halcon软件的所有算子的速查手册，带书签，讲解的非常详细，对使用halcon编程的人十分有帮助，每个算子写得非常详细，使用价值高，我靠这个学会的

数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现.pdf

SciSmart智能视觉软件3.0(简称SciSmart3.0)是一款简单易用、功能齐全、性能稳定的智能型视觉系统软件。SciSmart3.0由OPT公司自主研发，集成了预处理、定位、测量、检测、识别、3D聚焦、自动对焦、3D结构光测量、双目立体测量、光度立体技术等一系列图像处理工具。兼容市面上可见的主流相机品牌和GeniCam协议。支持串口、TCP等多种通讯模式及主流的通讯协议，能够方便的与各品牌运动控制设备建立数据交互。

针对高速螺纹钢表面缺陷检测技术难题，对螺纹钢表面尺寸的视觉检测方法进行研究。针对螺纹钢外形结构尺寸复杂的特点，通过对螺纹钢的侧面图像进行分析，获得其边缘图像后，提出了基于投影重心的亚像素边界定位方法，获得螺纹钢横肋高及内径的尺寸。通过分析螺纹钢的正面图像，获得其边缘图像后进行垂直投影，求出螺纹钢纵肋高度；在此基础上，通过对重心遍历，结合轮廓跟踪处理，计算出横肋与轴线夹角；结合与夹角的几何关系，计算得出螺纹钢横肋间距、横肋顶宽的尺寸。获取的螺纹钢表面结构尺寸为其缺陷检测奠定了基础。

针对图像中小目标检测率低、虚警率高等问题,提出了一种YOLO V3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接,建立输出为4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多的小目标特征信息,在YOLO V3网络结构Darknet53的第2个残差块中增加2个残差单元。利用K-means聚类算法对目标候选框的个数和宽高比维度进行聚类分析。用改进的YOLO V3算法和原YOLO V3算法在VEDAI数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法能有效检测小目标,对小目标的召回率和检测的平均准确率均值都有明显的提升。

基于机器视觉的学习环境及状态监测装置.pdf

Computer Vision: Algorithms and Applications 机器视觉算法与应用 作者Richard Szeliski 2010 文字版，可编辑

1 python开发环境搭建，2 python基础语法，3 矩阵，4 算法：降维，5 导入数据，6 类别的数据统计，7 数据标准化归一化，8 OverSampled和UnderSampled，9 UnderSampled划分训练集、验证集、测试，10 训练的目的是什么，11 导入机器学习相关的库，12 交叉验证，.........30 把数据写入文件

这个是张静翻译的的那本《OpenCV2计算机视觉编程手册》中的所有源代码，以案例的形式介绍OpenCV 2.X的新特性和C++新接口，案例中包含具体的代码与详细的说明。非常棒的书，这里给大家上传代码。

国外官网上下的yolov3.weights权重，容易的断，不太好下，好不容易下载成功，230多兆，有需要的朋友可以下载。