图像处理实用资源

Posted 2020-08-12 未来，已来

图像处理实用资源

本文转自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/05/24/2515980.html

跟OpenCV相关的：

http://opencv.org/

2012年7月4日随着opencv2.4.2版本的发布，opencv更改了其最新的官方网站地址。

http://www.opencvchina.com/

好像12年才有这个论坛的，比较新。里面有针对《learning opencv》这本书的视频讲解，不过视频教学还没出完，正在更新中。对刚入门学习opencv的人来说很不错。

http://www.opencv.org.cn/forum/

opencv中文论坛，对于初次接触opencv的学者来说比较不错，入门资料多，opencv的各种英文文档也翻译成中文了。不足是感觉这个论坛上发帖提问很少人回答，也就是说讨论不够激烈。

http://opencv.jp/

opencv的日文网站，里面有不少例子代码，看不懂日文可以用网站自带的翻译，能看个大概。

http://code.opencv.org/projects/opencv

opencv版本bug修补，版本更新，以及各种相关大型活动安排,还包含了opencv最近几个月内的活动路线，即未来将增加的功能等，可以掌握各种关于opencv进展情况的最新进展。

http://tech.groups.yahoo.com/group/OpenCV/

opencv雅虎邮件列表，据说是最好的opencv论坛，信息更新最新的地方。不过个人认为要查找相关主题的内容，在邮件列表中非常不方便。

http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~jsyeh/wiki/doku.php

台湾大学暑假集训网站，内有链接到与opencv集训相关的网页。感觉这种教育形式还蛮不错的。

http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

opencv版本发布地方。

http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog#241    http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs

opencv版本内容更改日志网页,前面那个网页更新最快。

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html

opencv中文教程网页，分几个模块讲解，有代码有过程。内容是网友翻译opencv自带的doc文件里的。

https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html

网友总结的常用带有cvpr领域常见算法code链接的网址，感觉非常的不错。

http://fossies.org/dox/OpenCV-2.4.2/

该网站可以查看opencv中一些函数的变量接口，还会列出函数之间的结构图。

http://opencv.itseez.com/

opencv的函数、类等查找网页，有导航，查起来感觉不错。

 

OpenNI+Kinect相关博客和资源：

http://1.yuhuazou.sinaapp.com/

网友晨宇思远的博客，主攻cvpr，ai等。

http://blog.csdn.net/chenli2010/article/details/6887646

kinect和openni学习资料汇总。

http://blog.csdn.net/moc062066/article/category/871261

OpenCV 计算机视觉 kinect的博客:

http://kheresy.wordpress.com/index_of_openni_and_kinect/comment-page-5/

网友Heresy的博客，里面有不少kinect的文章，写的比较详细。

http://www.cnkinect.com/

体感游戏中文网，有不少新的kinect资讯。

http://www.kinectutorial.com/

Kinect体感开发网。

http://code.google.com/p/openni-hand-tracker

openni_hand_tracking google code项目。

http://blog.candescent.ch/

网友的kinect博客，里面有很多手势识别方面的文章介绍，还有源码，不过貌似是基于c#的。

https://sites.google.com/site/colordepthfusion/

一些关于深度信息和颜色信息融合（fusion）的文章。

http://projects.ict.usc.edu/mxr/faast/

kinect新的库，可以结合OpenNI使用。

https://sites.google.com/a/chalearn.org/gesturechallenge/

kinect手势识别网站。

http://www.ros.org/wiki/mit-ros-pkg

mit的kinect项目，有code。主要是与手势识别相关。

http://www.thoughtden.co.uk/blog/2012/08/kinecting-people-our-top-6-kinect-projects/

kinect 2012年度最具创新的6个项目，有视频，确实够创新的！

http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2011/01/07/1930349.html

kinect多点触控的一篇博文。

http://sourceforge.net/projects/kinect-mex/

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/30242-kinect-matlab

有关matlab for kinect的一些接口。

http://news.9ria.com/2012/1212/25609.html

AIR和Kinect的结合，有一些手指跟踪的code。

 

Kinect深度信息研究国内外研究团队网站：

http://eeeweba.ntu.edu.sg/computervision/people/home/renzhou/index.htm

研究kinect手势识别的，任洲。刚毕业不久。

 

