有些代码不应该被忘记

图像拼接现在还有研究的价值吗？有哪些可以研究的点？现在技术发展如何？https://www.zhihu.com/question/34535199/answer/135169187https://www.zhihu.com/question/34535199/answer/135169187

可以看看这个 http://blog.youkuaiyun.com/workerwu/article/details/46537849Deep Residual NetworksDeep Residual Learning for Image Recognition https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networksIdentity Ma

Henriques, João F., et al. “High-speed tracking with kernelized correlation filters.” Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 37.3 (2015): 583-596.本文的跟踪方法效果甚好，速度奇高，思想和实

FROM:    http://www.cnblogs.com/einyboy/p/3594432.html一、特征提取Feature Extraction：SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]PCA-SIFT [2] [Project]Affine-SIFT [3] [Project]SURF [4] [Op

一、目标检测任务 1、任务综述 给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别，图片中可能有一个目标或几个目标。如下图所示 对计算机来说，目标检测最困难的部分在于计算机不清楚目标出现在图像中哪个区域。图像中的目标可能出现在任何位置，目标的形态可能存在各种各样的变化。 2、模型框架 传统的目标检测中，常见的算法是DPM（Deformable Pa

数据库：http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html目标：用3D表示做车型精细识别，基于两种2D表示SPP,BubleBank。 构建了两个数据库：10-BMW，197-car，数据库在网站上下载。3D几何估计 使用3D CAD模型进行建模，精细识别的第一步是找到一个最合适图像的CAD模型。 合成数据：使

前深度学习时代的计算机视觉互联网巨头看重深度学习当然不是为了学术，主要是它能带来巨大的市场。那为什么在深度学习出来之前，传统算法为什么没有达到深度学习的精度？在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。我认为，计算机视觉可以说是机器学习

数字图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；6、cvDestro

1 数据采集1）不同地点、不同环境、不同天气等复杂环境下采集；2）主要分为：石子路、水泥路、草地、土泥路、模板路、其他；3）使用LI-OV580 双目摄像头采集，像素30-200万可调2 数据预处理参考链接：http://blog.youkuaiyun.com/qq_31531635/article/details/71170861图像处理11）数据放射性变换，平移（Trans