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[使用帮助] 机器视觉开源代码集合

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    发表于 2015-11-18 16:53:29 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    本帖最后由 mindvision 于 2015-11-18 16:57 编辑

    机器视觉开源代码集合
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    ·                                PCA-SIFT [2] [Project]
    ·                                Affine-SIFT [3] [Project]
    ·                                SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]
    ·                                Affine CovariantFeatures [5] [Oxford project]
    ·                                MSER [6] [Oxford project] [VLFeat]
    ·                                Geometric Blur [7] [Code]
    ·                                Local Self-SimilarityDescriptor [8] [Oxford implementation]
    ·                                Global and EfficientSelf-Similarity [9] [Code]
    ·                                Histogram of OrientedGraidents [10] [INRIA Object Localization Toolkit] [OLT toolkit for Windows]
    ·                                GIST [11] [Project]
    ·                                Shape Context [12] [Project]
    ·                                Color Descriptor [13] [Project]
    ·                                Pyramids of Histogramsof Oriented Gradients [Code]
    ·                                Space-Time InterestPoints (STIP) [14][Project] [Code]
    ·                                Boundary PreservingDense Local Regions [15][Project]
    ·                                Weighted Histogram[Code]
    ·                                Histogram-based InterestPoints Detectors[Paper][Code]
    ·                                An OpenCV - C++implementation of Local Self Similarity Descriptors [Project]
    ·                                Fast SparseRepresentation with Prototypes[Project]
    ·                                Corner Detection [Project]
    ·                                AGAST Corner Detector:faster than FAST and even FAST-ER[Project]
    ·                                Real-time Facial FeatureDetection using Conditional Regression Forests[Project]
    ·                                Global and EfficientSelf-Similarity for Object Classification and Detection[code]
    ·                                WαSH: Weighted α-Shapesfor Local Feature Detection[Project]
    ·                                HOG[Project]
    ·                                Online Selection ofDiscriminative Tracking Features[Project]

    二、图像分割Image Segmentation:
    ·                                Normalized Cut [1] [Matlab code]
    ·                                Gerg Mori’Superpixel code [2] [Matlab code]
    ·                                Efficient Graph-basedImage Segmentation [3] [C++ code] [Matlab wrapper]
    ·                                Mean-Shift ImageSegmentation [4] [EDISON C++ code] [Matlab wrapper]
    ·                                OWT-UCM HierarchicalSegmentation [5] [Resources]
    ·                                Turbepixels [6] [Matlab code 32bit] [Matlab code 64bit] [Updated code]
    ·                                Quick-Shift [7] [VLFeat]
    ·                                SLIC Superpixels [8] [Project]
    ·                                Segmentation by MinimumCode Length [9] [Project]
    ·                                Biased Normalized Cut[10] [Project]
    ·                                Segmentation Tree[11-12] [Project]
    ·                                Entropy Rate SuperpixelSegmentation [13] [Code]
    ·                                Fast Approximate EnergyMinimization via Graph Cuts[Paper][Code]
    ·                                Ef?cient Planar GraphCuts with Applications in Computer Vision[Paper][Code]
    ·                                Isoperimetric GraphPartitioning for Image Segmentation[Paper][Code]
    ·                                Random Walks for ImageSegmentation[Paper][Code]
    ·                                Blossom V: A newimplementation of a minimum cost perfect matching algorithm[Code]
    ·                                An ExperimentalComparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in ComputerVision[Paper][Code]
    ·                                Geodesic Star Convexityfor Interactive Image Segmentation[Project]
    ·                                Contour Detection andImage Segmentation Resources[Project][Code]
    ·                                Biased Normalized Cuts[Project]
    ·                                Max-flow/min-cut[Project]
    ·                                Chan-Vese Segmentationusing Level Set[Project]
    ·                                A Toolbox of Level SetMethods[Project]
    ·                                Re-initialization FreeLevel Set Evolution via Reaction Diffusion[Project]
    ·                                Improved C-V activecontour model[Paper][Code]
    ·                                A Variational MultiphaseLevel Set Approach to Simultaneous Segmentation and Bias Correction[Paper][Code]
    ·                                Level Set MethodResearch by Chunming Li[Project]
    ·                                ClassCut forUnsupervised Class Segmentation[code]
    ·                                SEEDS: SuperpixelsExtracted via Energy-Driven Sampling [Project][other]

