该mfeat数据集主要用于多视图聚类算法研究，其中已经有标签，可以用于对最终聚类算法分出来的类簇进行评估。

作者Richard Hartley 中文版就一版，现在已经绝版，而且里面有些错误。这本英文版是原版第二版（不是扫描版），可以进行编辑操作的

计算机视觉中的多视图几何(英文版-第2版)，计算机视觉的经典教材

MFC单文档,DockingPane,点击切换多视图的基本框架

《计算机视觉中的多视图几何》一书为计算机视觉的经典图书，该资源为英文pdf版本，非扫描版，文档清楚

VC导航条_多视图SDI窗口.rar

数据融合matlab代码基于多视图深度学习的基于表面肌电图的手势识别 此回购包含我们关于sEMG的最新论文的代码：魏文涛，戴庆峰，黄永康，余杜，坎坎哈利，耿卫东。” 要求 CUDA兼容GPU Ubuntu> = 14.04或任何其他可以运行DockerLinux / Unix 用法 拉泊坞窗图片 我们已将docker映像上传到。 您可以使用命令行来提取docker映像，如下所示： docker pull zjucapg/semg:latest 使用下面的命令行进入Docker容器 nvidia-docker run -ti -v your_prodjectdir:/code your_featuredir:/feature your_imudir:/imu zjucapg/semg /bin/bash 数据集 本文使用的原始数据集包括11个类别，包括（ DB1-DB7 ）和（ 10mov4chUntargetedForearm，6mov8chUFS，10mov4chUF_AFEs，8mov16chLowerLimb ）。 在这项工作中，sEMG的手工功能被用作多视图深度学习的不同视图。

matlab图片叠加的代码欢迎来到我的计算机视觉存储库 在此存储库中，您将找到有关使用MATLAB实现Computer Vision算法的两个不同项目的文档和代码文件。 这些项目已经完成，并在Pennsylvanina State University的400级别计算机视觉课程中提交了学分。 多视图投影 该项目的目标是实现正向（3D点至2D点）和反向（2D点至3D射线）相机投影，并从两台相机执行三角剖分，以从成对的匹配2D图像点进行3D重建。 具体任务是将3D坐标（通过运动捕捉设备测量的人体3D关节位置的集合）投影到我们可以叠加在图像顶部的图像像素坐标中，然后将这些2D点转换回3D视线中，然后对两个相机视图的视线进行三角测量，以恢复我们开始时使用的原始3D坐标。 有关此项目结果的详细定量和定性报告，请单击此屏幕顶部的“在GitHub上查看”图标，然后导航到Project 2> Documentation> EE_454_Project_2.pdf 运动检测 该项目的目标是实现四种简单的运动检测算法，在短视频上运行它们，并比较结果。 四种算法是： 简单背景扣除 简单帧差异 自适应背景减法

将可穿戴IMU与多视图图像融合以进行人体姿势估计：一种几何方法 安装 克隆此仓库，我们将把您克隆的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： 资料准备 对于TotalCapture数据集，请从下载并按照处理数据。 我们无权重新分配该数据集。 请不要要求我们提供副本。 对于预先计算的图形模型成对术语，请从下载，并保存在d

关于计算机视觉的完整资料，不可多得，介绍射影几何、变换与估计、3视图等等，学习机器人导航、SLAM必备基础课程