今天在网上看到有人介绍一本新出的书，叫做ComputerVisionforVisualEffects。
现在的很多大片例如阿凡达等，里面的特效制作都使用了大量的计算机视觉技术。
这本书就是用来介绍如何使用现在最先进的计算机视觉技术来制作电影电视特效。
在书中，首先介绍了好莱坞特效制作中设计到的基本的计算机视觉算法，例如蓝色背景图像matting，SFM，光流，特征点跟踪等。
也介绍了一些最近发展的新算法，这些都可能被用于未来的电影特效中，例如自然图像matting，多图像合成，图像中目标的重定位，以及视点模拟等。
书中也介绍了运动捕捉和3D数据获取的原理。
全书使用了超过200张原始图像来展示原理，算法，以及结果。
同时还有好莱坞视觉特效专家的采访。
这本书于2012年秋天由剑桥大学出版社出版。
获取方式可以参考作者主页。
同时，博主发现网上也可以下载到这本书。
大家可以自己上网搜索一下。
作者的主页上还放上了书中涉及到的一些有用的代码，供大家参考
现在的很多大片例如阿凡达等，里面的特效制作都使用了大量的计算机视觉技术。
这本书就是用来介绍如何使用现在最先进的计算机视觉技术来制作电影电视特效。
在书中，首先介绍了好莱坞特效制作中设计到的基本的计算机视觉算法，例如蓝色背景图像matting，SFM，光流，特征点跟踪等。
也介绍了一些最近发展的新算法，这些都可能被用于未来的电影特效中，例如自然图像matting，多图像合成，图像中目标的重定位，以及视点模拟等。
书中也介绍了运动捕捉和3D数据获取的原理。
全书使用了超过200张原始图像来展示原理，算法，以及结果。
同时还有好莱坞视觉特效专家的采访。
这本书于2012年秋天由剑桥大学出版社出版。
获取方式可以参考作者主页。
同时，博主发现网上也可以下载到这本书。
大家可以自己上网搜索一下。
作者的主页上还放上了书中涉及到的一些有用的代码，供大家参考
2023/8/14 21:15:08
14.67MB
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在VS环境下用C#进行开发，并配置emgu进行图像处理。
利用emgu中自带的sift算法进行图像特征点检测、配准及拼接，并用XML文档形式读取和写图像。
利用emgu中自带的sift算法进行图像特征点检测、配准及拼接，并用XML文档形式读取和写图像。
2023/8/10 17:24:02
3.44MB
1
SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。
2023/8/9 4:24:46
705KB
1
该文档介绍了基于Moravec算子的图像特征点提取以及基于相关系数法的图像匹配的基本原理与编程实现方法，并附C#编写的程序源代码以及运行截图。
2023/8/5 18:06:36
1.25MB
1
双目立体视觉技术模拟人类双眼处理景物的方式，运用双目摄像头从不同角度同时获取目标物的左右两幅数字图像，综合应用相机标定、特征点检测、立体匹配、三维重建等关键技术还原出物体的三维几何信息。
以双目立体视觉作为出发点，可以将其广泛应用于机器人导航与避障、空间测绘以及三维重建等领域。
因此，双目立体视觉是计算机视觉的关键技术之一，具有非常广阔的应用前景和很深的研究价值。
以双目立体视觉作为出发点，可以将其广泛应用于机器人导航与避障、空间测绘以及三维重建等领域。
因此，双目立体视觉是计算机视觉的关键技术之一，具有非常广阔的应用前景和很深的研究价值。
2023/7/27 2:14:32
21.18MB
1
此为武汉大学遥感院数字摄影测量课程编程实习程序，功能较为齐全，有数种特征点提取算法，构建影像金字塔，寻找同名点等算法实现。
2023/7/19 2:43:03
5.13MB
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Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
2023/7/9 20:05:35
1.35MB
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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。
2024-04-09 15:03
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