Computer Vision

本文汇总了全球多所知名大学提供的计算机视觉及机器人学领域的入门与高级课程资源,包括课程链接及授课教师信息,并附带了一些计算机视觉领域的研究资源。

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Introductory Computer Vision class homepages

 

MIT -- Bill Freeman

University of Illinois -- David Kriegman

University of Wisconsin -- Chuck Dyer

Stanford -- Christoph Bregler, Stan Birchfield

Berkeley -- Jitendra Malik

Carnegie-Mellon -- Tai Sing Lee

Carnegie-Mellon -- Martial Hebert

UCLA -- Stefano Soatto

University of Washington -- Steve Seitz

Johns Hopkins -- Gregory Hager

University of Pennsylvania -- C.J. Taylor

Penn State -- Octavia Camps

University of Maryland -- Larry Davis

Rutgers -- Doug DeCarlo

Australian National University -- Gareth Loy

Toronto -- Allan Jepson

Princeton -- Szymon Rusinkiewicz

UC San Diego (Image Processing) -- Serge Belongie

 

Advanced Vision classes/seminars

 

Berkeley -- Advanced Topics in Computer Vision & Robotics -- Jana Kosecka

MIT -- Computer Vision for Interface and Surveillance -- Trevor Darrell

Carnegie-Mellon -- Image-based Modeling and Rendering -- Paul Heckbert, Jianbo Shi

Carnegie-Mellon -- Advanced Perception -- Martial Hebert

UC Santa Barbara -- Matthew Turk

Caltech -- Dynamic Machine Vision for Intelligent Vehicles -- Ernst Dickmanns

 

Introductory Robotics classes

 

University of Washington -- Dieter Fox

Carnegie-Mellon -- Illah Nourbakhsh

University of Pennsylvania -- Kostas Daniilidis

 

Advanced Robotics classes/seminars

 

University of Washington -- AI-based Mobile Robotics -- Dieter Fox

Carnegie-Mellon -- Fundamentals of AI for Robotics -- Andrew Moore

Carnegie-Mellon -- Statistical Techniques in Robotics -- Sebastian Thrun

Berkeley -- Advanced Topics in Robotics -- Ken Goldberg

MIT -- Probabilistic Techniques for Mobile Robotics -- John Leonard

 

Miscellaneous

 

Georgia Tech -- Machine Learning -- Frank Dellaert

 

Other lists

 

One compiled at Swarthmore

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Computer Vision Homepage 资源很全的一个门户, cmu搞的


UCF   computer vision
相关,有较多源代码


Computer Vision Software
正如题目,有许多相关软件、代码


Web 资源
某人的网页,收集了CV界的一些资源,如牛人、牛团体等


UC Berkeley Computer Vision Group
People in Computer Vision
人物邮件的收集


Active ContoursDaniel Freedman
active contours tracking distributions的,最近转搞Graph Cuts


Nikos Paragios
active contours (regions) tracking的,最近转搞医学图像处理


GVF Chengyang Xu
GVF极其给出的示例、代码页


Video Processing and SegmentationMubarack Shah
Video Segmentation and Processing的,应该比较牛


Sohaib's Research Page
一个搞Video Segmentation的家伙


Gregory D. Hager
领导一个CIRL Lab 主要搞视频分割、跟踪、视觉人机交互


Mean-shif
tDorin Comaniciu mean-shift分割和跟踪的创始人之一


Level-setStranley Osher


J. A. Sethian


Chunming Li
without reinitialization 的,旧主页在这


cvpr group, Bonn U. Cremers
领导的一个组,此人搞变分motion competition


UCLA 应用数学系的报告.
一大堆paper的预印本,以变分、pdelevelset等搞图像为主


Graph CutsGraph Cuts for Energy Minimization
Graph Cuts的几个牛人的网页,资料全,有文章,有代码


Leo Grady
一个毕业不久的家伙,有他的文章,以及他写的Graph Analysis Toolbox for MATLAB


Image SegmentationSongchun Zhu
搞分割的牛人,对概率、ddmcmc等牛


Clark
Songchun Zhu的方法用到video,这家伙的主页做得不错,把自己相关的研究都做了简单而有重点的介绍


Particle filterSequential monte carlo
很全的主页


nando
有许多代码,各种不同的pf

<think>好的,用户想找关于MATLABComputer Vision Toolbox的使用指南或下载资源。首先,我需要回忆一下相关的引用内容,看看有没有相关的信息。 在用户提供的引用中,引用[1]提到了MATLAB机器视觉工具箱的下载指南,里面包含丰富的算法和工具,适合快速实现视觉任务。引用[4]则汇总了各种MATLAB工具箱的下载地址,特别是图像处理和计算机视觉,里面应该包含Computer Vision Toolbox的信息。而引用[2]和[3]是关于深度学习和Python项目的,可能不太相关,但引用[3]提到OpenCV,虽然用户可能不需要,但暂时可以忽略。 接下来需要确定如何组织回答。用户可能想知道如何下载和使用这个工具箱,所以应该先提供官方文档链接,然后说明如何通过MATLAB直接获取,接着提供相关的资源,比如引用[1]和[4]中的中文指南和下载地址。同时,生成相关的问题,帮助用户进一步了解。 需要注意用户提到的使用指南和下载,所以需要分点说明,结构清晰。另外,确保所有的数学公式和代码格式正确,但在这个问题中可能用不上数学公式,所以主要检查代码块和引用格式是否正确。 最后,生成的问题要围绕工具箱的应用、与其他工具的比较、性能优化和深度学习结合等方面,这样用户可以有进一步探索的方向。需要确保引用的正确标注,比如引用[1]和[4]在适当的位置提到。</think>### MATLAB Computer Vision Toolbox 使用指南与资源 #### 1. **官方文档与下载途径** - **官方资源**: MATLABComputer Vision Toolbox是MathWorks官方提供的专业工具箱,支持图像处理、目标检测、三维重建等任务。官方文档包含详细的使用说明和示例代码,访问地址:[Computer Vision Toolbox Documentation](https://www.mathworks.com/help/vision/)[^4]。 - **通过MATLAB直接获取**: 若已安装MATLAB,可在主界面选择“附加功能” → “获取附加功能”,搜索“Computer Vision Toolbox”并安装。 #### 2. **第三方中文资源** - **机器视觉工具箱中文指南**: 引用[1]中提到的资源仓库提供了中文版指南,包含工具箱的安装方法和常见应用案例。项目地址可通过引用[1]提供的链接获取。 - **工具箱下载地址汇总**: 引用[4]整理了大量MATLAB工具箱的下载链接,包括图像处理和计算机视觉,用户可从中查找Computer Vision Toolbox的扩展资源。 #### 3. **核心功能示例** - **目标检测(YOLOv3)**: ```matlab detector = yolov3ObjectDetector('tiny-yolov3-coco'); img = imread('test.jpg'); [bboxes, scores, labels] = detect(detector, img); annotatedImg = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', bboxes, labels); imshow(annotatedImg); ``` 该代码演示了使用预训练模型进行目标检测的流程[^1]。 #### 4. **与其他工具的集成** - **与深度学习结合**: Computer Vision Toolbox支持与MATLAB的Deep Learning Toolbox联动,例如训练自定义的卷积神经网络(CNN)进行图像分[^2]。 - **OpenCV兼容性**: 通过MATLAB的OpenCV接口,可直接调用OpenCV函数,扩展图像处理能力[^3]。 --- ###
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