    三、目标检测Object Detection:
    ·                                A simple object detectorwith boosting [Project]
    ·                                INRIA Object Detectionand Localization Toolkit [1] [Project]
    ·                                Discriminatively TrainedDeformable Part Models [2] [Project]
    ·                                Cascade Object Detectionwith Deformable Part Models [3] [Project]
    ·                                Poselet [4] [Project]
    ·                                Implicit Shape Model [5][Project]
    ·                                Viola and Jones’s FaceDetection [6] [Project]
    ·                                Bayesian Modelling ofDyanmic Scenes for Object Detection[Paper][Code]
    ·                                Hand detection usingmultiple proposals[Project]
    ·                                Color Constancy, IntrinsicImages, and Shape Estimation[Paper][Code]
    ·                                Discriminatively traineddeformable part models[Project]
    ·                                Gradient Response Mapsfor Real-Time Detection of Texture-Less Objects: LineMOD [Project]
    ·                                Image Processing OnLine[Project]
    ·                                Robust Optical FlowEstimation[Project]
    ·                                Where's Waldo: MatchingPeople in Images of Crowds[Project]
    ·                                Scalable Multi-classObject Detection[Project]
    ·                                Class-Specific HoughForests for Object Detection[Project]
    ·                                Deformed LatticeDetection In Real-World Images[Project]
    ·                                Discriminatively traineddeformable part models[Project]

    四、显著性检测Saliency Detection:
    ·                                Itti, Koch, and Niebur’saliency detection [1] [Matlab code]
    ·                                Frequency-tuned salientregion detection [2] [Project]
    ·                                Saliency detection usingmaximum symmetric surround [3] [Project]
    ·                                Attention viaInformation Maximization [4] [Matlab code]
    ·                                Context-aware saliencydetection [5] [Matlab code]
    ·                                Graph-based visualsaliency [6] [Matlab code]
    ·                                Saliency detection: Aspectral residual approach. [7] [Matlab code]
    ·                                Segmenting salientobjects from images and videos. [8] [Matlab code]
    ·                                Saliency Using Naturalstatistics. [9] [Matlab code]
    ·                                Discriminant Saliencyfor Visual Recognition from Cluttered Scenes. [10] [Code]
    ·                                Learning to PredictWhere Humans Look [11] [Project]
    ·                                Global Contrast basedSalient Region Detection [12] [Project]
    ·                                Bayesian Saliency viaLow and Mid Level Cues[Project]
    ·                                Top-Down Visual Saliencyvia Joint CRF and Dictionary Learning[Paper][Code]
    ·                                Saliency Detection: ASpectral Residual Approach[Code]

    五、图像分类、聚类Image Classification,Clustering
    ·                                Pyramid Match [1] [Project]
    ·                                Spatial Pyramid Matching[2] [Code]
    ·                                Locality-constrainedLinear Coding [3] [Project] [Matlab code]
    ·                                Sparse Coding [4] [Project] [Matlab code]
    ·                                Texture Classification[5] [Project]
    ·                                Multiple Kernels forImage Classification [6] [Project]
    ·                                Feature Combination [7][Project]
    ·                                SuperParsing [Code]
    ·                                Large Scale CorrelationClustering Optimization[Matlab code]
    ·                                Detecting and Sketchingthe Common[Project]
    ·                                Self-Tuning SpectralClustering[Project][Code]
    ·                                User Assisted Separationof Reflections from a Single Image Using a Sparsity Prior[Paper][Code]
    ·                                Filters for TextureClassification[Project]
    ·                                Multiple Kernel Learningfor Image Classification[Project]
    ·                                SLIC Superpixels[Project]

    六、抠图Image Matting
    ·                                A Closed Form Solutionto Natural Image Matting [Code]
    ·                                Spectral Matting [Project]
    ·                                Learning-based Matting [Code]

