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。这些算法可以用于检测和识别人脸、识别物体、分类摄像机运动、跟踪运动物体、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、跟随眼睛运动、识别风景和建立标记以覆盖增强现实等。OpenCV具有超过4万7000人的用户社区和估计超过700万的下载数量。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(79篇文章中引用)

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按年份排序(引文
  1. 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
  2. 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)
  3. Ellmauthaler,安德烈亚斯;PaulaRi,Carla L.;达席尔瓦,Eduardo A. B.;GoIS,Jonathan N.;内维什,Sergio R.:一种用于视频/图像融合方法性能评价的可见光和红外视频数据库(2019)
  4. Ronda,JeaseI;Valdés,安东尼奥:多项式透镜畸变模型的几何分析(2019)
  5. 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
  6. 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)
  7. 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
  8. 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)
  9. 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)
  10. Lynch,史蒂芬:应用Python的动态系统(2018)
  11. 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)
  12. 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
  13. Curtis T. Rueden、Johannes Schindelin、Mark C. Hiner、Barry E. DeZonia、Alison E. Walter、Kevin W. Eliceiri:Image 2:下一代科学图像数据的Image J(2017)阿西夫
  14. 德鲁耶,S·巴斯蒂安;Beucher,谢尔盖;BioDuu,米歇尔;Moreaud,Maxime;Sorbier,Lo·I:C:利用分层图像分割的稀疏立体视差图加密(2017)
  15. Kchaou,Mourad;Al Ahmadi,萨利赫:具有非线性时滞的非线性不确定切换广义系统的鲁棒(Hy\ftIt)控制:滑模方法(2017)
  16. Lisani,Jose Luis;RAMIS,西尔维亚;Prales,Francisco J.:面孔的反向检测:一个实例(2017)
  17. Ramirez Amaro,Kalnne;BeETZ,米迦勒;程,戈登:通过从人类活动观察中提取语义表示将技能传送到仿人机器人(2017)
  18. SikOS,Leslie F.:多媒体推理中的描述逻辑(2017)
  19. Uasmith,提提武德;普卡卡曼,Tantikorn;斯里庇安,皮埃拉亚:多元意象程式化(2017)
  20. 艾哈迈德HasnayAWAD EID:基于Ray Tracing算法的几何代数优化算法的自动代码生成(2016)阿西夫

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