Multiple View Geometry in Computer Vision( 计算机视觉中的多视图几何 )中英文文档各一份 hartley 大神之作

CompreFace-Exadel的开源人脸识别系统 CompreFace是一项免费的人脸识别服务，可以轻松集成到没有事先机器学习技能的任何系统。 ··· 面对面 总览 CompreFace是用于人脸识别的基于docker的应用程序，可以集成为独立服务器或部署在云中，并且无需机器学习专家即可进行设置和使用。 我们的方法基于深度神经网络，它是最流行的面部识别方法之一，并提供了便捷的REST API，用于Face Collection训练和面部识别。 我们还提供了一个角色系统，您可以使用它轻松控制谁可以访问Face Collection。 每个用户都可以创建自己的模型，并在输入数据的不同子集上对

vision all resource

图片字幕 介绍 建立一个模型以从图像生成字幕。 给定图像后，模型可以用英语描述图像中的内容。 为了实现这一点，我们的模型由一个编码器（一个CNN）和一个解码器（一个RNN）组成。 为CNN编码器提供了用于分类任务的图像，其输出被馈送到RNN解码器，后者输出英语句子。 该模型及其超参数的调整基于论文和。 我们使用微软Çommon在CO NTEXT（MS COCO）O bjects为这个项目。 它是用于场景理解的大规模数据集。 该数据集通常用于训练和基准化对象检测，分段和字幕算法。 有关下载数据的说明，请参见下面的“数据”部分。 代码 该代码可以分为两类： 笔记本-该项目的主要代码由一系列Jupyter笔记本构成： 0_Dataset.ipynb介绍数据集并绘制一些样本图像。 1_Preliminaries.ipynb加载和预处理数据并使用模型进行实验。 2_Training.ip

HCIA-Intelligent Vision V2.0.rar

全景OpenCV 从stitch_final.py的文档中 用法：pythonitch_final.py -dest <目标文件名.jpg> 用法： （例子） ： 请将存储库克隆到工作文件夹。 执行以下命令 pythonitch_final.py images / destination.jpg 它将询问是否要修剪或旋转，请按照给定的指示进行操作。 图像将显示并保存到给定的目的地。 [理论等稍后添加]-维护中的回购...！ 上班的人，是吗？ :)

每个像素都很重要：域自适应对象检测器的中心感知特征对齐 该项目托管用于实现“ （ECCV 2020）的代码。 介绍 域自适应对象检测器旨在使其自身适应可能包含对象外观，视点或背景变化的不可见域。大多数现有方法都在图像级别或实例级别采用特征对齐。但是，全局特征上的图像级别对齐可能会同时纠缠前景/背景像素，而使用提案的实例级别对齐可能会遭受背景噪声的困扰。 与现有解决方案不同，我们提出了一种域自适应框架，该框架通过预测逐像素的对象度和中心度来考虑每个像素。具体而言，所提出的方法通过更加关注前景像素来进行中心感知对齐，从而实现跨域更好的适应性。为了更好地跨域对齐要素，我们开发了一种中心感知的对齐方法，该方法可以进行对齐过程。 我们在众多的适应性设置上展示了我们的方法，并获得了广泛的实验结果，并针对现有的最新算法展示了良好的性能。 安装 检查以获取安装说明。 我们的无锚检测器的实现很大程度上基于F

ros机械臂仿真，课件和代码。包括机械臂的各个知识点，从机械臂的轨迹规划，到视觉感知都包括，提供了仿真代码，不需要实际的机械臂，也可以操作仿真机械臂。

介绍vision pro个工具各个部分都是干什么的，希望对大家有帮助。

可以使用LabVIEW自带的图片函数将图片转为RGB三个通道分量的灰度值，便于进行图像处理，可将载入的图像转为24位图像，8位和4位图像，并将相应位数的图像将RGB通道的灰度值分量为三个二维灰度数组，是图像处理的常用操作。图像中将彩色图像分别转化为三个RGB通道