    七、目标跟踪Object Tracking:
    ·                                A Forest of Sensors- Tracking Adaptive Background Mixture Models [Project]
    ·                                Object Tracking viaPartial Least Squares Analysis[Paper][Code]
    ·                                Robust Object Trackingwith Online Multiple Instance Learning[Paper][Code]
    ·                                Online Visual Trackingwith Histograms and Articulating Blocks[Project]
    ·                                Incremental Learning forRobust Visual Tracking[Project]
    ·                                Real-time CompressiveTracking[Project]
    ·                                Robust Object Trackingvia Sparsity-based Collaborative Model[Project]
    ·                                Visual Tracking viaAdaptive Structural Local Sparse Appearance Model[Project]
    ·                                Online DiscriminativeObject Tracking with Local Sparse Representation[Paper][Code]
    ·                                Superpixel Tracking[Project]
    ·                                Learning HierarchicalImage Representation with Sparsity, Saliency and Locality[Paper][Code]
    ·                                Online Multiple SupportInstance Tracking [Paper][Code]
    ·                                Visual Tracking withOnline Multiple Instance Learning[Project]
    ·                                Object detection andrecognition[Project]
    ·                                Compressive SensingResources[Project]
    ·                                Robust Real-Time VisualTracking using Pixel-Wise Posteriors[Project]
    ·                                Tracking-Learning-Detection[Project][OpenTLD/C++ Code]
    ·                                the HandVu:vision-based hand gesture interface[Project]
    ·                                Learning ProbabilisticNon-Linear Latent Variable Models for Tracking Complex Activities[Project]

    八、Kinect:
    ·                                Kinect toolbox[Project]
    ·                                OpenNI[Project]
    ·                                zouxy09 CSDN Blog[Resource]
    ·                                FingerTracker 手指跟踪[code]

    九、3D相关:
    ·                                3D Reconstruction of aMoving Object[Paper] [Code]
    ·                                Shape From Shading UsingLinear Approximation[Code]
    ·                                Combining Shape fromShading and Stereo Depth Maps[Project][Code]
    ·                                Shape from Shading: ASurvey[Paper][Code]
    ·                                A Spatio-TemporalDescriptor based on 3D Gradients (HOG3D)[Project][Code]
    ·                                Multi-camera SceneReconstruction via Graph Cuts[Paper][Code]
    ·                                A Fast MarchingFormulation of Perspective Shape from Shading under Frontal Illumination[Paper][Code]
    ·                                Reconstruction:3D Shape,Illumination, Shading, Reflectance, Texture[Project]
    ·                                Monocular Tracking of 3DHuman Motion with a Coordinated Mixture of Factor Analyzers[Code]
    ·                                Learning 3-D SceneStructure from a Single Still Image[Project]

    十、机器学习算法:
    ·                                Matlab class forcomputing Approximate Nearest Nieghbor (ANN) [Matlab class providinginterface toANN library]
    ·                                Random Sampling[code]
    ·                                Probabilistic LatentSemantic Analysis (pLSA)[Code]
    ·                                FASTANN and FASTCLUSTERfor approximate k-means (AKM)[Project]
    ·                                Fast Intersection /Additive Kernel SVMs[Project]
    ·                                SVM[Code]
    ·                                Ensemble learning[Project]
    ·                                Deep Learning[Net]
    ·                                Deep Learning Methodsfor Vision[Project]
    ·                                Neural Network forRecognition of Handwritten Digits[Project]
    ·                                Training a deepautoencoder or a classifier on MNIST digits[Project]
    ·                                THE MNIST DATABASE ofhandwritten digits[Project]
    ·                                Ersatz:deep neural networks in the cloud[Project]
    ·                                Deep Learning [Project]
    ·                                sparseLM : SparseLevenberg-Marquardt nonlinear least squares in C/C++[Project]
    ·                                Weka 3: Data MiningSoftware in Java[Project]
    ·                                Invited talk "ATutorial on Deep Learning" by Dr. Kai Yu (余凯)[Video]
    ·                                CNN - Convolutionalneural network class[Matlab Tool]
    ·                                Yann LeCun'sPublications[Wedsite]
    ·                                LeNet-5, convolutionalneural networks[Project]
    ·                                Training a deep autoencoderor a classifier on MNIST digits[Project]
    ·                                Deep Learning 大牛Geoffrey E. Hinton's HomePage[Website]
    ·                                Multiple InstanceLogistic Discriminant-based Metric Learning (MildML) and LogisticDiscriminant-based Metric Learning (LDML)[Code]
    ·                                Sparse coding simulationsoftware[Project]
    ·                                Visual Recognition andMachine Learning Summer School[Software]

