OpenCV

OpenCV(开源计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV是为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施,并加速机器感知在商业产品中的使用。作为一个BSD许可产品,OpenCV使企业很容易利用和修改代码。该库有2500多个优化算法,其中包括经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法的综合设置。这些算法可用于检测和识别人脸、识别物体、分类视频中的人类动作、跟踪摄像机运动、跟踪移动物体、提取物体的3D模型、从立体相机产生3D点云、拼接图像以产生整个场景的高分辨率图像;从图像数据库中找到相似的图像,从使用Flash拍摄的图像中移除红眼,跟随眼球运动,识别场景并建立标记以覆盖增强现实等。OpenCV拥有超过4万7000人的用户社区和估计超过700万的下载量。图书馆广泛应用于公司、研究团体和政府机构。


ZBMaCT中的参考文献(86篇文章中引用)

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按年份排序(引文
  1. Freudenthaler,格哈德;Meurer-托马斯:基于平直度和反推的PDE多智能体编队控制:分析、设计和机器人实验(2020)
  2. Ruman Gerst;Anna Medyukhina;Marc Thilo Figge:MISa++:自动化生物图像分析的标准化接口(2020)不是ZB数学
  3. Ainsworth,马克;Tugulk,欧赞;惠特尼,本;KLasky,史葛:科学数据压缩和还原的多级技术:导出量精度的定量控制(2019)
  4. 布里托,Darlan N.;Pa Dua,FLavio L.C. Lopes,Aldo P. C.:利用几何区间代数建模改进三维摄像机标定(2019)
  5. Davide Micieli,Triestino Minniti,Giuseppe Gorini:NeutoMy工具箱,一个用于断层数据处理和重建的Python包(2019)不是ZB数学
  6. 德米尔奥兹,巴尔·埃维里姆;阿尔特涅尔。Kuban;Akarun,LaLE:矩形毯问题:二元整数线性规划公式及求解算法(2019)
  7. Edgar Riba,Dmytro Mishkin,Daniel Ponsa,Ethan Rublee,Gary Bradski:Kornia:Py火炬的开放源代码计算机视觉库(2019)阿西夫
  8. Jeong,Chiyoon;杨,Hyun S.;广寒宫,KeunDoo:一种利用卷积神经网络和多尺度边缘检测检测地平线的新方法(2019)
  9. Ronda,JeaseI;Valdés,安东尼奥:多项式透镜畸变模型的几何分析(2019)
  10. Sebastian Lamprecht:PyoNET:一个用于点云、体素和光栅处理的Python包(2019)不是ZB数学
  11. 阿尔伯托,阿尔法罗,ICIAR;Gangz,Lez,戴维;Chinesta,弗朗西斯科;奎托,El ias:基于物理的增强现实的降阶建模(2018)
  12. Bergemann,尼可;Juel,安妮;HeIL,马蒂亚斯:同一流体层上的粘性液滴:从下沉、楔入和扩散到它们的长期演化(2018)
  13. Chekunov,AlkesiyYu:利用CUDA体系结构实现数字图像几何编码的快速算法(2018)
  14. 杰森劳拉;Kelvin Rodriguez;Adam C. Paquette;Evin邓恩:AutoNET:一个用于行星数据稀疏多图像对应识别的Python库(2018)不是ZB数学
  15. 江,郝;鲁滨孙,Daniel P.;VIDAL,Reaye;Ye,Chong:低秩子空间聚类的非凸公式:算法和收敛性分析(2018)
  16. 拉卡托斯,D.Ra;SimaFi,Eelk;MeeHes,Euld;CZIR K,ANDRAS:可溶性VEGFR1信号将血管模式引导成密集分支形态(2018)
  17. Lynch,史蒂芬:应用Python的动态系统(2018)
  18. 鲁斯锡奥;Jean Marc Retrouvey:PFLA:一种用计算机视觉和统计形状分析的Python牙齿表面分析包(2018)不是ZB数学
  19. Miggelon,史蒂芬;戴,王舟;萨马特,克劳德;塔马多尼,Jing,周,Zhi Hua:噪音图像元解释学习(2018)
  20. Rishabh Iyer、Pratik Dubal、Kunal Dargan、Suraj Kothawade、Rohan Mahadev、Vishal Kaushal:VisualDSS:可视化数据选择和摘要的开源工具包(2018)阿西夫

进一步的出版物可以在:HTTP://OpenCV.Org/Expults.HTML