其他网友cvpr领域的链接总结：

http://www.cnblogs.com/kshenf/

网友整理常用牛人链接总结，非常多。不过个人没有没有每个网站都去试过。所以本文也是我自己总结自己曾经用过的或体会过的。

 

跟OpenGL有关的:

http://nehe.gamedev.net/

NeHe的OpenGL教程英文版。

http://www.owlei.com/DancingWind/

NeHe的OpenGL教程对应的中文版，由网友周玮翻译的。

http://www.qiliang.net/old/nehe_qt/

NeHe的OpengGL对应的Qt版中文教程。

http://blog.csdn.net/qp120291570

网友"左脑设计，右脑编程"的Qt_OpenGL博客,写得还不错。

http://guiliblearning.blogspot.com/

这个博客对opengl的机制有所剖析，貌似要FQ才能进去。

 

cvpr综合网站论坛博客等：

http://www.cvchina.net/

中国计算机视觉论坛

http://www.cvchina.info/

这个博客很不错，每次看完都能让人兴奋，因为有很多关于cv领域的科技新闻，还时不时有视频显示。另外这个博客里面的资源也整理得相当不错。中文的。

http://www.bfcat.com/

一位网友的个人计算机视觉博客，有很多关于计算机视觉前沿的东西介绍，与上面的博客一样，看了也能让人兴奋。

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/

牛人博客，主攻数据结构，机器学习数据挖掘算法等。

http://blog.youtueye.com/

该网友上面有一些计算机视觉方向的博客,博客中附有一些实验的测试代码.

http://blog.sciencenet.cn/u/jingyanwang

多看pami才扯谈的博客，其中有不少pami文章的中文介绍。

http://chentingpc.me/

做网络和自然语言处理的，有不少机器学习方面的介绍。

 

ML常用博客和资料等：

http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm

周志华主页，不用介绍了，机器学习大牛，更可贵的是他的很多文章都有源码公布。

http://www.eecs.berkeley.edu/~jpaisley/Papers.htm

John Paisley的个人主页，主要研究机器学习领域，有些文章有代码提供。

http://foreveralbum.yo2.cn/

里面有一些常见机器学习算法的详细推导过程。

http://blog.csdn.net/abcjennifer

浙江大学CS硕士在读，关注计算机视觉，机器学习，算法研究，博弈， 人工智能， 移动互联网等学科和产业。该博客中有很多机器学习算法方面的介绍。

http://www.wytk2008.net/

无垠天空的机器学习博客。

http://www.chalearn.org/index.html

机器学习挑战赛。

 

国内科研团队和牛人网页：

http://vision.ia.ac.cn/zh/index_cn.html

中科院自动化所机器视觉课题小组，有相关数据库、论文、课件等下载。

http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/

李子青教授个人主页，中科院自动化所cvpr领域牛叉人！

http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/

香港理工大学教授lei zhang个人主页，也是cvpr领域一大牛人啊，cvpr，iccv各种发表。更重要的是他所以牛叉论文的code全部公开，非常难得！

http://liama.ia.ac.cn/wiki/start

中法信息、自动化与应用联合实验室，里面很多内容不仅限而cvpr，还有ai领域一些其他的研究。

http://www.cogsci.xmu.edu.cn/cvl/english/

厦门大学特聘教授，cv领域一位牛人。研究方向主要为目标检测，目标跟踪，运动估计，三维重建，鲁棒统计学，光流计算等。

http://idm.pku.edu.cn/index.aspx

北京大学数字视频编码技术国家实验室。 

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

libsvm项目网址，台湾大学的，很火！

http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/index.htm

山世光，人脸识别研究比较牛。在中国科学院智能信息处理重点实验室

 