    十一、目标、行为识别Object, ActionRecognition:
    ·                                Action Recognition byDense Trajectories[Project][Code]
    ·                                Action Recognition Usinga Distributed Representation of Pose and Appearance[Project]
    ·                                Recognition UsingRegions[Paper][Code]
    ·                                2D Articulated HumanPose Estimation[Project]
    ·                                Fast Human PoseEstimation Using Appearance and Motion via Multi-Dimensional BoostingRegression[Paper][Code]
    ·                                Estimating Human Posefrom Occluded Images[Paper][Code]
    ·                                Quasi-dense widebaseline matching[Project]
    ·                                ChaLearn GestureChallenge: Principal motion: PCA-based reconstruction of motion histograms[Project]
    ·                                Real Time Head PoseEstimation with Random Regression Forests[Project]
    ·                                2D Action RecognitionServes 3D Human Pose Estimation[
    ·                                A Hough Transform-BasedVoting Framework for Action Recognition[
    ·                                Motion InterchangePatterns for Action Recognition in Unconstrained Videos[
    ·                                2D articulated humanpose estimation software[Project]
    ·                                Learning and detectingshape models [code]
    ·                                Progressive Search SpaceReduction for Human Pose Estimation[Project]
    ·                                Learning Non-Rigid 3DShape from 2D Motion[Project]

    十二、图像处理:
    ·                                Distance Transforms ofSampled Functions[Project]
    ·                                The Computer VisionHomepage[Project]
    ·                                Efficient appearancedistances between windows[code]
    ·                                Image Explorationalgorithm[code]
    ·                                Motion Magnification 运动放大 [Project]
    ·                                Bilateral Filtering forGray and Color Images 双边滤波器[Project]
    ·                                A Fast Approximation ofthe Bilateral Filter using a Signal Processing Approach [

    十三、一些实用工具:
    ·                                EGT: a Toolbox forMultiple View Geometry and Visual Servoing[Project] [Code]
    ·                                a development kit ofmatlab mex functions for OpenCV library[Project]
    ·                                Fast Artificial NeuralNetwork Library[Project]

    十四、人手及指尖检测与识别:
    ·                                finger-detection-and-gesture-recognition[Code]
    ·                                Hand and FingerDetection using JavaCV[Project]
    ·                                Hand and fingersdetection[Code]

    十五、场景解释:
    ·                                Nonparametric SceneParsing via Label Transfer [Project]

    十六、光流Optical flow:
    ·                                High accuracy opticalflow using a theory for warping [Project]
    ·                                Dense Trajectories VideoDescription [Project]
    ·                                SIFT Flow: DenseCorrespondence across Scenes and its Applications[Project]
    ·                                KLT: An Implementationof the Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker [Project]
    ·                                Tracking Cars UsingOptical Flow[Project]
    ·                                Secrets of optical flowestimation and their principles[Project]
    ·                                implmentation of theBlack and Anandan dense optical flow method[Project]
    ·                                Optical FlowComputation[Project]
    ·                                Beyond Pixels: ExploringNew Representations and Applications for Motion Analysis[Project]
    ·                                A Database and EvaluationMethodology for Optical Flow[Project]
    ·                                optical flow relative[Project]
    ·                                Robust Optical FlowEstimation [Project]
    ·                                optical flow[Project]

    十七、图像检索Image Retrieval :
    ·                                Semi-Supervised DistanceMetric Learning for Collaborative Image Retrieval  [Paper][code]

