- 通用库General Library
- 图像视频IOImage Video IO
- AR相关Augmented Reality
- 局部不变特征Local Invariant Feature
- 目标检测Object Detection
- 近似最近邻ANN
- SLAM SFM
- 图像分割Segmentation
- 目标跟踪Tracking
- 直线检测Line Detection
- 指纹Finger Print
- 视觉显著性Visual Salience
- FFTDWT
- 音频处理Audio processing
从cvchina搞到的机器视觉开源处理库汇总,转来了,很给力,还在不断更新。。。
通用库/General Library
无需多言。
Recognition And Vision Library. 线程安全。强大的IO机制。包含AAM。
很酷的一个图像处理包。整个库只有一个头文件。包含一个基于PDE的光流算法。
图像,视频IO/Image, Video IO
AR相关/Augmented Reality
基于Marker的AR库
ARToolKit的增强版。实现了更好的姿态估计算法。
实时的跟踪、SLAM、AR库。无需Marker,模板,内置传感器等。
基于特征点检测和识别的AR库。
局部不变特征/Local Invariant Feature
目前最好的Sift开源实现。同时包含了KD-tree,KD-Forest,BoW实现。
基于Naive Bayesian Bundle的特征点识别。高速,但占用内存高。
基于OpenCV的Sift实现。
目标检测/Object Detection
又一个AdaBoost实现。训练速度快。
基于Centrist和Linear SVM的快速行人检测。
(近似)最近邻/ANN
目前最完整的(近似)最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制。
另外一个近似最近邻库。
SLAM & SFM
- SceneLib [LGPL]
monoSLAM库。由Androw Davison开发。
图像分割/Segmentation
使用Simple Linear Iterative Clustering产生指定数目,近似均匀分布的Super Pixel。
目标跟踪/Tracking
基于Online Random Forest的目标跟踪算法。
Kanade-Lucas-Tracker
Online Boosting Trackers
直线检测/Line Detection
基于联通域连接的直线检测算法。
- LSD [GPL]
基于梯度的,局部直线段检测算子。
指纹/Finger Print
- pHash [GPL]
基于感知的多媒体文件Hash算法。(提取,对比图像、视频、音频的指纹)
视觉显著性/Visual Salience
Ming-Ming Cheng的视觉显著性算法。
FFT/DWT
- FFTW [GPL]
最快,最好的开源FFT。
- FFTReal [WTFPL]
轻量级的FFT实现。许可证是亮点。
音频处理/Audio processing
- STK [Free]
音频处理,音频合成。
- libsndfile [LGPL]
音频文件IO。
- libsamplerate [GPL ]
音频重采样。
小波变换
快速小波变换(FWT)
BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Feature 一个很好的局部特征描述子,里面有FAST corner + BRIEF实现特征点匹配的DEMO:http://cvlab.epfl.ch/software/brief/
http://code.google.com/p/javacv
Java打包的OpenCV, FFmpeg, libdc1394, PGR FlyCapture, OpenKinect, videoInput, and ARToolKitPlus库。可以放在Android上用~
libHIK,HIK SVM,计算HIK SVM跟Centrist的Lib。http://c2inet.sce.ntu.edu.sg/Jianxin/projects/libHIK/libHIK.htm
一组视觉显著性检测代码的链接:http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/people/~cmm/saliency/
- Face Recognition - 拉姆达实验室斯蒂芬弄的。示例代码和图形演示点击http://api.lambdal.com/docs,我们的API提供了面部识别,面部检测,眼睛定位,鼻子定位,嘴巴定位,和性别分类。如果您有任何疑问,只需发一封邮件到s@lambdal.com。
- Face (Detection) - 计算机视觉面部识别和面部检测。这是一个完美的face.com替代品。目前,我们有一个免费的API进行人脸检测。
