only, and may not be posted or re-distributed in any form.

双目视觉标定棋盘格模板程序，有c++程序和生成的图像模板。要打印，最好300dpi以上 ，可用photoshop修改分辨率。程序生成的是72dpi.

介绍3D深度相机的几本书籍，包含TOF原理和结构光原理的介绍，以及相关算法的简单介绍，适合计算机视觉、机器人和工业自动化检测领域的专业技术人员阅读