    十八、马尔科夫随机场Markov Random Fields:
    ·                                Markov Random Fields forSuper-Resolution [Project]
    ·                                A Comparative Study ofEnergy Minimization Methods for Markov Random Fields with Smoothness-BasedPriors [Project]

    十九、运动检测Motion detection:
    ·                                Moving ObjectExtraction, Using Models or Analysis of Regions [Project]
    ·                                Background Subtraction:Experiments and Improvements for ViBe [Project]
    ·                                A Self-OrganizingApproach to Background Subtraction for Visual Surveillance Applications [Project]
    ·                                changedetection.net: Anew change detection benchmark dataset[Project]
    ·                                ViBe - a powerfultechnique for background detection and subtraction in video sequences[Project]
    ·                                Background SubtractionProgram[Project]
    ·                                Motion DetectionAlgorithms[Project]
    ·                                Stuttgart Artificial Background Subtraction Dataset[Project]
    ·                                Object Detection, MotionEstimation, and Tracking[Project]

    Feature Detection and DescriptionGeneral Libraries:
    ·                                VLFeat –Implementation of various feature descriptors (including SIFT, HOG, and LBP)and covariant feature detectors (including DoG, Hessian, Harris Laplace,Hessian Laplace, Multiscale Hessian, Multiscale Harris). Easy-to-use Matlabinterface. See Modern features: Software –Slides providing a demonstration of VLFeat and also links to other software.Check also VLFeat hands-on session training
    ·                                OpenCV –Various implementations of modern feature detectors and descriptors (SIFT,SURF, FAST, BRIEF, ORB, FREAK, etc.)

    Fast Keypoint Detectors for Real-time Applications:
    ·                                FAST – High-speed corner detector implementation for a wide variety ofplatforms
    ·                                AGAST – Even faster than the FAST cornerdetector. A multi-scale version of this method is used for the BRISK descriptor(ECCV 2010).

    Binary Descriptors for Real-Time Applications:
    ·                                BRIEF – C++ code for a fast and accurate interestpoint descriptor (not invariant to rotations and scale) (ECCV 2010)
    ·                                ORB –OpenCV implementation of the Oriented-Brief (ORB) descriptor (invariant torotations, but not scale)
    ·                                BRISK – Efficient Binary descriptor invariant torotations and scale. It includes a Matlab mex interface. (ICCV 2011)
    ·                                FREAK –Faster than BRISK (invariant to rotations and scale) (CVPR 2012)

    SIFT and SURF Implementations:
    ·                                SIFT: VLFeat, OpenCV, Original code by David Lowe, GPUimplementation, OpenSIFT
    ·                                SURF: Herbert Bay’s code, OpenCV, GPU-SURF

    Other Local Feature Detectors and Descriptors:
    ·                                VGG Affine Covariant features – Oxford code for various affine covariantfeature detectors and descriptors.
    ·                                LIOP descriptor –Source code for the Local Intensity order Pattern (LIOP) descriptor (ICCV2011).
    ·                                Local Symmetry Features – Source code formatching of local symmetry features under large variations in lighting, age,and rendering style (CVPR 2012).

    Global Image Descriptors:
    ·                                GIST –Matlab code for the GIST descriptor
    ·                                CENTRIST – Global visual descriptor for scenecategorization and object detection (PAMI 2011)

    Feature Coding and Pooling
    ·                                VGG Feature Encoding Toolkit – Source code forvarious state-of-the-art feature encoding methods – including Standard hardencoding, Kernel codebook encoding, Locality-constrained linear encoding, andFisher kernel encoding.
    ·                                Spatial Pyramid Matching – Source code forfeature pooling based on spatial pyramid matching (widely used for imageclassification)

    Convolutional Nets and Deep Learning
    ·                                EBLearn –C++ Library for Energy-Based Learning. It includes several demos andstep-by-step instructions to train classifiers based on convolutional neuralnetworks.
    ·                                Torch7 –Provides a matlab-like environment for state-of-the-art machine learningalgorithms, including a fast implementation of convolutional neural networks.
    ·                                Deep Learning - Various links for deep learning software.