国外科研团队和牛人网页：

https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html

常见计算机视觉资源整理索引，国外学者整理，全是出名的算法，并且带有代码的，这个非常有帮助，其链接都是相关领域很火的代码。

http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/txtv-groups.html

国外学者整理的各高校研究所团队网站

http://research.microsoft.com/en-us/groups/vision/

微软视觉研究小组，不解释，大家懂的，牛！

http://lear.inrialpes.fr/index.php

法国国家信息与自动化研究所，有对应牛人的链接，论文项目网页链接，且一些code对应链接等。

http://www.cs.ubc.ca/~pcarbo/objrecls/

Learning to recognize objects with little supervision该篇论文的项目网页，有对应的code下载，另附有详细说明。

http://www.eecs.berkeley.edu/~lbourdev/poselets/

poselets相关研究界面，关于poselets的第一手资料。

http://www.cse.oulu.fi/CMV/Research

芬兰奥卢大学计算机科学与工程学院网页，里面有很多cv领域相关的研究，比如说人脸，脸部表情，人体行为识别，跟踪，人机交互等cv基本都涉及有。

http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

卡耐基梅隆大学计算机视觉主页，内容非常多。可惜的是该网站内容只更新到了2004年。

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

斯坦福大学计算机视觉主页，里面有非常非常多的牛人，比如说大家熟悉的lifeifei.

http://www.wavelet.org/index.php

关于wavelet研究的网页。

http://civs.ucla.edu/

加州大学洛杉矶分校统计学院，关于统计学习方面各种资料，且有相应的网上公开课。

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

卡耐基梅隆大学Alexei(Alyosha)Efros教授个人网站，计算机图形学高手。

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

mit牛人Associate教授个人网址，主要研究计算机视觉人体视觉感知，目标识别和场景理解等。

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

mit牛人William T. Freeman教授，主要研究计算机视觉和图像学

http://www.research.ibm.com/peoplevision/

IBM人体视觉研究中心，里面除了有其研究小组的最新成果外，还有很多测试数据(特别是视频）供下载。

http://www.vlfeat.org/

vlfeat主页，vlfeat也是一个开源组织，主要定位在一些最流行的视觉算法开源上，Ｃ编写，其很多算法效果比opencv要好,不过数量不全，但是非常有用。

http://www.robots.ox.ac.uk/~az/

Andrew Zisserman的个人主页，这人大家应该熟悉，《计算机视觉中的多视几何》这本神书的作者之一。

http://www.cs.utexas.edu/~grauman/

KristenGrauman教授的个人主页，是个大美女，且是2011年“马尔奖”获得者，”马尔奖“大家都懂的，计算机视觉领域的最高奖项，目前无一个国内学者获得过。她的主要研究方法是视觉识别。

http://groups.csail.mit.edu/vision/welcome/

mit视觉实验室主页。

http://code.google.com/p/sixthsense/

曾经在网络上非常出名一个视频，一个作者研究的第六感装置，现在这个就是其开源的主页。

http://vision.ucsd.edu/~pdollar/research.html#BehaviorRecognitionAnimalBehavior

Piotr Dollar的个人主要，主要研究方向是人体行为识别。

http://www.mmp.rwth-aachen.de/

移动多媒体处理，将移动设备，计算机图像学，视觉，图像处理等结合的领域。

http://www.di.ens.fr/~laptev/index.html

Ivan Laptev牛人主页，主要研究人体行为识别。有很多数据库可以下载。

http://blogs.oregonstate.edu/hess/

Rob Hess的个人主要，里面有源码下载，比如说粒子滤波，他写的粒子滤波在网上很火。

http://morethantechnical.googlecode.com/svn/trunk/

cvpr领域一些小型的开源代码。

http://iica.de/pd/index.py

做行人检测的一个团队，内部有一些行人检测的代码下载。

http://www.cs.utexas.edu/~grauman/research/pubs.html

UT-Austin计算机视觉小组，包含的视觉研究方向比较广，且有的文章有源码，你只需要填一个邮箱地址，系统会自动发跟源码相关的信息过来。

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/index.html

visual geometry group

 

图像分割资料:

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cccd8d301012pw5.html

交互式图像分割代码。

http://vision.csd.uwo.ca/code/

graphcut优化代码。

 

Deep Learning：

http://cs.nyu.edu/~fergus/tutorials/deep_learning_cvpr12/

Deep Learning Methods for Vision。

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

斯坦福Quoc V. Le教授的个人主页，有行为识别，deep learning等领域介绍，并且附有matlab代码。

 

一些综合topic列表：

http://www.cs.cornell.edu/courses/CS7670/2011fa/

计算机视觉中的些topic（Special Topics in Computer Vision），截止到2011年为止，其引用的文章都是非常顶级的topic。

 

