http://code.google.com/p/oauthconsumer/ 图像处理 ,包含图像滤镜，大小改变，旋转等封装 https://github.com/Nyx0uf/NYXImagesUtilities

程，vc/tiny-cnn.sln，默认是win32的，examples/main.cpp需要OpenCV的支持，这里新建一个x64的控制台工程tiny-cnn； 3.      仿照源工程，将相应

本实验将使用 Python3 去识别图片是否为色情图片，我们会使用到 PIL 这个图像处理库，会编写算法来划分图像的皮肤区域。其中涉及到Python 3 基础知识，肤色像素检测与皮肤区域划分算法，Pillow及argparse的使用。

Cinder是一个专为创意而生的C++开源包。Cinder是一款C++开源资料库，是一个跨平台的，专为程序制图、音频、视频、网络、图像处理和计算几何学提供支撑的强大工具箱。 Cinder最初是The Barbarian

方法。 在处理图像或视频等复杂数据时会涉及专用数据库系统，而相似性搜索（similarity search）则可以在专用数据库系统中找寻应用。但问题是，这些复杂数据通常用高维特征表示，而且需要特定的索引结构。

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JavaCV这个开源项目利用Java封装了一些在计算机视觉领域常用的Library包括：OpenCV、ARToolKitPlus、libdc13942.x、PGR FlyCapture和FFmpeg。

它通过视频扫描来确认使用者的身份。用户在进入登录界面时，终端将自动通过摄像头将用户图像传入人脸识别系统，系统对人脸特征进行分析鉴定后，确定用户是否合法。 人脸认证登录有哪些优势？ 采用人脸

其类似于反向图像搜索，但借助机器学习来匹配姿势图像。 为了寻找匹配的图像，Move Mirror 会对人体的 17 个点位进行分析（包括肩部、脚踝和臀部），但不会考虑任何个人特征，比如性别、身高或体态。

逃为例，为了逃避天眼追踪，绝大多数犯罪嫌疑人在反侦察过程中都会选择戴帽子或者戴口罩，以遮挡部分面部特征。 考虑到安防场景的现实所需，部分厂商很久之前就开展了对于面部遮挡技术的研究工作，在提升技术可用性方面做了不同程度的尝试。

用了AR技术，将得分线叠加到了屏幕中的球场上。此后，AR技术开始被用于天气预报——将计算机图像叠加到现实图像和地图上面，从那时起，AR才真正地开始了其爆炸式的发展。 1999年，增强现实开发工具A

写。 Skia 用于绘制文字，图形和图像的完整的2D图形库 urho3d 跨平台的渲染和游戏引擎。 图像处理 Boost.GIL ：通用图像库 CImg ：用于图像处理的小型开源C++工具包 CxImage

介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。 《An Introduction to Statistical

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6 OpenCv(最牛的开源计算机视觉库了，前途无可限量，做图像处理与模式识别的一定要用，总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧，但是有一定难度) http://opencv.willowgarage

出最贴合你面部特征的卡通头像。 你可能会想：等等，谷歌今年早些时候不是已经这样做了吗？是的，大概如此，但两者间存在一个关键性差异。谷歌的版本虽然很酷，但它需要人工对各种面部常见的特征，如卷发、鼻子

对于搜索引擎而言，寻找图片之间的内在联系，与常见的关键词搜索并没有本质区别——都是通过关键特征的比对，按照一定的逻辑规则完成匹配。然而不同之处也是显而易见的，以图片为输入发起的搜索，存在多种搜索含义的可能。

BazAR 是基于特征点检测和匹配的计算机视觉库。 它能够快速检测和匹配图像中的已知物体，并且能够用于增强现实，它是计算机视觉研究的先进成果。 项目主页： http://www.open-open

为什么如此简单的操作就能破解手机安全最重要的防线？全图像算法、自学习功能，是在传统指纹芯片行业深耕十多年的贝尔赛克（BIOSEC）董事长刘君给出的两个关键词。 只识不别，全图像算法的天然缺陷 非暴力破解，小米升级系统也没用

档非常全，所有都有例子，算法也齐全，开发也活跃，强烈推荐给大家用 OpenCV 2 ：最牛的开源计算机视觉库了，前途无可限量，做图像处理与模式识别的一定要用，总不能整天抱着matlab做实验和工业界脱节吧，但是有一定难度