    Part-Based Models
    ·                                Deformable Part-based Detector – Library provided bythe authors of the original paper (state-of-the-art in PASCAL VOC detectiontask)
    ·                                Efficient Deformable Part-Based Detector –Branch-and-Bound implementation for a deformable part-based detector.
    ·                                Accelerated Deformable Part Model – Efficientimplementation of a method that achieves the exact same performance ofdeformable part-based detectors but with significant acceleration (ECCV 2012).
    ·                                Coarse-to-Fine Deformable Part Model – Fast approach fordeformable object detection (CVPR 2011).
    ·                                Poselets – C++ and Matlab versions for objectdetection based on poselets.
    ·                                Part-based Face Detector and Pose Estimation –Implementation of a unified approach for face detection, pose estimation, andlandmark localization (CVPR 2012).

    Attributes and Semantic Features
    ·                                Relative Attributes – Modified implementation of RankSVM totrain Relative Attributes (ICCV 2011).
    ·                                Object Bank – Implementation of object bank semanticfeatures (NIPS 2010). See also ActionBank
    ·                                Classemes, Picodes, and Meta-classfeatures – Software for extracting high-level image descriptors (ECCV 2010, NIPS2011, CVPR 2012).

    Large-Scale Learning
    ·                                Additive Kernels – Source code for fast additive kernel SVMclassifiers (PAMI 2013).
    ·                                LIBLINEAR – Library for large-scale linear SVMclassification.
    ·                                VLFeat –Implementation for Pegasos SVM and Homogeneous Kernel map.

    Fast Indexing and Image Retrieval
    ·                                FLANN – Library for performing fast approximatenearest neighbor.
    ·                                Kernelized LSH – Source code for KernelizedLocality-Sensitive Hashing (ICCV 2009).
    ·                                ITQ Binary codes – Code for generation of small binary codesusing Iterative Quantization and other baselines such asLocality-Sensitive-Hashing (CVPR 2011).
    ·                                INRIA Image Retrieval – Efficient code for state-of-the-artlarge-scale image retrieval  (CVPR 2011).

    Object Detection
    ·                                See Part-based Models and Convolutional Nets above.
    ·                                Pedestrian Detection at 100fps – Very fast and accuratepedestrian detector (CVPR 2012).
    ·                                Caltech Pedestrian DetectionBenchmark – Excellent resource for pedestrian detection, with various links forstate-of-the-art implementations.
    ·                                OpenCV –Enhanced implementation of Viola&Jones real-time object detector, withtrained models for face detection.
    ·                                Efficient Subwindow Search – Source code forbranch-and-bound optimization for efficient object localization (CVPR 2008).

    3D Recognition
    ·                                Point-CloudLibrary – Library for 3D image and point cloud processing.

    Action Recognition
    ·                                ActionBank – Source code for action recognition basedon the ActionBank representation (CVPR 2012).
    ·                                STIP Features – software for computing space-timeinterest point descriptors
    ·                                IndependentSubspace Analysis – Look for Stacked ISA for Videos (CVPR2011)
    ·                                Velocity Histories of Tracked Keypoints -C++ code for activity recognition using the velocity histories of trackedkeypoints (ICCV 2009)

    DatasetsAttributes
    ·                                Animals with Attributes – 30,475 images of 50animals classes with 6 pre-extracted feature representations for each image.
    ·                                aYahoo and aPascal – Attribute annotations for imagescollected from Yahoo and Pascal VOC 2008.
    ·                                FaceTracer – 15,000 faces annotated with 10 attributesand fiducial points.
    ·                                PubFig – 58,797 face images of 200 people with 73attribute classifier outputs.
    ·                                [url=http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/]LFW[/url] –13,233 face images of 5,749 people with 73 attribute classifier outputs.
    ·                                Human Attributes – 8,000 people with annotated attributes.Check also this link for another dataset of human attributes.
    ·                                SUN Attribute Database – Large-scale sceneattribute database with a taxonomy of 102 attributes.
    ·                                ImageNet Attributes – Variety of attribute labels for theImageNet dataset.
    ·                                Relative attributes – Data for OSR and a subset of PubFig datasets.Check also this link for the WhittleSearch data.
    ·                                Attribute Discovery Dataset – Images of shopping categoriesassociated with textual descriptions.

