1.1简介—无处不在的投影几何 我们都熟悉射影变换.当我们看一幅图,我们看到的方形不是方形,或圆形不是圆形.平面立体映射到图片上的变换是一个投影变换的例子. 因此投影变换时保留的几何属性是什么呢?当然,不是形状,例如圆形可能呈现出椭圆形.长度也不是,一个圆的两个垂直半径通过投影变换被不同程度的被拉伸.角度.距离.距离比率——都不被保留,通过投影变换几乎保留了极少的几何特征.然而,投影变换保留了平直度(笔直straightness)属性.事实证明,这是映射最基本的要求,我们可以定义一个平面的投影变…

// Chapter 2介绍的是2d下的投影变换,摘录下了以下定理 Result 2.1. The point x lies on the line l if and only if xTl = 0.  (xTl = lTx = x.l ) Result 2.2. The intersection of two lines l and l′ is the point x = l × l′. Result 2.4. The line through two points x and x′ is l…

var bdots = "../" var sequence = [ 'l1', 'l2', 'l3', 'l4' ]; Chapter1是个总览,引出了射影几何的概念,通过在欧式空间中,添加一条位于无穷远处的线,所有平行线相交于此线上来构成射影空间.之前只接触过初等几何的知识,于是我学习了一下解析几何的知识,书籍是丘维声的<解析几何>,以此作为入门教材,还是很不错的,书中引述了Erlangen Program,即每种几何都是研究图形在一定的变换群下不变的性质.本书中在Ch…

Participate in Reproducible Research General Image Processing OpenCV (C/C++ code, BSD lic) Image manipulation, matrix manipulation, transforms Torch3Vision (C/C++ code, BSD lic) Basic image processing, matrix manipulation and feature extraction algor…

Computer Vision Resources Softwares Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper] Affine Covariant Features [5] [Oxfo…

CVPR 2013 (http://www.pamitc.org/cvpr13/tutorials.php) Foundations of Spatial SpectroscopyJames Coggins (ViaSat)https://sites.google.com/site/spatialspectroscopy/pdf file not found, see talk videos here:http://techtalks.tv/events/315/599/ Large-scale…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

Analyzing The Papers Behind Facebook's Computer Vision Approach Introduction You know that company called Facebook? Yeah, the one that has 1.6 billion people hooked on their website. Take all of the happy birthday posts, embarrassing pictures of you…

ECCV 2012 (http://eccv2012.unifi.it/program/tutorials/) Vision Applications on Mobile using OpenCVGary Bradski (Industrial Perception), Victor Eruhimov (Itseez), Vadim Pisarevsky (Itseez)http://opencv.org/eccv2012.htmlhttp://eccv2012.unifi.it/program…

ICCV 2013 (http://www.iccv2013.org/tutorials.php) Don't Relax: Why Non-Convex Algorithms are Often Needed for Sparse EstimationDavid Wipf (MS Research)http://research.microsoft.com/en-us/people/davidwip/wipf_iccv_slides_final.pdf Part-based Models fo…

In the 1960s, the legendary Stanford artificial intelligence pioneer, John McCarthy, famously gave a graduate student the job of “solving” computer vision as a summer project. It has occupied an entire community of academic researchers for the past 4…

    WTF is computer vision? Posted Nov 13, 2016 by Devin Coldewey, Contributor   Next Story   Someone across the room throws you a ball and you catch it. Simple, right? Actually, this is one of the most complex processes we've ever attempted to compr…

The picture above is funny. But for me it is also one of those examples that make me sad about the outlook for AI and for Computer Vision. What would it take for a computer to understand this image as you or I do? I challenge you to think explicitly…

Computer Vision的尴尬---by林达华 Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域,每年大会小会不断,发表的文章数以千计(单是CVPR每年就录取300多,各种二流会议每年的文章更可谓不计其数),新模型新算法新应用层出不穷.可是,浮华背后,根基何在?对于Vision,虽无大成,但涉猎数年,也有管窥之见.Vision所探索的是一个非常复杂的世界,对于这样的世界如何建模,如何分析,却一直没有受普遍承认的理论体系.大部分的研究工作,循守着几种模式:o    从上游学科(比如立…

中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(五) indigo computer vision FireWire IEEE1394 cameras无USB cameras--sudo apt-get install ros-indigo-usb-cam--roslaunch chapt…

原文: Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域,每年大会小会不断,发表的文章数以千计(单是CVPR每年就录取300多,各种二流会议每年的文章更可谓不计其数),新模型新算法新应用层出不穷.可是,浮华背后,根基何在? 对于Vision,虽无大成,但涉猎数年,也有管窥之见.Vision所探索的是一个非常复杂的世界,对于这样的世界如何建模,如何分析,却一直没有受普遍承认的理论体系.大部分的研究工作,循守着几种模式: 从上游学科(比如立体几何,机器学习,优化等等)获取现成方法,略加变化,…