书籍相关网页：

http://www.imageprocessingplace.com/index.htm

冈萨雷斯的《数字图像处理》一书网站，包含课程材料，matlab图像处理工具包，课件ppt等相关素材。

Consumer Depth Cameras for Computer Vision

很优秀的一本书，不过很贵，买不起啊！做深度信息的使用这本书还不错，google图中可以预览一部分。

Making.Things.See

针对Kinect写的，主要关注深度信息，较为基础。书籍中有不少例子，貌似是Java写的。

 

期刊会议论文下载：

http://cvpapers.com/

几个顶级会议论文公开下载界面，比如说ICCV,CVPR,ECCV,ACCV,ICPR,SIGGRAPH等。

http://www.cvpr2012.org/

cvpr2012的官方地址，里面有各种资料和信息，其他年份的地址类似推理更改即可。

http://www.sciencedirect.com/science/journal/02628856

ICV期刊下载

http://www.computer.org/portal/web/tpami

TPAMI期刊，AI领域中可以算得上是最顶级的期刊了，里面有不少cvpr方面的内容。

http://www.springerlink.com/content/100272/

IJCV的网址。

http://books.nips.cc/

NIPS官网，有论文下载列表。 

 

会议期刊相关信息：

http://conferences.visionbib.com/Iris-Conferences.html

该网页列出了图像处理，计算机视觉领域相关几乎所有比较出名的会议时间表。

http://conferences.visionbib.com/Browse-conf.php

上面网页的一个子网页，列出了最近的CV领域提交paper的deadline。

 

cvpr相关数据库下载：

http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jckrumm/WallFlower/TestImages.htm

微软研究院牛人Wallflower Paper的论文中用到的目标检测等测试图片

http://archive.ics.uci.edu/ml/

UCI数据库列表下载，最常用的机器学习数据库列表。

http://www.cs.rochester.edu/~rmessing/uradl/

人体行为识别通过关键点的跟踪视频数据库，Rochester university的

http://www.research.ibm.com/peoplevision/performanceevaluation.html

IBM人体视觉研究中心，有视频监控等非常多的测试视频。

http://www.cvpapers.com/datasets.html

该网站上列出了常见的cvpr研究的数据库。

http://www.cs.washington.edu/rgbd-dataset/index.html

RGB-D Object Dataset.做目标识别的。

 

AI相关娱乐网页：

http://en.akinator.com/

该网站很好玩，可以测试你心里想出的一个人名(当然前提是这个人必须有一定的知名度)，然后该网站会提出一系列的问题，你可以选择yes or no,or I don’t know等等，最后系统会显示你心中所想的那个人。

http://www.doggelganger.co.nz/

人与狗的匹配游戏，摄像头采集人脸，呵呵…

 

Android相关：

https://code.google.com/p/android-ui-utils/

该网站上有一些android图标,菜单等跟界面有关的设计工具,可以用来做一些简单的UI设计.

 

工具和code下载：

http://lear.inrialpes.fr/people/dorko/downloads.html

6种常见的图像特征点检测子，Linux下环境运行。不过只提供了二进制文件，不提供源码。

http://www.cs.ubc.ca/~pcarbo/objrecls/index.html#code

ssmcmc的matlab代码,是Learning to recognize objects with little supervision这一系列文章用的源码，属于目标识别方面的研究。

http://www.robots.ox.ac.uk/~timork/

仿射无关尺度特征点检测算子源码，还有些其它算子的源码或二进制文件。

http://www.vision.ee.ethz.ch/~bleibe/code/ism.html

隐式形状模型(ISM)项目主页，作者Bastian Leibe提供了linux下运行的二进制文件。

http://www.di.ens.fr/~laptev/download.html#stip

Ivan Laptev牛人主页中的STIP特征点检测code，但是也只是有二进制文件，无源码。该特征点在行为识别中该特征点非常有名。

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

斯坦福大学Quoc V.Le主页，上有它2011年行为识别文章的代码。

 

公开课：

https://www.coursera.org/

网上公开课，很新，有个邮箱注册即可学习。

http://bigeye.au.tsinghua.edu.cn/DragonStar2012/index.html

龙星计划2012机器学习。