出版物
- 使用 OpenCV 的即時計算機視覺 (pdf) Kari Pulli (NVIDIA)、Anatoly Baksheev、Kirill Kornyakov、Victor Eruhimov，《ACM 通訊》，2012 年 6 月
- OpenCV 庫 Gary Bradski，《Dr. Dobbs 雜誌》，2000 年
以下連結是在社群的幫助下收集的。更多內容可以在此頁面找到： 問答論壇：與 OpenCV 相關的資料性網站
教程/課程
- 學習 OpenCV（C++、Python）
- PyImageSearch（Python）
- 書籍“使用實用計算機視覺專案掌握 OpenCV”的程式碼（C++）
- 透過示例學習 OpenCV（C++）
- OpenCV Java 教程（Java）
- OpenCV 教程（C++）
- AI Shack 教程（C++）
- 教程（C++、Qt、Android）
- 使用 Mapt 學習 OpenCV
文章/頁面
- Intel INDE – OpenCV
- MATLAB – OpenCV
- Microsoft Open Technologies – OpenCV
- NVIDIA – OpenCV
- OpenCV 原始碼中的一些 C++ 良好實踐
- 使用 OpenCV 的測試框架
部落格
其他語言
有趣的計算機視覺演算法和框架
目標跟蹤
- 即時壓縮跟蹤 實現使用了 OpenCV。Zhang、Kaihua、Lei Zhang 和 Ming-Hsuan Yang。“即時壓縮跟蹤。”歐洲計算機視覺大會。施普林格柏林海德堡，2012 年。
- 用於魯棒視覺跟蹤的精確尺度估計 在 DLIB 庫中實現。Danelljan、Martin 等人。“用於魯棒視覺跟蹤的精確尺度估計。”英國機器視覺會議，諾丁漢，2014 年 9 月 1 日至 5 日。BMVA 出版社，2014 年。
人臉預處理
- Tan & Triggs 預處理，一種有效的影像預處理歸一化演算法，用於處理困難的光照條件。Tan、Xiaoyang 和 Bill Triggs。“用於困難光照條件下人臉識別的增強區域性紋理特徵集。”《IEEE 影像處理交易》19.6（2010 年）：1635-1650。
- 即時人臉姿態估計 在 DLIB 庫中實現。可以在 此處找到演示程式碼片段。Kazemi、Vahid 和 Josephine Sullivan。“使用迴歸樹整合進行毫秒級人臉對齊。”《IEEE 計算機視覺與模式識別會議論文集》。2014 年。
- 用於人臉對齊的人臉關鍵點檢測器。可以在 此處找到演示程式碼片段。Cao、Xudong 等人。“透過顯式形狀迴歸進行人臉對齊。”《國際計算機視覺雜誌》107.2（2014 年）：177-190。
- 眼睛定位：合成精確濾波器的平均值。Bolme、David S.、Bruce A. Draper 和 J. Ross Beveridge。“合成精確濾波器的平均值。”計算機視覺與模式識別，2009 年。CVPR 2009 年。IEEE 計算機視覺與模式識別會議。IEEE，2009 年。
- 眼睛定位：透過梯度進行精確的眼睛中心定位。Timm、Fabian 和 Erhardt Barth。“透過梯度進行精確的眼睛中心定位。”VISAPP 11（2011 年）：125-130。
- 瞳孔定位（跟蹤）。可以在 此處找到演示影片。Markuš、Nenad 等人。“使用隨機樹整合進行瞳孔定位。”《模式識別》47.2（2014 年）：578-587。
人臉檢測
- PICO 人臉檢測器。MIT 許可證。Markuš、Nenad 等人。“使用組織在決策樹中的畫素強度比較進行目標檢測。”arXiv 預印本 arXiv:1305.4537（2013 年）。
人臉識別
- FaceNet：用於人臉識別和聚類的統一嵌入。Torch 允許網路在 CPU 上或使用 CUDA 在 GPU 上執行。Apache 2.0 許可證。它使用 OpenCV 執行許多處理步驟。Schroff、Florian、Dmitry Kalenichenko 和 James Philbin。“Facenet：用於人臉識別和聚類的統一嵌入。”《IEEE 計算機視覺與模式識別會議論文集》。2015 年。
框架
- CAFFE 深度學習庫。可以在 此處找到組合 CAFFE 和 OpenCV 的示例。Jia、Yangqing 等人。“Caffe：用於快速特徵嵌入的卷積架構。”《第 22 屆 ACM 國際多媒體會議論文集》。ACM，2014 年。
- 機器學習框架 mlpack，一個可擴充套件的 C++ 機器學習庫。Curtin、Ryan R. 等人。“MLPACK：一個可擴充套件的 C++ 機器學習庫。”《機器學習研究雜誌》14.Mar（2013 年）：801-805。
- 機器學習框架 LIBSVM。Chang、Chih-Chung 和 Chih-Jen Lin。“LIBSVM：一個支援向量機庫。”《ACM 智慧系統與技術交易 (TIST)》2.3（2011 年）：27。
- 用於人臉處理和識別的框架，以及更多生物特徵分析。Klontz、Joshua C. 等人。“開源生物特徵識別。”《生物特徵：理論、應用和系統 (BTAS)》，2013 年 IEEE 第六屆國際會議。IEEE，2013 年。
- DLIB，一個使用契約程式設計和現代 C++ 技術設計的通用跨平臺 C++ 庫。Boost 軟體許可證。可以使用
cv_image將 OpenCV 影像物件轉換為 dlib 例程可用的形式。您還可以使用dlib::toMat()從 dlib 矩陣或影像轉換為 OpenCV Mat。 - 人類行為識別。Apache 2.0 許可證。Chaaraoui、Alexandros Andre、Pau Climent-Pérez 和 Francisco Flórez-Revuelta。“使用關鍵姿勢序列的基於輪廓的人類行為識別。”《模式識別快報》34.15（2013 年）：1799-1807。
紋理描述符
- LBP 修改：高維 LBP，是用於人臉識別的高維 lbp 特徵的實現。Chen、Dong 等人。“維數的祝福：高維特徵及其用於人臉驗證的有效壓縮。”《IEEE 計算機視覺與模式識別會議論文集》。2013 年。
- 區域性量化模式 LQP 在處理畫素資訊時基於 OpenCV。ul Hussain、Sibt 和 Bill Triggs。“使用區域性量化模式的視覺識別。”計算機視覺 - ECCV 2012。施普林格柏林海德堡，2012 年。716-729。Hussain、Sibt Ul、Thibault Napoléon 和 Fréderic Jurie。“使用區域性量化模式的人臉識別。”英國機器視覺會議。2012 年。
背景減除
- 背景減除庫 BGSLib。Sobral、Andrews。“BGSLibrary：一個 OpenCV C++ 背景減除庫。”第九屆計算機視覺研討會 (WVC’2013)。第 7 卷。2013 年。
- 車輛檢測、跟蹤和計數 將 OpenCV HAAR 級聯與 OpenCV 背景減除結合使用。
