由于相机标定易受靶标自身和外界环境因素的干扰,且相机标定精度直接影响双目视觉或三维重建等计算机视觉领域的结果,因此,在标定过程中要尽可能提高相机的标定精度。
相机标定过程中的精度影响因素主要为靶标自身的网格尺寸、特征点数目、摆放位姿和平面性,以及相机提取靶标图片的数量、标定物距、光照条件等。
以相机标定精度的影响因素为切入点,介绍了相机标定的成像模型和单因素对标定精度的影响情况,总结出相机标定的最优标定工况条件,为相机标定的研究提供了有效参考。

Geodata数据包可为世界所有国家/地区提供geojson多边形。
非常适合在应用程序和可视化中使用。
数据数据来自“自然地球”，旨在通过小规模的制图或GIS软件制作出视觉上令人愉悦的，精心制作的地图.

计算机视觉中的多视图几何第二版（英文）MultipleViewGeometryinComputerVision.2ndEdition.pdf

《机器视觉表面缺陷检测技术及其在钢铁工业中的应用》，本书系“计算机科学技术前沿研究丛书”种的第一本，主要介绍计算机机器视觉技术及其在钢材表面缺陷的应用所展开的研究与应用成果。

视觉里程计（visualodometry）

人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。

├─1.计算机视觉简介、环境准备(python,ipython)│computervsion.pdf│CS231introduction.pdf│├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择│2.图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4│2.初识图像分类.pdf│├─3.再谈线性分类器│3.再谈线性分类器.mp4│再谈线性分类器.pdf│├─4.反向传播算法和神经网络简介│.反向传播算法和神经网络简介.pdf│4.反向传播算法和神经网络简介.mp4│├─5.神经网络训练1│5.-神经网络训练1.pdf│5.神经网络训练1.mp4│├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介│6.神经网络训练2.mp4│神经网络训练2.pdf│├─7.卷积神经网络│7.卷积神经网络.mp4│Lession7.pdf│├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景│8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4│PhotoOCR_xbai.pdf│└─9.物体定位检测物体定位检测.pdf│├─10.卷积神经网络可视化│.卷积神经网络可视化.pdf│10.卷积神经网络可视化.mp4│├─11.循环神经网络及其应用│11.循环神经网络及其应用.mp4│循环神经网络.pdf│├─12.卷积神经网络实战│12.卷积神经网络训练实战.mp4│卷积神经网络实战.pdf│├─13.常见深度学习框架介绍│常见深度学习框架介绍.pdf│├─14.图像切割│14.图像切割.mp4

本书是一部介绍机器人操作系统(机器人系统编程)的专业性读物。
全书内容包括ROS基础知识,操作系统以及相关代码、模拟器安装,导航与路径规划,语音识别与合成,机器人视觉系统与视觉组合,Dynamixel伺服机。

有那么零零碎碎的五年时间，我一直在做媒体。
08年初转型产品设计，从头组建产品部，策划-交互-用研-视觉-运营这些职能都包括进去，跟进过的大大小小新新旧旧五花八门的产品20多款。
我在这个位置上待了大约15个月，按照个人习惯，做过不少制度化的组织流程尝试。
今天忽来兴致，觉得过往经验也不妨拿出来讲一讲。
1、团队起步我刚受命组建产品部的时候，确定下来的人大概只有3位策划，2位视觉（兼交互），2位运营。
后面才逐渐扩到三四十人。
还好，第一批成员中不乏强者。
起步的时候不一定摊子很大，但一定要有核心成员；
或者换个说法，如果一开始找不到核心成员，你就没法顺利起步。
指望通过常规渠道很快招到人才是不可能的，常规渠道

本版本用户登录界面采用js+html5+css3技术，利用vsasp.net(c#)软件平台开发设计。
风格时尚，视觉效果强。
登录页面展示信息全面，适合作为电子商务，社交，游戏等多用户平台登录界面。
界面展示地址：http://moscte.com/xiaomo/login.aspx预览后喜欢就下载学习吧！

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。