OpenCV视觉处理核心课程

OpenCV视觉处理核心课程

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第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础

Open Libraries/projects：

OpenCV：http://opencv.org/

HALCON：http://www.halcon.com/

下载——三个链接：

1）http://opencv.org/   （最新发布）

2）https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/  （File文件夹下）

3）https://github.com/opencv

两个开源项目：

1）Open BR：http://openbiometrics.org/

2）EasyBR：https://gitee.com/easypr/EasyPR

第二讲  初探计算机视觉

Image Watch：

1、Image Watch 的下载链接：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=VisualCPPTeam.ImageWatch

2、OpenCV关于Image Watch的介绍页面 链接：https://opencv.org/image-debugger-plug-in-for-visual-studio/

3、OpenCV2.4 在线文档关于Image Watch 的介绍文档：https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/windows_visual_studio_image_watch/windows_visual_studio_image_watch.html#windows-visual-studio-image-watch

4、更详细的信息参见Image Watch的官方 网站：https://www.microsoft.com/en-us/research/group/interactive-visual-media/?from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fen-us%2Fum%2Fredmond%2Fgroups%2Fivm%2Fimagewatchhelp%2Fimagewatchhelp.htm

view ——>other windows ——> Image watch

OpenCV推荐资料：
手册：http://docs.opencv.org/
教程： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html
进阶：https://github.com/opencv/opencv/wiki

项目：

手写字符识别 MNIST database of handwritten digits ：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Python基础教程：https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

第三讲 空域图像处理的洪荒之力

Template matching （eg. DIC/DSCM）：http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html

第四讲：机器视觉中的特征提取与描述

KAZE链接：OpenCV学习笔记（27）KAZE 算法原理与源码分析（一）非线性扩散滤波

第五讲：坐标变换与视觉测量

Calibration in OpenCV推荐：1）https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html

2）《Learning OpenCV》

相机Matlab标定工具箱（理论与原理）问题：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/index.html

下载cmake：http://www.cmake.org/download/

第六讲：深度学习在图像识别中的应用

无

第七讲：图像检索

1）图像特征GIST：MATLAB实现参见：http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/LMgist.m

C版本实现参见：http://lear.inrialpes.fr/src/lear_gist-1.2.tgz

2）深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统a——https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583

项目地址：https://github.com/HanXiaoyang/image_retrieval

3）用VisualSearchSearver和CIFAR-10构建一个简易图像检索系统

（1）https://github.com/AKSHAYUBHAT/VisualSearchServer

（2）http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html　　——适合自己的小型电脑

参考任何一个电商图像搜索方法

比如：https://github.com/bobbens/cvpr2016_stylenet

利用以下数据集构建图像检索系统

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html

第八讲：图像标注与问答

Google Research Blog：PAMI paper: https://arxiv.org/pdf/1609.06647v1.pdf

数据库和比赛：1）COCO Captioning Challenge：https://competitions.codalab.org/competitions/3221

2）Evaluation metric：http://mscoco.org/dataset/#download

3）Visual Genome：https://visualgenome.org/

 Recurrent Neural Networks (RNN)
• http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networkstutorial-part-1-introduction-to-rnns/
• http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
(highly recommended)
• http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html

LSTM推荐：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

（译）理解 LSTM 网络 （Understanding LSTM Networks by colah）——https://www.cnblogs.com/mfryf/p/7904017.html

几个最新方法

案例1：neuraltalk2：https://github.com/karpathy/neuraltalk2

此代码入门：http://tylerneylon.com/a/learn-lua/

　　译Lua 15 分钟快速入门(Learn Lua in 15 Minutes)——https://blog.csdn.net/sdfsdr/article/details/51258680
学习Torch：https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet

2. denseCap：https://github.com/jcjohnson/densecap

值得思考的问题：

【人体姿态】Stacked Hourglass算法详解：https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51428392

第九讲：3D计算机视觉

Photos from tourists (photo tourism)：http://phototour.cs.washington.edu/

全景拼接：http://hli2020.github.io/2016/02/20/pano/

Three-image 2D-to-3D reconstruction method：http://www.cs.unc.edu/~marc/tutorial/node45.html

资源和参考文献：http://web.stanford.edu/class/cs231a/

第十讲：机器视觉项目实战

NLP之——Word2Vec详解：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9240336.html