    Fine-grained Visual Categorization
    ·                                Caltech-UCSD Birds Dataset – Hundreds of birdcategories with annotated parts and attributes.
    ·                                Stanford Dogs Dataset – 20,000 images of 120 breeds of dogs fromaround the world.
    ·                                Oxford-IIIT Pet Dataset – 37 category petdataset with roughly 200 images for each class. Pixel level trimap segmentationis included.
    ·                                Leeds Butterfly Dataset –832 images of 10 species of butterflies.
    ·                                Oxford Flower Dataset – Hundreds of flower categories.

    Face Detection
    ·                                [url=http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/]FDDB[/url] – UMass face detection dataset and benchmark (5,000+ faces)
    ·                                CMU/MIT –Classical face detection dataset.

    Face Recognition
    ·                                Face Recognition Homepage – Large collection offace recognition datasets.
    ·                                [url=http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/]LFW[/url] –UMass unconstrained face recognition dataset (13,000+ face images).
    ·                                NIST Face Homepage – includes face recognition grand challenge(FRGC), vendor tests (FRVT) and others.
    ·                                CMU Multi-PIE –contains more than 750,000 images of 337 people, with 15 different views and 19lighting conditions.
    ·                                FERET – Classical face recognition dataset.
    ·                                Deng Cai’s face dataset in Matlab Format –Easy to use if you want play with simple face datasets including Yale, ORL,PIE, and Extended Yale B.
    ·                                SCFace –Low-resolution face dataset captured from surveillance cameras.

    Handwritten Digits
    ·                                MNIST – large dataset containing a training setof 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples.

    Pedestrian Detection
    ·                                Caltech Pedestrian DetectionBenchmark – 10 hours of video taken from a vehicle,350K bounding boxes for about2.3K unique pedestrians.
    ·                                INRIA Person Dataset – Currently one of the most popularpedestrian detection datasets.
    ·                                ETH Pedestrian Dataset – Urban dataset capturedfrom a stereo rig mounted on a stroller.
    ·                                TUD-Brussels Pedestrian Dataset – Dataset with imagepairs recorded in an crowded urban setting with an onboard camera.
    ·                                PASCAL Human Detection – One of 20 categoriesin PASCAL VOC detection challenges.
    ·                                USC Pedestrian Dataset –Small dataset captured from surveillance cameras.

    Generic Object Recognition
    ·                                ImageNet –Currently the largest visual recognition dataset in terms of number ofcategories and images.
    ·                                Tiny Images – 80 million 32x32 low resolution images.
    ·                                Pascal VOC – One of the most influential visualrecognition datasets.
    ·                                Caltech 101 / Caltech 256 – Popular image datasets containing 101 and256 object categories, respectively.
    ·                                MIT LabelMe – Online annotation tool for buildingcomputer vision databases.

    Scene Recognition
    ·                                MIT SUN Dataset – MIT scene understanding dataset.
    ·                                UIUC Fifteen Scene Categories – Dataset of 15 naturalscene categories.

    Feature Detection and Description
    ·                                VGG Affine Dataset – Widely used dataset for measuringperformance of feature detection and description. CheckVLBenchmarksfor an evaluation framework.

    Action Recognition
    ·                                Benchmarking Activity Recognition –CVPR 2012 tutorial covering various datasets for action recognition.

    RGBD Recognition
    ·                                RGB-D Object Dataset – Dataset containing 300 common householdobjects

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    发表于 2016-4-13 16:36:18 | 显示全部楼层
    这个牛掰了,必须顶一个!!!!

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    发表于 2019-4-6 15:14:58 | 显示全部楼层

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    发表于 2019-6-27 09:42:53 | 显示全部楼层
    收藏一下, 应该会用的上。这么多

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    发表于 2019-8-2 22:33:06 | 显示全部楼层
    好牛掰

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    发表于 2020-7-23 07:37:34 | 显示全部楼层


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