kaze
KAZE FEATURES KAZE Features. Pablo F. Alcantarilla, Adrien Bartoli and Andrew J. Davison. In European Conference on Computer Vision (ECCV), Fiorenze, Italy, October 2012. bibtex We provide the open source code and the Iguazu dataset used in the ECCV paper for image matching evaluation under Gaussian Noise of increasing standard deviation. Download latest code from github: https://github.com/pablof
ScanNet
ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes Angela Dai Angel X. Chang Manolis Savva Maciej Halber Thomas Funkhouser Matthias Nießner Stanford University Princeton University Technical University of Munich News 2018-06-11 : ScanNet v2 release. 2018-06-11 : ScanNet Benchmark Challenge available. 2018-02-11 : Browsing interface available. 2018-02-04
histgram equalization (glayscale)
階調イコライゼーション(ヒストグラム均一化) イコライゼーション処理（ヒストグラム均一化処理）は、ヒストグラムの累積度数(輝度値０から画素数を累積したもの)のグラフの傾きが一定になるように変換する処理です。こうすることによって、コントラストが悪かったり、明るさが偏っている画像の全体的なバランスを改善することが可能になります。 具体的には、以下のような計算式で変換を行います。 w = INT( ( v(u) - vmin ) x ( L - 1 ) / ( 1 - vmin ) ) ここで、 w: 変換後の画素値、 v(u): 変換前画素値uに対する累積度数÷画面の総画素数 vmin: v(u)の最小値 L: 階調数(256) INT(): 整数化関数 標準画像 couple (輝度成分) に対してイコライゼーション処理を行った結果の画像と、その変換前後のヒストグラムを以下に示します。ヒスト
https://www.mi.t.u-tokyo.ac.jp/kanezaki/pdf/3D_and_weaklearning.pdf
1 MIL Machine Intelligence Lab. 3D物体認識と 弱教師付き学習 2014/06/18 10:30 – 12:00 知能情報論 原田研究室 助教 金崎朝子 2 MIL Machine Intelligence Lab. • 2008年3月 東京大学工学部機械情報工学科 國吉・原田研にて 学部卒業 • 2010年3月 國吉・原田研にて 修士課程修了（情報理工学） • 2013年3月 國吉・原田研にて 博士課程修了（情報理工学） • 2013年4月 原田研誕生 • 2013年4月～11月 （株）東芝研究開発センター 正規職員 • 2013年12月～ 原田研の助教 自己紹介 3 MIL Machine Intelligence Lab. ロボットによる生活支援（掃除とか） モチベーション チョット通リマスヨ サッ 理想 現実 人のためにロボットがお片付けする ロボッ
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
Computer Vision: Models, Learning, and Inference
Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J.D. Prince A new machine vision textbook with 600 pages, 359 colour figures, 201 exercises and 1060 associated Powerpoint slides Published by Cambridge University Press NOW AVAILABLE from Amazon and other booksellers. "Simon Prince’s wonderful book presents a principled model-based approach to computer vision that unifies disparate algorithm
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