BY_ZZX设计内容：相机作为机器人传感器的一种，可以获取现实世界中的丰富信息，通过图像处理与计算机视觉算法，可以为机器人的移动提供指导。

笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)》，对

转自：http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4545739#comments快速旋转匹配、缺陷检测、目标定位、模板配准算法接口分类：图像处理与计算机视觉的应用项目

汇总了一些牛人推荐的资料文章：1.图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展系列link2.图像处理和计算机视觉中的经典论文link3.数字图像处理经典论文汇总link4.和OpenCV，视觉领域，图像处理有关的资源大集合

第二阶段为特定专题理论及应用研究；是在第一阶段学习的基础上，选定数字图像处理与计算机视觉及其应用的某一领域进行深入研修，主要进行科学研究和实际应用训练。

一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，主要是因为《Java图像处理

************************************************************************************************************************************************************************************在这里，我特别声明：本文章的源作者是杨晓

Lastupdate:2012-6-7这一章是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。本章的下载地址：http://iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish?folderid=8687721

Lastupdate:2012-6-3本章主要讨论图像处理与分析。虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来，但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系，以及它们的出处，没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样，这里面也有一些也可以划归到计算机视觉中去。这都不重要，只要知道有这么个方法，能为自己所用，或者从中得到灵感，这就够了。本章的下载地址在：http://iask.sina.

当前，计算机视觉在许多领域都有着广泛的应用，并且已成为就业的一个重要方向。(1)传统行业,工业、农业、交通监控、智慧城市、人机交互、卫星遥感、国防安保(2)互联网、物联网，大数据领域(3)国内一些高大上的企业，百度，腾讯，阿里巴巴，每年都有计算机视觉领域的岗位。(4)计算机领域的国际国内大赛。数字图像处理(DigitalImageProcessing)将图像信号转换成数字信号并用计算机对其进行处理

***************************************************************************************************************在这里，我特别声明：本文章的源作者是杨晓冬（个人邮箱：[email protected]）。原文的链接是http://www.iask.sina.com.cn/u/225

图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本

1、数学我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性：连续性，二维矩阵，随机性。所对应的数学知识是高等数学（微积分），线性代数（矩阵论），概率论和随机过程。这三门课也是考研数学的三个

图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展Byxdyang（杨晓冬[email protected]）原博客地址：https://blog.csdn.net/dcraw一、绪论1.为什么要写这篇文章从

1.基本概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中的重要技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。

图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展2016年11月29日10:19:35ITbeyong阅读数：1009在这里，我特别声明：本文章的源作者是杨晓冬（个人邮箱：[email protected]

【按】转载自https://www.cnblogs.com/jiahenhe2/p/7912210.html图像处理与计算机视觉的经典书籍********************************

1、数学我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性：连续性，二维矩阵，随机性。所对应的数学知识是高等数学（微积分），线性代数（矩阵论），概率论和随机过程。这三门课也是考研数学的三个

本文转载自：https://blog.csdn.net/dcraw/article/details/7617891图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（1）序1.为什么要写这篇文章从2002年到现在

笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法

一转眼已经三年过去了，在这三年的时光里我无时无刻都在关注图像处理与计算机视觉技术发展与未来，同时渐渐萌发了再写一本图像处理相关技术书籍的念头，主要是因为《Java图像处理

相关网站：1.智能交通监控中运动跟踪2.2018CVPR大会论文32016深度回归网络跟踪算法阅读4.目标跟踪技术博客5图像处理与计算机视觉2018年CVPR大会论文1.

计算机视觉从入门到放肆零基础小白入门计算机视觉学习计算机视觉的入门书籍图像处理与计算机视觉经典书籍转行计算机视觉图像视频摄像机CPU和GPU编程语言数学基础pythonC++线性代数概率统计机器学习深度学习

原作者博客主页：http://blog.csdn.net/dcraw一、绪论1.为什么要写这篇文章从2002年到现在，接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。写这

************************************************************************************************************************************************************************************在这里，我特别声明：本文章的源作者是杨晓

——————————-飞信天下图像处理与计算机视觉基础，经典以及

深度学习，作为机器学习中延伸出来的一个领域，被应用在图像处理与计算机视觉，自然语言处理以及语音识别等领域。自2006年至今

原文的链接是http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。我非常感谢原作者杨晓冬辛勤地编写本文章，并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友，要注明原作者和出处，以尊重原作者！一、绪论1.为什么要写这篇文章从2002年到现在，接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。

1.OpenCv(计算机视觉必学的库，个人认为其作用相当强悍）http://opencv.willowgarage.com/wiki/2.CVpaper主页上推荐的开源视觉算法库，最全的了，也非常新,强烈推荐大家去看看http://www.cvpapers.com/rr.html3.cmu的图像处理和计算机视觉软件库，非常全，但有点老了，但都很经典，资源非常丰富http://www.cs.cmu.

