OpenCV, 名校机器学习相关课程

https://antkillerfarm.github.io/

OpenCV

参考资料

OpenCV是一套跨平台计算机视觉库。其官网为：

http://opencv.org/

安装方法：

sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

注意：这种方法安装的版本有些老，目前还是2.x。

参见：

http://milq.github.io/install-opencv-ubuntu-debian/

Install OpenCV on Ubuntu or Debian

代码下载地址：

https://github.com/Itseez/opencv

OpenCV项目目前由itseez团队维护，他们的网站是：

http://itseez.com/

教程

官方教程：

http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/tutorials.html

其他教程：

http://download.csdn.net/detail/antkillerfarm/9578482

《Learning OpenCV》，Gary Bradski和Adrian Kaehler合著的书籍。

Gary Rost Bradski，UC Berkeley的本科+波士顿大学博士，斯坦福大学顾问教授。OpenCV项目创始人，有20年以上的相关经验。百度首席科学家吴恩达算是他的小弟吧。

Adrian Kaehler，哥伦比亚大学博士。

http://wiki.opencv.org.cn/

国人办的OpenCV中文网。

blog

http://blog.csdn.net/morewindows/article/category/1291764

国人写的OpenCV入门指南。

http://blog.csdn.net/column/details/opencv-tutorial.html

另一个国人写的OpenCV入门指南。

blog.csdn.net/jia20003/

一个OpenCV on Android的blog。

http://blog.csdn.net/soidnhp

一个CV的blog。

http://blog.csdn.net/liulina603

一个CV的blog。

http://blog.csdn.net/kezunhai

一个CV的blog。

http://blog.csdn.net/yang_xian521/

一个CV的blog。

http://blog.csdn.net/mmz_xiaokong/article/details/7916163

机器视觉开源处理库汇总。

http://blog.csdn.net/mmz_xiaokong/article/details/7916189

介绍n款计算机视觉库/人脸识别开源库/软件。

http://deeplearning.net/

一个深度学习方面的资料网站。

http://deeplearning.net/software/theano/

Theano的主页。

https://github.com/Theano/Theano

Theano的代码地址。

http://www.scratchapixel.com/

一个学习图像处理的网站。

http://www.cs.rug.nl/~imaging/

一个在线的图像处理网站。

参考

https://github.com/liuruoze/EasyPR

一个开源的中文车牌识别系统。

http://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/54633670

Harris角点检测原理详解

https://mp.weixin.qq.com/s/zZNJKUYlmKKSuSRCM1sgeg

OpenCV二维码检测与定位

https://mp.weixin.qq.com/s/R2kGr7NHorfnpHV9OD18Qw

基于OpenCV的摄像头圆心计算

https://mp.weixin.qq.com/s/S4b1OGjRWX1kktefyHAo8A

OpenCV中ORB特征提取与匹配

https://mp.weixin.qq.com/s/N2z2c6X7IAsjMbZv9DSNpA

有效遮挡检测的鲁棒人脸识别

http://blog.sciencenet.cn/blog-1239700-853296.html

视觉研究的前世今生

https://mp.weixin.qq.com/s/UBjPMwirvNAE4WKgvDYu4A

全景视频拼接的关键技术分析

https://mp.weixin.qq.com/s/Vbu-qzyD169TSrQIJgzm7w

研究人脸识别技术必须知道的十个基本概念

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23255241

人脸识别应用之“变脸”

https://mp.weixin.qq.com/s/A8foIEN6baR2fxsyZYSmIg

基于OpenCV实现手写体数字训练与识别

https://mp.weixin.qq.com/s/KTLzq6JJxmgIgOwwEEqCRA

人脸检测的C/C++源代码

https://mp.weixin.qq.com/s/zPjkAwsjW-k1llB24bN7Eg

OpenCV3.3深度学习模块(DNN)应用-图像分类

https://mp.weixin.qq.com/s/PNpm286T2CDFXPuEUEP3jw

OpenCV3.3深度学习模块-对象检测演示

http://mp.weixin.qq.com/s/jfDH_Cq9UDudNNGLeLy2uA

Python3.6+OpenCV3.3开发环境搭建

https://mp.weixin.qq.com/s/PxsS0mgdCTQ_l7ZdjmmrvQ

摄影爱好者玩编程：利用Python和OpenCV打造专业级长时曝光摄影图

https://mp.weixin.qq.com/s/c6qUyFDaLMyvphVwNO_klQ

Python OpenCV像素操作

https://mp.weixin.qq.com/s/Jf0gbbh0YQTlkeaPjAlnJg

无需复杂深度学习算法，基于计算机视觉使用Python和OpenCV计算道路交通

https://mp.weixin.qq.com/s/Da6kSPipbl2roKhdW8xC2A

图像各向异性滤波

http://blog.csdn.net/q4878802/article/details/51841793

Android使用OpenCV实现“人脸检测”和“人脸识别”

https://mp.weixin.qq.com/s/8I9jC3c6ZRsCCzYGylezhA

用OpenCV亲手给小扎、Musk等科技大佬们做一张“平均脸”

https://mp.weixin.qq.com/s/DqaGM2zc-6GAe2b24DA84w

在单机上快速、精确的100000类别的检测

论文

《Moving Gradients: A Path-Based Method for Plausible Image Interpolation》：视频帧插值算法

使用细节

saturate_cast

saturate_cast宏会对结果进行转换，以确保它在有效范围之内。

硬件加速

OpenCV中的运算，除了软件实现之外，还有若干种硬件加速，包括OpenCL、CUDA和IPPICV。

Intel针对自身的硬件加速，推出了IPP（Integrated Performance Primitives）软件包，但这个包是收费的。从OpenCV 3.0开始，Intel将IPP的一个子集提取出来，免费供OpenCV项目使用。这个子集，俗称“IPPICV”。

