OpenCV视觉处理核心课程
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第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础
Open Libraries/projects：
OpenCV：http://opencv.org/
HALCON：http://www.halcon.com/
下载——三个链接：
1）http://opencv.org/ （最新发布）
2）https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ （File文件夹下）
3）https://github.com/opencv
两个开源项目：
1）Open BR：http://openbiometrics.org/
2）EasyBR：https://gitee.com/easypr/EasyPR
第二讲 初探计算机视觉
Image Watch：
1、Image Watch 的下载链接：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=VisualCPPTeam.ImageWatch
2、OpenCV关于Image Watch的介绍页面 链接：https://opencv.org/image-debugger-plug-in-for-visual-studio/
3、OpenCV2.4 在线文档关于Image Watch 的介绍文档：https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/windows_visual_studio_image_watch/windows_visual_studio_image_watch.html#windows-visual-studio-image-watch
4、更详细的信息参见Image Watch的官方 网站：https://www.microsoft.com/en-us/research/group/interactive-visual-media/?from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fen-us%2Fum%2Fredmond%2Fgroups%2Fivm%2Fimagewatchhelp%2Fimagewatchhelp.htm
view ——>other windows ——> Image watch
OpenCV推荐资料：
手册：http://docs.opencv.org/教程： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/tutorials.html 进阶：https://github.com/opencv/opencv/wiki
项目：
手写字符识别 MNIST database of handwritten digits ：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Python基础教程：https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
第三讲 空域图像处理的洪荒之力
Template matching （eg. DIC/DSCM）：http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html
第四讲：机器视觉中的特征提取与描述
KAZE链接：OpenCV学习笔记（27）KAZE 算法原理与源码分析（一）非线性扩散滤波
第五讲：坐标变换与视觉测量
Calibration in OpenCV推荐：1）https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html
2）《Learning OpenCV》
相机Matlab标定工具箱（理论与原理）问题：http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/index.html
下载cmake：http://www.cmake.org/download/
第六讲：深度学习在图像识别中的应用
无
第七讲：图像检索
1）图像特征GIST：MATLAB实现参见：http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/LMgist.m
C版本实现参见：http://lear.inrialpes.fr/src/lear_gist-1.2.tgz
深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统a
项目地址：https://github.com/HanXiaoyang/image_retrieval
3）用VisualSearchSearver和CIFAR-10构建一个简易图像检索系统
（1）https://github.com/AKSHAYUBHAT/VisualSearchServer
（2）http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html ——适合自己的小型电脑
参考任何一个电商图像搜索方法
比如：https://github.com/bobbens/cvpr2016_stylenet
利用以下数据集构建图像检索系统
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html
第八讲：图像标注与问答
Google Research Blog：PAMI paper: https://arxiv.org/pdf/1609.06647v1.pdf
数据库和比赛：1）COCO Captioning Challenge：https://competitions.codalab.org/competitions/3221
2）Evaluation metric：http://mscoco.org/dataset/#download
3）Visual Genome：https://visualgenome.org/
Recurrent Neural Networks (RNN)
• http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networkstutorial-part-1-introduction-to-rnns/• http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/(highly recommended)
• http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html
LSTM推荐：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
（译）理解 LSTM 网络 （Understanding LSTM Networks by colah）
几个最新方法
案例1：neuraltalk2：https://github.com/karpathy/neuraltalk2
此代码入门：http://tylerneylon.com/a/learn-lua/
译Lua 15 分钟快速入门(Learn Lua in 15 Minutes) (0)学习Torch：https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet
2. denseCap：https://github.com/jcjohnson/densecap
值得思考的问题：
【人体姿态】Stacked Hourglass算法详解
第九讲：3D计算机视觉
Photos from tourists (photo tourism)：http://phototour.cs.washington.edu/
全景拼接：http://hli2020.github.io/2016/02/20/pano/
Three-image 2D-to-3D reconstruction method：http://www.cs.unc.edu/~marc/tutorial/node45.html
资源和参考文献：http://web.stanford.edu/class/cs231a/
第十讲：机器视觉项目实战
NLP之——Word2Vec详解