1.数学我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性：连续性，二维矩阵，随机性。所对应的数学知识是高等数学（微积分），线性代数（矩阵论），概率论和随机过程。这三门课也是考研的三门课，

xdyang的图像视觉小屋图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展怎么提高opencv3中场景文字检测的速度？IEEE链接：NeumannL.,MatasJ.

xdyang的图像视觉小屋图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展怎么提高opencv3中场景文字检测的速度？IEEE链接：NeumannL.,MatasJ.

1.数学我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性：连续性，二维矩阵，随机性。所对应的数学知识是高等数学（微积分），线性代数（矩阵论），概率论和随机过程。这三门课也是考研的三门课，

转载自：http://blog.chinaunix.net/uid-24517893-id-3125166.html通用库/GeneralLibraryOpenCV无需多言。RAVLRecognitionAndVisionLibrary.线程安全。强大的IO机制。包含AAM。CImg很酷的一个图像处理包。整个库只有一个头文件。包含一个基于PDE的光流算法。图像，视频IO/Image,VideoIO

笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)》。Sobel算子原型Sobel算子依然是一种过滤器，只是

申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.csdn.net/liuyue2046/article/details/12658441*******************************************************************************************************************************

通过imgproc.hpp文件中的threshold函数我们可得一幅二值化图像（或者叫mask掩码图像），所谓一幅二值化图像中的椒盐噪声，即为在一个imagepatch中，如果某一点的像素值为0（也即黑色），而其5*5的邻域内均是255（白色），我们就可简单地将这个黑色孤点视为椒盐噪声。去除一幅二值化图像中的椒盐噪声的关键就在于寻找这样的一些黑色孤点：voidremovePepperNoise(M

Lastupdate:2012-6-7这一章是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。本章的下载地址：http://iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish?folderid=8687721

Lastupdate:2012-6-3本章主要讨论图像处理与分析。虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来，但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系，以及它们的出处，没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样，这里面也有一些也可以划归到计算机视觉中去。这都不重要，只要知道有这么个方法，能为自己所用，或者从中得到灵感，这就够了。本章的下载地址在：http://iask.sina.

LastUpdate:2012-6-23从本章开始，进入本文的核心章节。一共分三章，分别讲述信号处理与模式识别，图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。与前一个版本不同的是，这次把所有的文章按类别归了类，并且增加了很多文献。分类的时候并没有按照传统的分类方法，而是划分成了一个个小的门类，比如SIFT，Harris都作为了单独的一类，虽然它们都可以划

非原创Lastupdate:2012-6-231.数学我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性：连续性，二维矩阵，随机性。所对应的数学知识是高等数学（微积分），线性代数（矩阵论）

非原创，转载自  原文链接1.为什么要写这篇文章     从2002年到现在，接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的

图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展本文的安排如下。第一部分是绪论。第二部分是图像处理中所需要用到的理论基础，主要是这个领域所涉及到的一些比较好的参考书籍。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

图像处理领域收藏网站：2013计算机视觉代码合集一2013计算机视觉代码合集二2013计算机视觉代码合集三2013计算机视觉代码合集四计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合图像处理与计算机视觉：

笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉

  1. Bilateral Filter Bilateral Filter俗称双边滤波器是一种简单实用的具有保持边缘作用的平缓滤波器，由Tomasi等在1998年提出。它现在已经发挥着重大作用，尤其是在HDR领域。 [1998 ICCV] BilateralFiltering for Gray and Color Images [2008 TIP] AdaptiveBilat

1.OpenCv(计算机视觉必学的库，个人认为其作用相当强悍） http://opencv.willowgarage.com/wiki/ 2.CVpaper 主页上推荐的开源视觉算法库，最全的了，也非常新,强烈推荐大家去看看 http://www.cvpapers.com/rr.html 3.cmu的图像处理和计算机视觉软件库，非常全，但有点老了，但都很经典，资源非常丰富 http://

边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。

图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展本文的安排如下。第一部分是绪论。第二部分是图像处理中所需要用到的理论基础，主要是这个领域所涉及到的一些比较好的参考书籍。