Welcome to Vision Compute’s documentation!¶
Contents:
- 图像处理的常用方法
- 盲源分离:
- 图像降噪
- Hough 变换
- 直方图:
- ImageMagick
- 图像量化
- 图像表示:
- 图像恢复 (降噪)
- 图像分割
- 图像拼接
- 图像处理
- 平滑空间滤波器
- 计算机视觉
- 计算机视觉
- application
- Introduction
- See also
- 特征匹配
- 摄像机自标定
- 自标定 self-calibration
- 计算机视觉牛人
- Thinking
- Harris角点检测
- +`Harris-Laplace 原理 <http://en.wikipedia.org/wiki/Harris_affine_region_detector#Harris.E2.80.93Laplace_detector_.28initial_region_points.29>`_
- -+`希尔伯特转换 <http://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%B8%8C%E7%88%BE%E4%BC%AF%E7%89%B9%E8%BD%89%E6%8F%9B>`_
- K-means 算法=expection maximum (EM)期望最大
- See also
- Thinking
- See also
- 思考
- 本节参考:RANSAC for Dummies.pdf
- 需要多少次重复??
- 计算MSSs并且计算q
- 随机抽样一致性算法(RANSAC)
- +二级金字塔算法
- +`图像处理特征不变算子系列之SUSAN算子 <http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11269793>`_
- Introduction
- 小波在图像中应用
- 三维重建方法
- 流程与发展思路
- [[基础矩阵]]
- 重复性准则
- 三视图几何
- [[RANSAC]]
- 脸部识别
- 刚体变换和仿射变换:
- SFM
- 视觉系统的三个层次
- 难点:
- 人脸识别
- K-SVD
- 级联算法
- 数学
- 线性代数与矩阵
- 统计推倒
- 优化理论