(转) OpenCV学习笔记大集锦 与 图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU

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(转) OpenCV学习笔记大集锦 与 图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU

wangxiaocvpr 2016-07-26 23:44:00 浏览1086
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OpenCV学习笔记大集锦

collect-opencv-resource-learn-study-note-chinese-1

整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记、原理分析、使用例程等相关的博文。排序不分先后,随机整理的。如果有好的资源,也欢迎介绍和分享。

1:OpenCV学习笔记

作者:CSDN
数量:55篇博文
网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html

2:部分OpenCV的函数解读和原理解读

作者:梦想腾飞
数量:20篇博文
网址:http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/category/1593859

3: OpenCV入门指南

作者: MoreWindows
数量: 13篇博文
网址:http://blog.csdn.net/morewindows/article/category/1291764

4: OpenCV成长和进阶之路

作者: Ronny的技术成长之路
数量: 12篇博文
网址:http://www.cnblogs.com/ronny/category/366234.html

5: OpenCV入门教程

作者: 毛星云(浅墨)的专栏,《OpenCV3编程入门》作者
数量: 18篇博文
网址:http://blog.csdn.net/zhmxy555/article/category/1923021

6: 基础学习笔记之opencv

作者: tornadomeet
数量: 24篇博文
网址:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/opencv/

7: OpenCV学习笔记

作者: 邹宇华
数量: 32篇博文
网址:http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/category/610983

8: CVPR|OpenCV|图像检索|视频检索

作者: icvpr
数量: 25篇博文
网址:http://blog.csdn.net/icvpr/article/category/1139524

9: 学习OpenCV

作者: 小熊不去实验室
数量: 81篇博文
网址:http://blog.csdn.net/sangni007/article/category/1106771

10: OpenCV

作者: 羽凌寒
数量: 47篇博文
网址:http://blog.csdn.net/u011630458/article/category/2771659

11: OpenCV入门

作者: reyzal
数量: 7篇博文
网址:http://www.cnblogs.com/Reyzal/default.html?page=1

12: OpenCV一些例程

作者: 一样菜
数量: 18篇博文
网址:http://www.cnblogs.com/mypsq/category/758268.html

13: OpenCV笔记

作者: gettogetto
数量: 10篇博文
网址:http://blog.csdn.net/gettogetto/article/category/5986789

14:学习OpenCV

作者: Kelvin_Yan
数量:45篇
网址:http://blog.csdn.net/Kelvin_Yan/article/category/2540707

15: Python-OpenCV 图像与视频处理教程

作者: phperz
数量: 15
网址:http://www.phperz.com/special/106.html

16: OpenCV

作者:shiter
数量:55篇博文
网址:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/category/1653815

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图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU

 computer-vision-blog-resource-mit-stanford-cmu

收录的图像视觉(也包含机器学习等)领域的博客资源的第二部分,包含:美国MIT、斯坦福、CMU三所高校

1)这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper、code或者数据集不多,暂时没收录了。

2)排名按照字母顺序

3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构

4)更新日期有可能不是最最新的日期,供参考

1        美国

1.1     MIT

1.1.1   Antonio Torralba

MIT助理教授Antonio Torralba

http://web.mit.edu/torralba/www/

方向:计算机视觉,机器学习和人类视觉感知。场景和物体识别。比较好的交互可视化web工具:Interactive visualization of deep networks

资源:Paper,project,Databases,code,teaching,demo。

更新:2015

1.1.2   Bolei Zhou

http://people.csail.mit.edu/bzhou/

方向:计算机视觉和机器学习,专为数据驱动的视觉和场景的理解.

资源:Paper、project、demo

更新:2015

1.1.3   Ce Liu

MIT前微软研究员现谷歌Ce Liu:

http://people.csail.mit.edu/celiu/

方向:CNN、Face hallucination、去噪、超分辨率、去模糊、分割

资源:Paper、software、project、Code

更新:2014

1.1.4   Douglas Lanman

Research Scientist at Oculus Research (虚拟现实一家公司)

http://alumni.media.mit.edu/~dlanman/index.html

方向:跨越计算机图形学,视觉,光学,信号处理与应用程序的计算显示和成像系统,特别是头戴式显示器和虚拟/增强现实.

