实现模型的动态变形，拉伸，其中的Demo是一个火车轨道。

移动机械臂动力学控制与基于视觉的物体抓取

用鼠标选中物体后，会出现x,y,z三个轴，点击轴可以沿着相应方向平移物体。

非常好的识别物体的机器视觉程序。附有完整的说明文档和代码。代码由matlab写成，并附有测试图片。图片中含有各种物体，通过数字图像处理的知识，自动识别出图片中的各类物体。

南开大学数字图像处理方面的精品研究！！！附有长达几十页的文档和调试通过的完整程序。执行exe程序后，自动打开摄像头，手拿目标物体在视野中经过，便可跟踪并识别，借此控制鼠标在屏幕上的移动，达到用手指悬空玩电脑游戏的目的。作者呕心沥血完成该设计，毕设论文水平。技术方面，使用了camshift技术进行运动物体的跟踪与识别，使得跟踪非常流畅。实现方面，基于VC6.0+MFC，使用了OpenCV库。

使用混合高斯背景建模方法，进行视频中运动物体的检测。 视频采用matlab自带的视频。 适用于背景静止的视频。 会用方框框出运动物体，阈值可自行调节。 含实验报告。课程实验，仅供参考。

适合卡尔曼滤波的初学者，仿真了匀速运动状态下，卡尔曼稳定跟踪物体轨迹的代码

使用训练好的模型进行物体识别，对于人、车的识别成功率极高，亲测好用！

Android完整代码，实现对菜品、动植物、车型、人脸的识别

论文+翻译+PPT+代码+动画视频 PoseCNN：A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes； 机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。