一個視覺高手影象處理和深度學習方面的博文目錄
hjimce原創博文導航
作者：hjimce
文章一多起來，管理起來就是麻煩，特此寫本篇導航，以便閱讀、編寫。宣告:博文的編寫，主要參考網上資料，並結合個人見解，僅供學習、交流使用，如有侵權，請聯絡博主刪除，原創文章，版權所有，轉載請註明出處。題中如有：“未完待續”字眼，表示我最近很忙，被領導壓榨中，所以沒時間更新，只編寫了一部分，以後有時間再更新補上。
一、深度學習
二、影象處理
三、三維圖形
相關推薦
一個視覺高手影象處理和深度學習方面的博文目錄
hjimce原創博文導航 作者：hjimce 文章一多起來，管理起來就是麻煩，特此寫本篇導航，以便閱讀、編寫。宣告:博文的編寫，主要參考網上資料，並結合個人見解，僅供學習、交流使用，如有侵權，請聯絡博主刪除，原創文章，版權所有，轉載請註明出處。題中如有：“未完待續”
機器視覺、影象處理、機器學習領域相關程式碼和工程專案和資料集 集合
SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper] Af
英文書籍資料彙總：計算機視覺、影象處理、機器學習、模式識別
CVonline: Vision Related Books including Online Books and Book Support Sites We have tried to list all recent books that we know about that are
【資訊科技】【2011】【含部分原始碼】影象處理和機器學習技術在數字乳腺影象中癌組織檢測與分類的應用
本文為馬來西亞馬來亞大學（作者：JAWAD NAGI）的電腦科學碩士論文，共355頁。 乳腺癌是最常見的癌症之一，也是導致女性死亡的主要原因。乳腺攝影是目前最有效的乳腺癌影像學檢查方法，可用於鑑別異常癌細胞。研究顯示，在當前的乳腺癌篩查中，大約15%到30%的
番外篇2.3 影象處理與深度學習
在談R-CNN之前，應該要先總結一下模式識別。 模式識別主要是對已知資料樣本的特徵發現和提取，比如人臉識別、雷達訊號識別等，強調從原始資訊中提取有價值的特徵，在機器學習裡面，好的特徵所帶來的貢獻有時候遠遠大於演算法本身的貢獻。在番外篇中，我們使用過opencv
有關影象處理和機器學習的建議
作者：ycszen連結：https://www.zhihu.com/question/51369979/answer/126568619來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯絡作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。瀉藥。在跑演算法的時候最適合答題了呢（害羞臉影象處理說到底是一
結合了機器視覺和深度學習的人工智慧相機
相機對於我們來說並有什麼好奇，到處都有非常普及。其中一個原因是晶片規模擴大，半導體制造商的關鍵部件允許裝置製造商製造1/4尺寸的相機，這種攝像頭在農業、汽車和工業市場上越來越普遍。 現在，機器視覺相機制造商正在以影象處理的形式增加智慧功能，根據一家供應商的說法，這種功能將機
（轉）計算機視覺與影象處理、模式識別、機器學習學科之間的關係
在我的理解裡，要實現計算機視覺必須有影象處理的幫助，而影象處理倚仗於模式識別的有效運用，而模式識別是人工智慧領域的一個重要分支，人工智慧與機器學習密不可分。縱觀一切關係，發現計算機視覺的應用服務於機器學習。各個環節缺一不可，相輔相成。 邏輯線路：計算機視覺→影象處理→模式識
如何利用Docker、AWS和深度學習偽裝成一個藝術家
“能工摹形，巧匠竊意（Good artists copy, great artists steal）” —— 畢加索 在英國第四頻道紀錄片系列之“Faking it”中，Paul O’Hare（一名來自利物浦的畫家和室內裝潢師）需要在四個星期的時間內，將自己偽裝成一個藝術家，並且嘗試著去欺騙倫敦