介绍 我们已经知道,傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后,图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具.Figure 1: A sinusoid and it's Fourier spectrum 如何生成一个Gabor滤波器 在二维空间中,使用一个三角函数(如正弦函数)与一个高斯函数叠加我们就得到了一个Gabor滤波器[1],如下图. Fi…

积累记录一些视觉实验室,方便查找 1.  多伦多大学计算机科学系 2.  普林斯顿大学计算机视觉和机器人实验室 3.  牛津大学Torr Vision Group 4.  伯克利视觉和学习中心 Prof. Trevor Darrell CS280 Computer Vision Object Detection and Segmentation for RGB-D Images 5. Carnegie Mellon University(CMU) Compoter Vision Group Kr…

As I walked through the large poster-filled hall at CVPR 2013, I asked myself, “Quo vadis Computer Vision?" (Where are you going, computer vision?)  I see lots of papers which exploit last year’s ideas, copious amounts of incremental research, and an…

本文把自己理解的图像存储格式总结一下. 计算机中的数据,都是二进制的,所以图片也不例外. 这是opencv文档的描述,具体在代码里面,使用矩阵来进行存储. 类似下图是(BGR格式): 图片的最小单位是像素,这里是BGR(通常我们说的blud.green.red的表示法)表示每个像素对应的值(这里BGR的混合,可以得到我们可见光的所有值). 如果是单通道(例如:灰度化之后的图像,这里就只有一列) 参考可见光光谱: 因为物体都是原子组成,原子都在运动,运动会产生光波,不同的物体生成的光波不一样,人类…

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介 超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model…

很多读者都在向我要<master opencv with practical computer vision projects>的源代码,现向读者公布,具体源代码地址如下: https://github.com/MasteringOpenCV/code 后面我会公布一些章节的源代码,它们不需要依赖opencv就可编译的代码.…

此文主要记录我在18年寒假期间,收集Avrix论文的总结 寒假生活题外   在寒假期间,爸妈每天让我每天跟着他们6点起床,一起吃早点收拾,每天7点也就都收拾差不多.   早晨的时光是人最清醒的时刻,而且到十点左右才开始帮忙做中午饭,中间这么大把的时光,我就来做做自己喜欢的事情.小外甥女也回来,但她每天只有10点起床后才跟我玩,真希望她能早起背背古诗文. 概述   整个项目由数据采集(Python),数据存储(Mysql),数据可视化(C#)组成.   数据采集主要负责从网络上,获取Avrix的论…

Graph Cut and Its Application in Computer Vision 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut-and-its-application-in.html 现在好像需要代理才能访问了... 网络流算法最初用于解决流网络的优化问题,比如水管网络.通信传输和城市的车流等.Graph cut作为其中一类最常见的算法,用于求解流网络的最小割,即寻找一个总容量最小的边集合,去掉这个集合中的所有边将阻断这个网…

转载链接:https://www.jianshu.com/p/4e5b3e652639 Szegedy在2015年发表了论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,该论文对之前的Inception结构提出了多种优化方法,来达到尽可能高效的利用计算资源的目的.作者认为随意增大Inception的复杂度,后果就是Inception的错误率很容易飙升,还会成倍的增加计算量,所以必须按照一套合理的规则来优化Inception结构…

这一篇论文很不错,也很有价值;它重新思考了googLeNet的网络结构--Inception architecture,在此基础上提出了新的改进方法; 文章的一个主导目的就是:充分有效地利用computation; 第一部分: 文章提出了四个principles: 原则1:设计网络的时候需要避免 representational bottlenecks; 什么意思呢? 文章中说: 层与层之间进行 information 传递时,要避免这个过程中的数据的extreme compression,也就…

本博客汇总了个人在学习过程中所看过的一些论文.代码.资料以及常用的资源与网站,为了便于记录自身的学习过程,将其整理于博客之中. Machine Learning (1) Machine Learning Video Library - Caltech说明:罗列了机器学习的常用算法以及机器学习图谱 (2) Deep Learning - Bengio 说明:Deep Learning三大牛之一Bengio写的一本书 (3) Understanding LSTM Networks 说明:非常棒的LS…

计算机视觉中的边缘检测   边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一.这是一个很直观的概念,在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘,与素描比较相似.我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的,同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测. 通过获得这些边缘,许多计算机算法才得以有可能实现,因为在一个场景中边缘包含着绝大部分(至少很多)的信息. 举个例子,我们都记得 Windows XP 的那个绿色小山坡和蓝色天空的背景. 当我们的大脑试图去理解这个场景时,我们知道这是草地,看…

A Year in Computer Vision http://themtank.org/…

实在是太喜欢Richard Szeliski的这本书了.每一章节(after chapter3)都详述了该研究方向比較新的成果.还有很多很多的reference,假设你感兴趣.全然能够看那些參考论文 Point operators(点算子) 点运算是最简单的一类图像处理运算.如简单的对照度变换,亮度变换 Pixel transform(像素变换) g(x) = af (x) +b    a和b有时被觉得用来控制对照度和亮度,在我的opencv栏目有个样例是简单的对照度和亮度变换,用的就是这个公式…