圖像處理和計算機視覺常用算法庫 LTI-Lib - 開源生物特征識別庫OpenBR和OpenCV等術(shù)語解釋

LTI-Lib 是一個包含圖像處理和計算機視覺常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的面向?qū)ο髱欤峁?Windows 下的 VC 版本和 Linux 下的 gcc 版本，主要包含以下幾方面內(nèi)容：

1、線性代數(shù)

2、聚類分析

3、圖像處理

4、可視化和繪圖工具

十九、實時圖像/視頻處理濾波開發(fā)包?GShow

GShow is a real-time image/video processing filter development kit. It successfully integrates DirectX11 with DirectShow framework. So it has the following features:

GShow?是實時 圖像/視頻 處理濾波開發(fā)包，集成DiretX11。

二十、C++計算機視覺庫?Integrating Vision Toolkit

Integrating Vision Toolkit (IVT) 是一個強大而迅速的C++計算機視覺庫，擁有易用的接口和面向?qū)ο蟮募軜?gòu)，并且含有自己的一套跨平臺GUI組件，另外可以選擇集成OpenCV

二十一、OpenCV的Python封裝?pyopencv

OpenCV的Python封裝，主要特性包括：

提供與OpenCV 2.x中最新的C++接口極為相似的Python接口，并且包括C++中不包括的C接口

提供對OpenCV 2.x中所有主要部件的綁定：CxCORE (almost complete), CxFLANN (complete), Cv (complete), CvAux (C++ part almost complete, C part in progress), CvVidSurv (complete), HighGui (complete), and ML (complete)

在Python中訪問C++中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?

完善的內(nèi)存管理，使用者無須擔(dān)心內(nèi)存的問題

可以在?OpenCV 的?Mat?與 wxWidgets, PyGTK, and PIL 中使用的 arrays?互相轉(zhuǎn)換

二十二、模式識別和視覺庫?RAVL

Recognition And Vision Library (RAVL) 是一個通用 C++ 庫，包含計算機視覺、模式識別等模塊。

二十三、OpenSURF

利用OpenCV和C++編寫的SURF算法，作者Christopher Evans是首個利用OpenCV和C++結(jié)合的方法實現(xiàn)SURF算法

二十四、人臉識別庫?rpflex

rpflex 是一個 Flex 開發(fā)的庫，用來識別照片中的人臉、眼鏡和脖子。

二十五、OpenCV優(yōu)化?opencv-dsp-acceleration

優(yōu)化了OpenCV庫在DSP上的速度。

二十六、Java 計算機視覺庫?BoofCV

BoofCV 是一個 Java 的全新實時的計算機視覺庫，BoofCV 易于使用而且具有非常高的性能。它提供了一系列從低層次的圖像處理、小波去噪功能以及更高層次的三維幾何視野。使用 BSD 許可證可在商業(yè)應(yīng)用中使用。這里有篇英文文章用來介紹 BoofCV 的使用。

二十七、計算機視覺庫?SimpleCV

SimpleCV 將很多強大的開源計算機視覺庫包含在一個便捷的Python包中。使用SimpleCV，你可以在統(tǒng)一的框架下使用高級算法，例如特征檢測、濾波和模式識別。使用者不用清楚一些細節(jié)，比如圖像比特深度、文件格式、顏色空間、緩沖區(qū)管理、特征值還有矩陣和圖像的存儲。

語法簡潔，可讀性強是它的特點，通過下面的例子可以看出使用SimpleCV時多么的容易:

from SimpleCV import Camera
image = Camera().getImage()
image.show()

二十八、3D視覺庫?fvision2010

基于OpenCV構(gòu)建的圖像處理和3D視覺庫。

二十九、視覺快速開發(fā)平臺?qcv

計算機視覺快速開發(fā)平臺，提供測試框架，使開發(fā)者可以專注于算法研究。

三十、計算機視覺算法?OpenVIDIA

OpenVIDIA 項目使用 OpenGL 、Cg 和?CUDA-C 在擁有單GPU或多GPU的圖形硬件上實現(xiàn)了計算機視覺算法，很快將要發(fā)布支持 OpenGL 和 Direct Compute API 的例程。

三十一、C++計算機視覺庫?ICL

ICL (Image Component Library) 是一種新型的C + +計算機視覺庫，由比勒費爾德大學(xué)神經(jīng)信息學(xué)組和CITEC開發(fā)。它兼顧了性能和用戶友好性。?ICL提供了一個易于使用的類和函數(shù)的集合，可以開發(fā)復(fù)雜的計算機視覺應(yīng)用。