30篇計算機視覺和深度學習論文推薦，被國外專家引用最多【可下載】
在2012年，我整理了一份有關計算機視覺的熱門論文清單。我把論文的研究重點放在視覺科學上，避免其與圖形處理、調研和純靜態處理等方向產生重疊。但在2012年後隨著深度學習技術的興起，計算機視覺科學發生了巨大的變化–從深度學習中產生了大量的視覺科學基線。雖然不知道該趨勢還會持續
《神經網路和深度學習》之神經網路基礎（第三週）課後作業——一個隱藏層的平面資料分類
由於沒有找到課後練習，所有練習文章均參考點選開啟連結，我已經將所有程式碼都實現過一遍了，沒有錯誤，感謝博主歡迎來到第三週的課程，在這一週的任務裡，你將建立一個只有一個隱含層的神經網路。相比於之前你實現的邏輯迴歸有很大的不同。你將會學習一下內容：用一個隱含層的神經網路實現一個二
影象處理和計算機視覺中的經典論文（部分）
自己視野狹小，不敢說全部，只是把自己熟悉的方向中的部分經典文章列出來了。經典的論文，讀得怎麼透都不過分。有人說關於配準的文章太多了，其實我也不太關注這方面，不過由於它們引用率都比較高，就都列出來了，不過在zip包裡一篇都沒有。不關注這方面的可以無視之。 文件和論文下載地址：
計算機視覺、影象處理學習資料彙總
The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in image, multimedia and related technologies by establishing linksbe
iOS整合VTK（三維計算機圖形學、影象處理和視覺化）
因為工作需要，特意集成了一下VTK到iOS平臺。經真機測試無誤後，整理過程如下，文件是我個人編寫，如有不全面之處，還望各位提出。 iOS平臺整合VTK說明文件 關於整合VTK到iOS平臺的過程詳細的拆解為以下三步，每一步都有詳細的解釋和方法，供大家參考： 第一步：VTK
VC6使用GDI+進行影象的特效處理和MFC學習筆記-1
GDI+是微軟提供的做圖形處理方面的一套類庫，這裡記錄下學習過程，還有MFC的學習過程。想完成一個能開啟，顯示影象並進行特效處理，轉存的小程式。 一.環境搭建和小測試 由於VC6.0不帶GDI+的類庫，需要自己下載相關檔案，貌似高版本的VS會自帶GDI+。 建立一個多文件的
計算機視覺與影象處理、模式識別、機器學習學科之間的關係
在我的理解裡，要實現計算機視覺必須有影象處理的幫助，而影象處理倚仗與模式識別的有效運用，而模式識別是人工智慧領域的一個重要分支，人工智慧與機器學習密不可分。縱觀一切關係，發現計算機視覺的應用服務於機器學習。各個環節缺一不可，相輔相成。 計算機視覺（computervi
計算機視覺與影象處理學習筆記（二）win32+mingw+opencv搭建
本來是想接著第二章學習的，但是感覺理論性有點強，瞭解基本概念後還是從Opencv來，遇到問題再切換。 關於opencv的下載與配置參考： 配置的過程真是困難重重，許多教程就是睜著眼睛說瞎話，我配置
Python下的資料處理和機器學習，對資料線上及本地獲取、解析、預處理和訓練、預測、交叉驗證、視覺化
<!doctype html> <html> <head> <title>Example Domain</title> <meta charset="utf-8" /> <meta http-equiv=
如何學習影象處理和三維重建
作為行業新人，寫這邊文章主要就是告訴大家學習的時候看看哪些書，這樣其他想入坑的可以少走一些彎路。 就影象來說，岡薩雷斯的《數字影象處理》肯定是必看的，看完這本後，如果還有餘力，可以看看《影象處理、分析與機器視覺》這本書，說實話，這本書真的蠻難的，
[AI開發]一個例子說明機器學習和深度學習的關係
深度學習現在這麼火熱，大部分人都會有‘那麼它與機器學習有什麼關係？’這樣的疑問，網上比較它們的文章也比較多，如果有機器學習相關經驗，或者做過類似資料分析、挖掘之類的人看完那些文章可能很容易理解，無非就是一個強調‘端到端’全自動處理，一個在特徵工程上需要耗費大量時