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opencv_contrib

OpenCV的实验性扩展模块库

opencv_contrib 是 OpenCV 库的扩展模块仓库,包含多个实验性计算机视觉功能。它允许开发者贡献和测试新算法,同时保持 OpenCV 主库的稳定性。仓库涵盖目标检测、3D重建和机器学习等高级技术。用户可通过 CMake 将这些模块集成到 OpenCV 构建过程中,从而增强库的功能。

3dv_tutorial - 开源3D视觉入门教程及OpenCV实践
3D视觉GithubOpenCV图像拼接开源项目相机标定视觉里程计
3dv_tutorial是一个开源的3D视觉入门教程,面向初学者和开发者。教程结合理论讲解和OpenCV实践,涵盖单视图、双视图和多视图几何等主题。通过简洁的示例代码和应用实例,帮助理解3D视觉基本原理并实现相关应用。教程内容包括相机标定、姿态估计、特征匹配、三维重建等,适合各类人群学习使用。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集
GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉
keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库,兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件,支持跨框架迁移,并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
opencv-course - OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南
GithubOpenCVPython人脸识别图像处理开源项目计算机视觉
本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程,内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究,以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后,学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能,并提供详细的时间戳,方便学习者快速定位所需内容。
aruco-markers - ArUco库实现增强现实标记检测和姿态估计
ArUcoGithubOpenCV增强现实姿态估计开源项目计算机视觉
本项目基于OpenCV 4和ArUco库,提供增强现实标记检测和姿态估计功能。包含标记生成、检测、相机校准、姿态估计和3D渲染等模块,并附有详细文档。适合从事计算机视觉和增强现实研究的开发者使用。
gocv - Go语言的OpenCV绑定,支持CUDA和OpenVINO加速
CUDAGithubGo languageGoCVIntel OpenVINOOpenCV 4开源项目
GoCV提供了Go语言对OpenCV 4的绑定,支持最新版本的Go和OpenCV(v4.10.0),兼容Linux、macOS和Windows。它支持Nvidia GPU的CUDA加速和Intel OpenVINO工具包,适用于视频捕捉和人脸检测等计算机视觉任务。详细的安装指南和示例代码帮助用户快速入门,支持Docker开发并可定制安装环境。
training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型
GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习
OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。
openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库
API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别
OpenFace是一个免费开源的人脸识别库,利用深度神经网络技术,支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发,并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助,广泛应用于移动应用和学术研究,提供全面的API文档和社区支持。
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