在不到15行的C + +代碼（見例子）可以寫成一個簡單的圖像采集和可視化應(yīng)用。

三十二、Matlab計算機視覺包?mVision

Matlab 的計算機視覺包，包含用于觀察結(jié)果的 GUI 組件，貌似也停止開發(fā)了，拿來做學(xué)習(xí)用挺不錯的。

三十三、Lua視覺開發(fā)庫?libecv

ECV 是 lua 的計算機視覺開發(fā)庫(目前只提供linux支持)

三十四、OpenCV的擴展庫?ImageNets

ImageNets 是對OpenCV 的擴展，提供對機器人視覺算法方面友好的支持，使用Nokia的QT編寫界面。

三十五、圖像捕獲?libv4l2cam

對函數(shù)庫v412的封裝，從網(wǎng)絡(luò)攝像頭等硬件獲得圖像數(shù)據(jù)，支持YUYV裸數(shù)據(jù)輸出和BGR24的OpenCV? IplImage輸出

三十六、高斯模型點集配準算法?gmmreg

實現(xiàn)了基于混合高斯模型的點集配準算法，該算法描述在論文：?A Robust Algorithm for Point Set Registration Using Mixture of Gaussians,?Bing Jian?and?Baba C. Vemuri. ，實現(xiàn)了C++/Matlab/Python接口

三十七、Scilab的計算機視覺庫?SIP

SIP 是?Scilab（一種免費的類Matlab編程環(huán)境）的圖像處理和計算機視覺庫。SIP 可以讀寫 JPEG/PNG/BMP 格式的圖片。具備圖像濾波、分割、邊緣檢測、形態(tài)學(xué)處理和形狀分析等功能。

三十八、計算機視覺和機器人技術(shù)的工具包?EGT

Matlab 的計算機視覺和機器人技術(shù)的工具包，貌似現(xiàn)在已經(jīng)停止開發(fā)了，但是其功能已經(jīng)比較完善，比直接用 Matlab 本身的函數(shù)來得方便一些，有興趣的可以拿去做二次開發(fā)。

三十九、計算機視覺庫?BazAR

BazAR 是基于特征點檢測和匹配的計算機視覺庫。 它能夠快速檢測和匹配圖像中的已知物體，并且能夠用于增強現(xiàn)實，它是計算機視覺研究的先進成果。

四十、計算機視覺庫?VLFeat

一個開源的計算機視覺庫，實現(xiàn)了 SIFT,MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, quick shift等算法。由C語言編寫,提供MATLAB接口，文檔詳細。支持跨平臺。

四十一、STAIR Vision Library

STAIR Vision Library (SVL) 最初是為支持斯坦福智能機器人設(shè)計的，提供對計算機視覺、機器學(xué)習(xí)和概率統(tǒng)計模型的支持。

四十二、Scilab Image Processing Toolbox

SIP 提供了圖像處理、模式識別以及計算機視覺處理。

四十三、3D計算機視覺庫?openvis3d

這個項目的目的是提供一個高效的3D計算機視覺庫，用于圖像和視頻處理。它包括深度立體匹配、光流（運動）估計、遮擋檢測和運動平臺估計

四十四、libvideogfx

視頻處理、計算機視覺和計算機圖形學(xué)的快速開發(fā)庫。

四十五、go-opencv

Go-OpenCV 是 Go 語言版的?OpenCV?封裝。

四十六、JavaScript圖形繪制庫?Toxiclibs.js

Toxiclibs.js 是一個開源的計算機圖形設(shè)計庫，無需外部依賴，使用元素進行圖形繪制。

四十七、OpenCL 封裝庫?CLOGS

CLOGS 是?OpenCL?C++ API 的高級封裝庫，其設(shè)計目的是集成其他 OpenCL 代碼，包括同步 OpenCL 事件，當(dāng)前支持兩個操作：基數(shù)排序和獨立掃描。

四十八、openvgr

OpenVGR 包含以下幾個實時處理模塊 (基于 OpenRTM-1.0):

立體相機采集?(對于 IEEE 1394b 相機),

立體圖像瀏覽器,

3-D 點云重建 (使用 OpenCV),?

基于邊緣的 3-D?物體檢測

四十九、sparse-stereo-vision

使用 OpenCV 函數(shù), 這個項目能從成對的立體圖像中重建場景。

五十、PIV圖形軟件包?Fluere

Fluere是粒子圖像測速（PIV）的圖形軟件包。 Fluere是高度優(yōu)化的并行處理，并在多個平臺上運行。該項目的目標是提供高質(zhì)量的測速軟件，采用PIV技術(shù)處理的最新進展的研究人員和教育工作者，而所使用的算法的完整的知識。

五十一、stereoview

stereoview 是一個立體可視化和標定工具