神经网络

OpenCV提供了对于神经网络的支持。然而由于DL框架的专业性，OpenCV提供的支持更多的局限于模型的推断（也就是加载已经训练好的模型），而不是训练。

GNU Octave

GNU Octave是Matlab的一个开源实现。它拥有和后者兼容的语法，类似的IDE，并实现了大部分的基础库。

官网：

https://gnu.org/software/octave/

安装方法:

sudo apt-get install octave

名校机器学习相关课程

http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Main_Page

斯坦福的《Unsupervised Feature Learning and Deep Learning》教程，该网站本身就有中文翻译。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289

斯坦福CS231n课程（卷积神经网络，CNN）翻译。

https://mp.weixin.qq.com/s/TL15EgRfbIFnaOo6-SimfQ

斯坦福CS231n(李飞飞):卷积神经网络视觉识别课程讲义（完整版）

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

《斯坦福大学机器学习课程讲义》CS229

Andrew Ng，也就是吴恩达写的讲义，写的非常浅显易懂。

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/VideoPage.php?course=MachineLearning

Andrew Ng的公开课视频。

http://www.cc.gatech.edu/~lsong/teaching/

佐治亚理工学院宋乐副教授的课件库。

http://web.cs.iastate.edu/~cs577/

Problem Solving Techniques for Applied Computer Science

https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/

Applied Data Mining and Statistical Learning

http://www.cs.unc.edu/~lazebnik/spring11/

Computer Vision

http://www.cnblogs.com/wei-li/archive/2012/03/24/2406404.html

网络公开课资源——关注CS/AI/Math

http://www.cs.columbia.edu/~blei/seminar/2016_discrete_data/index.html

Probabilistic Models of Discrete Data

http://mp.weixin.qq.com/s/dtg-alezht56mu_vOA4Lrg

14所世界顶级名校在线免费算法课程。这里的课程主要是非机器学习类的计算机算法。

http://mp.weixin.qq.com/s/qW_RZ–df6MjaKNgNdjeWA

10所世界顶级名校的25门在线免费机器学习课程！

http://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures.shtml

CMU的Machine Learning

https://mp.weixin.qq.com/s/MlM39pbyr5G7Crgq0j4PGw

Bengio领衔：DeepMind、谷歌大脑核心研究员2017深度学习最新报告（该课程只适合有深度学习基础的人）

https://mp.weixin.qq.com/s/a5MBQqYCWmUMLpVXhOvg8Q

Yoshua Bengio深度学习暑期课程

https://mp.weixin.qq.com/s/CxKicJBvnk6FYWE4KuVmHw

二十六条深度学习经验，来自蒙特利尔深度学习

https://mp.weixin.qq.com/s/Bv1psJFFnZdYWW9reCbtrQ

2017年蒙特利尔深度学习暑期学校ppt分享

http://elmos.scripts.mit.edu/mathofdeeplearning/

Mathematical Aspects of Deep Learning

http://ciml.info/

马里兰大学的机器学习课程

http://mbmlbook.com/toc.html

Chris Bishop发布在线新书。Bishop 2007年的《Pattern Recognition And Machine Learning》一书绝对是经典之作，然而难度偏高。这本是入门级别的。

https://mp.weixin.qq.com/s/6XEUATgudV9AT7Y8FLfdlQ

台大林轩田：机器学习基石（全套65课中文视频）

http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/

国外网红的深度学习指南

https://am207.github.io/2017/

哈佛课程：Advanced Scientific Computing: Stochastic Optimization Methods. Monte Carlo Methods for Inference and Data Analysis

https://www.deeplearning.ai/

吴恩达离开百度之后开设的DL教程

https://study.163.com/topics/deepLearning/

这是网易提供的deeplearning.ai课程的中文版

https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap

ML思维导图

https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap

DL思维导图

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

Michael Nielsen写的DL blog。

https://cs.nju.edu.cn/zlj/Courses.html

南京大学张利军：数据挖掘和优化

https://nndl.github.io/

复旦邱锡鹏（FudanNLP项目负责人）：神经网络与深度学习

http://joanbruna.github.io/stat212b/

Stat 212b：Topics Course on Deep Learning——加州大学伯克利分校统计系Joan Bruna（Yann LeCun博士后）以统计的角度讲解DL。

https://blogs.princeton.edu/imabandit/orf523-the-complexities-of-optimization/

ORF 523: The complexities of optimization

https://cs.brown.edu/courses/csci1460

CSCI 1460: Introduction to Computational Linguistics

https://berkeley-deep-learning.github.io/

UCB的DL课程

http://web.cs.ucdavis.edu/~yjlee/teaching/ecs174-spring2017/

ECS 174: Computer Vision

http://web.cs.ucdavis.edu/~yjlee/teaching/ecs289g-fall2016/

ECS 289G: Visual Recognition

http://www.cs.jhu.edu/~misha/Fall04/

Seminar on Shape Analysis and Retrieval

http://info.usherbrooke.ca/hlarochelle/neural_networks/description.html

Hugo Larochelle: Online Course on Neural Networks

http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/

CMU：Statistical Machine Learning 2016

http://www.stat.cmu.edu/~ryantibs/statml/

CMU：Statistical Machine Learning 2017

http://people.ece.umn.edu/users/parhi/slides.html

VLSI Digital Signal Processing Systems: Design and Implementation

https://stats385.github.io/

STATS 385：Theories of Deep Learning