资源:Paper、Code、Video

更新:2014

1.1.5   Michael (Miki) Rubinstein

Research Scientist, Google

http://people.csail.mit.edu/mrub/

方向:计算机视觉和图形的交叉点的图像和视频的分析的各个领域的工作。是低层次的图像/视频处理和计算摄影和视频.

资源:Paper、Code、Video、software、data

更新:2015

1.1.6   William Freeman

MIT教授William Freeman:

http://billf.mit.edu/

方向:图像纹理合成,运动重新渲染,计算摄影,和视觉学习。

经典:图像融合算法Phase-based Video Motion Processing。

Alex Efros和Freeman在2001年SIGGRAPH上发表了”Image quilting for texture synthesis and transfer”,其思想是从已知图像中获得小块,然后将这些小块拼接mosaic一起,形成新的图像。该算法是图像纹理合成中经典中的经典

资源:Paper,project。

更新:2015

1.1.7   林达华

MIT博士,汤晓欧学生林达华个人博客

  http://dahua.me/

方向:机器学习,数据挖掘,计算机视觉和自然语言理解

资源:Paper

更新:2014

1.1.8   周博磊

MIT周博磊博士

http://people.csail.mit.edu/bzhou/

方向:计算机视觉和机器学习,专为数据驱动的视觉和场景的理解.

资源:Paper,project,demo。

更新:2015

1.2     斯坦福

1.2.1   Andrew Ng

斯坦福大学Andrew Ng教授

http://cs.stanford.edu/people/ang/

方向:深度神经网络,深度学习,very large neural networks to learn from labeled and unlabeled data

资源:Paper,project,courses。

更新:2013

1.2.2   Quoc V.Le

斯坦福大学,现谷歌研究科学家

http://ai.stanford.edu/~quocle/

方向:机器学习、RNN、ICA、行为识别

资源:Paper、Code、2011年行为识别文章的代码?

更新:2015

1.2.3   Sebastian Thrun

斯坦福大学Sebastian Thrun教授:

http://robots.stanford.edu/index.html

方向:机器人,自动驾驶汽车,家庭自动化,医疗保健,无人机和其他一些应用程序的工作。目前集中在两个方面:早期癌症检测和跟踪,以及智能家园.

资源:Paper,project,courses。

更新:2007

1.2.4   李菲菲

Stanford大学vision实验室;李菲菲所在实验室

http://vision.stanford.edu/index.html

方向:计算机视觉和人的视觉。物体识别,场景分类,综合场景理解,人体运动识别,材料识别,神经机制等。

经典:建立了图像识别领域的标准测试库Caltech101/256、ImageNet?

资源:Paper,Tedtalk, teaching。

更新:2015

1.3     CMU

1.3.1   Daniel Huber

CMU研究员Daniel Huber

http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123

方向:三维(3D)计算机视觉,特别是使用高精确度范围的传感器,例如激光扫描仪在建模,识别和可视化的领域中的问题。提取三维模型的高层次语义,如建筑物的模型.

资源:Project、paper

更新:2015

1.3.2   Martial Hebert

CMU机器人学院教授Martial Hebert:

http://www.cs.cmu.edu/~hebert/

方向:目标/类别识别;利用上下文信息,从图像的特定的3-D几何进行场景分析;场景解释和重建;在视频剪辑的特征提取和事件检测运动分析;动态三维点云的分析(“3-D信号处理”),高效的工具;感知的自治系统;在动态环境探测,跟踪和预测

资源:Project、paper、software、data

更新:2014

1.3.3   Yang Wang

CMU大学研究员Yang Wang

http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html

方向:计算机视觉,图形学,医学图像分析,生物识别,机器学习,计算机动画,以及增强现实.

资源:Project、demo、paper

更新:2010

 

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2 位高人已经发表见解 于 “图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU”

  1. echo说道:

    你们这个网站做的太好了,资料都比较新,为什么去年没有发现这块地?希望你们能继续发觉好的算法、视觉技术类文章和前沿知识。加油!(我不知道你们这是一个团队,还是个人在维护这个网站, :smile: )

 
 
 

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