hough变换 很好用的 解决问题很实际 很方便的

Markéta Dubská_VanishingPoints 代码，采用基于平行坐标系的级联霍夫变换进行消失点检测，里面还有他的两篇论文，需要用matlab打开，同时需要c/c++编译器来进行mex混合编程。readme.txt里面提到的源文件是作者编写，.mexw64文件是.cpp已经mex之后的库文件，test.m和vedio_read.m是自己写的，有错误但是能运行，仅供参考。运行时在命令行运行或者通过运行test.m和vedio_read.m调用函数运行

计算机视觉作业-2018Spring 内容 混合图像。 拐角检测。 标度空间斑点检测。 ：场景分类器 视觉词袋模型和最近邻分类器（kNN）。 视觉单词袋模型和判别式分类器（SVM）。 在ImageNet上使用ResNet50预训练的权重进行转移学习。 在ImageNet上使用VGG16预训练的权重进行转移学习。 在ImageNet上使用GoogleNet预训练的权重进行转移学习。 消失点检测。 单视图计量。 使用参考对象的高度查找图像中对象的高度。 图像拼接。 贡献者 和（

VPdetection-CVPR14：消失点检测Matlab代码

研究道路图像分割问题。针对现有的基于消失点约束的道路图像分割方法过于依赖道路的边缘特征，导致容易出现过分割的问题，提出一种融合道路纹理、路面与非路面颜色特征提高道路图像分割精度的方法。算法基于消失点约束的直线道路模型，将道路分割转换为贝叶斯后验概率密度估计问题。该算法利用方向一致性比例来描述道路的纹理特征，及通过非线性转换函数及自监督策略计算图像像素与“路面”像素的相似性，凸显出图像中的路面区域，以此作为路面与非路面视觉特征测量的概率原型。算法利用了纹理、路面与非路面颜色三种视觉特征各自的优点，通过最大化贝叶斯后验概率密度估计分割出路面。通过与无监督或半监督道路分割研究领域最具代表性的方法进行比较，实验结果表明本文方法的精度更高。究基于双目视觉的道路场景三维重建与障碍物检测技术。光照变化、视差不连续、遮挡及弱纹理区域歧义匹配，以及实时性和资源消耗等是目前面向智能车辆的双目视觉算法所存在的主要问题。虽然在某一方面国内外研究已经取得了丰硕的成果，但是目前还没有相关研究能在保证系统精度与实时性的前提下综合性地解决好以上几个难题

基于MATLAB开发的消失点检测，程序已调通，检测单张图片

Matlab检测消失点源代码，并且可以实现深度图填充