双目立体视觉标准匹配图片以及视差图

本合集涵盖了2015-2019年发表在计算机视觉三大顶级会议上的基于深度学习的图像超分辨率算法的大多数论文。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

OpenCV计算机视觉的常用测试图，里面包含baboon、man、monarch、sailboat、soccer、lena、tiffany等！里面还有标准测试图

基于双目立体视觉的目标识别与定位,基于双目立体视觉的目标识别与定位

自动驾驶感知技术视觉感知技术发展本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。
首先是对自动驾驶视觉感知发展的行业综述，介绍了自动驾驶感知技术的发展路线，以及视觉传感器在其中的作用；
其次介绍了车载图像传感器的发展，包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性；
最后介绍了视觉感知算法的发展，包括像素级语义分割及目标检测、基于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉计算平台等。

DavidMarr：计算视觉理论的鼻祖，Vision一书为其遗作，对计算机视觉产生了巨大的影响

在自动化生产线VC开发的运动控制机器视觉程序，XYZ三个轴有PCI板卡控制，视频卡采集图像后经算法处理找到图像的点，VC控制步进电机到加胶位置加胶，在机器上运行每日点胶100000次无故障,

基于Labview的虚拟示波器设计1.技术指标 能实现2个波形的分别输入及比较，可以简单的控制示波器输出的波形，例如可以对波形进行幅度和频率的调制，可以控制波形上下移动以及对波形的峰峰值进行测量。
2.设计方案本设计采用LabVIEW软件进行制作，LabVIEW程序又称虚拟仪器，即VI，其外观和操作类似于真实的物理仪器（如示波器和万用表）。
LabVIEW拥有一整套工具用于采集、分析、显示和存储数据，以及解决用户编写代码过程中可能出现的问题。
LabVIEW提供众多输入控件和显示控件用于创建用户界面，即前面板。
输入控件指旋钮、按钮、转盘等输入装置。
显示控件指图形、指示灯等输出显示装置。
创建用户界面后，可添加各种VI和结构作为代码，从而控制前面板对象。
代码在程序框图中编写。
LabVIEW不仅可与数据采集、视觉、运动控制设备等硬件进行通信，还可与GPIB、PXI、VXI、RS232以及RS485等仪器通信。
在Labview软件中可以找到制作虚拟示波器的各种元件，通过控制信号的幅度和频率可以改变示波器中信号的幅值和频率，加上中继器和开关可以控制2个通道波形的显示以

带有细分细分的细粒度视觉分类

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。