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Hands-On Computer Vision with Julia is a thorough guide for developers who want to get started with building computer vision applications using Julia. Julia is well suited to image processing because it's easy to use and lets you write easy-to-compile and efficient machine code. This book begins by introducing you to Julia's image processing libraries such as Images.jl and ImageCore.jl. You'll get to grips with analyzing and transforming images using JuliaImages; some of the techniques discussed include enhancing and adjusting images. As you make your way through the chapters, you'll learn how to classify images, cluster them, and apply neural networks to solve computer vision problems. In the concluding chapters, you will explore OpenCV applications to perform real-time computer vision analysis, for example, face detection and object tracking. You will also understand Julia's interaction with Tesseract to perform optical character recognition and build an application that brings together all the techniques we introduced previously to consolidate the concepts learned. By end of the book, you will have understood how to utilize various Julia packages and a few open source libraries such as Tesseract and OpenCV to solve computer vision problems with ease. What you will learn Analyze image metadata and identify critical data using JuliaImages Apply filters and improve image quality and color schemes Extract 2D features for image comparison using JuliaFeatures Cluster and classify images with KNN/SVM machine learning algorithms Recognize text in an image using the Tesseract library Use OpenCV to recognize specific objects or faces in images and videos Build neural network and classify images with MXNet Who This Book Is For Hands-On Computer Vision with Julia is for Julia developers who are interested in learning how to perform image processing and want to explore the field of computer vision. Basic knowledge of Julia will help you understand the concepts more effectively.

信息网 通过提出的MIRNet架构的Tensorflow实现，。 Lanuch笔记本： Wandb日志： ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/mirnet MIRNet的TFLite变体： : 。 Tensorflow Hub上的TFLite模型： ://tfhub.dev/sayakpaul/lite-model/mirnet-fixed/dr/1 。 MIRNet的Tensorflow JS变体： : 。 预先训练的体重 在128x128补丁程序上进行了训练： ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTRKKGxtqyYDpTv7T3jOW6aVAL/view usp = sharing 已针对256x256补丁进行了培训： https ：//drive.google.com/file/d/1sUlRD5MTR

图像重复数据删除器（imagededup） imagededup是一个python软件包，它简化了在图像集合中查找精确且几乎重复的任务。 该软件包提供了利用散列算法的功能，这些算法特别擅长查找精确的重复项，而卷积神经网络也擅长查找近似的重复项。 还提供了评估框架来判断给定数据集的重复数据删除质量。 以下详细说明了软件包提供的功能： 使用以下算法之一在目录中查找重复项： （CNN） （PHash） （DHash） 波哈希（WHash） （AHash） 使用上述算法之一生成图像编码。 给定基本事实映射的框架来评估重复数据删除的有效性。 绘制找到给定图像文件的重复项。 该软

计算机视觉：模型学习和推理（算法） Simon JD Prince教授撰写的《计算机视觉：模型学习和推理》一书中算法的Python实现。 这本书，算法。 这些算法是根据本书中的章节进行组织的，这些章节介绍了与机器学习和计算机视觉有关的几个主题。 第四章 本章概述了用于将概率模型拟合到数据的方法。 本章涵盖了三种方法，每种方法都有两个示例：最大似然估计（4.1，4.4），最大后验（4.2，4.5）和贝叶斯方法（4.3，4.6）。 第一组示例用于单变量正态分布，而第二组示例用于类别分布。 Cahpter 6 本章重点介绍计算机视觉模型的两个主要类别。 那些在给定数据的情况下对世界状态的概率进行建模的模型（判别式），以及在给定世界状态的情况下对数据进行概率的建模的模型（生成式）。 本章只有一种算法，它是基本的生成分类器，可以在Chapter_6文件夹中找到。 此外，如书中所述，生成分类器用

斯坦福大学机器人学PPT-机器视觉Robots_and_Vision

gige_vision2.0，全中文翻译 包涵全部章节，页数在312页，142934字 以pdf格式 具体以英文原版为主，个人翻译可能会有错误 错误可以私信我，进行改正 已创建完整详细目录，可以从目录跳转至所需章节

Robomaster2018-SEU-开源 这是东南大学为Robomaster 2018设计的一个项目，其中包括完成自动射击和符文检测任务的完整过程。 包括装甲检测，符文检测，角度求解算法和驱动程序，串行通信。 这基本上是我们在比赛中使用的代码。 1.要求 平台： 杰特逊TX2 ubuntu16.04 环境 QT5 OpenCV3.4.0（Opencv4Tegra） 2.项目框架 Armor ， Rune ＆ Pose ：此处实现了三个核心算法。 您可以在这三个目录下阅读文档。 Darknet ：我们需要运行该项目的深度学习库，您需要首先对其进行编译。 驱动程序：相机驱动程序。 常规：所有程序的常规资源。 串行：与STM32的串行通信协议。 Main ：程序进入。 图：文档的资源文件 3.配置 1.克隆项目 将项目克隆到您执行的目录。 如果不确定，则/home/usrname/就可以了。 2.编译darknet库 darknet库是实现Rune Detection中的深度学习算法所需的依赖库。 为了满足我们的需求，我们对原始库进行了一些更改。 无论如何，请确保先进行

机器人大牛Peter Corke的经典之作，内容涵盖机器人学（工业机器人，移动机器人，飞行器等等），机器视觉，机器人控制和算法。同时还有matlab机器人工具箱和机器视觉工具箱的实例代码，是一本全面而详细研究机器人方向的入门书籍。

模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现