- Animetrics
Face Recognition - Animetrics的人脸识别API可用于图片中的人脸检测。面部特征或“地标”的信息被返回作为图象上的坐标。 Animetrics人脸识别也会在三维坐标轴上侦测并返回脸部位置信息。 - Skybiometry
Face Detection and Recognition一个易于使用的人脸检测与识别的API。必须在您的SkyBiometry帐户中创建应用程序来使用它。(如果你还没有帐户,请先注册)。 - ImageVision
Face Detection - 测试版发布更好的人脸检测服务!ImageVision是一个计算机视觉公司改进技术,确定在任意的(数字)的图像中的人脸的位置和大小。 - Face
and scene recognition by Rekognition.com - Face.com的替代品!快速,强大和可扩展的rekognition引擎可以做面部检测,采集,识别,场景理解!它可以自动训练使用Facebook上的图像和标签! - FaceRect - FaceRect是一个功能强大且免费的API进行人脸检测,能够发现网页中的或者上传文件中特定图片上的脸部(包括正面和侧面),并能够在一张图片中找到多张人脸,生成的
JSON输出每个脸部的边界框。 - Infatics
Face Detection -简单的人脸检测API。 - OpenCV
Face Recognizer -基于OpenCV(开源计算机视觉库: http://opencv.org )是一个开源的BSD授权的库,其中包括数百个计算机视觉算法。 - Libface - Libface库旨在使人脸识别技术应用于开源社区。这是用C++编写的,托管在 Sourceforge上。这个库使用 OpenCV 2.0 ,目标是成为一个中间件,在人脸识别和检测时,开发人员不必包括任何OpenCV的代码。
- Automatic naming of characters
in video 用来是标记电视或电影每个帧中出现的人名。 - CCV -现代计算机视觉库。
- OpenBR-开源的生物特征识别。
- Flandmark -开源实现面部地标探测器。
- 计算机表情识别工具箱(CERT)-一个终端到终端的完全自动化的实时面部表情识别系统。
- Nviso 3D facial imaging technology-从面部表情分析人类的情感。比任何其他方法更直接和自动化。
- FaceReader- FaceReader是世界上第一个能够自动分析面部表情的工具,使用户能够客观的评估一个人的情绪。
- Affdex - - 通过摄像头,Affdex从面部表情读取的人们的情绪状态,比如喜好和兴趣,使营销人员更快,更准确地洞察到消费者对品牌和媒体的回应。
- Faceware - 分析仪从视频中抓取一个演员的面部表现,生成用于在Retargeter™ 的IMPD文件 。它通过将用户在前端的简单输入和在后端的复杂的计算机视觉算法组合起来实现这一功能。
- 20.
Face detection in iOS-在iOS中的人脸检测。 - Face-Recognition-SDK-在您的应用程序添加面部识别。
- Oddcast
face detection API-这个人脸跟踪API允许Flash开发人员利用以前只在高端视频游戏中使用的高级技术。 - BioID-世界上第一个基于摄像头的个人识别。
- Betaface API-人脸检测和识别。
- Discrete Area Filters Face Detector—可检测脸部15个点,4个部分,多张脸,或遮住的脸。
- Face
detection using Support Vector Machine-该程序是克隆MATLAB中的“人脸检测系统”,可以代替神经网络算法的人脸检测,它是基于
SVG。 - fdlib - 是一个 C
/ C + + 和 MATLAB的人脸检测库,可检测图像中的正脸。 - Visage-一个人机接口,旨在用脸部取代传统的鼠标。用一个摄像头,将脸部面相的运动变成鼠标指针的运动。如左/右眼睛闪烁产生左/右鼠标点击事件。
- Face tracking Project(卡耐基梅隆大学)–结合可变形模板和颜色匹配来跟踪脸部。
- Real-time face detection
program(实时人脸检测程序)-来自德国弗劳恩霍夫研究所IIS的演示。展示了用边缘定位匹配的面部跟踪和检测。 - Evaluation of Face Recognition
Algorithms-来自科罗拉多州立大学研究人员开发的人脸识别算法,它提供了一套标准的众所周知的算法,并建立实验协议。 - Computer Vision
Source Code-实用的图像处理代码集合。 - Acsys biometrics SDK(ACSYS生物识别SDK )-允许第三方开发者用先进的面部生物识别技术来实现自己应用。
- Cognitec SDK-为世界各地的企业和政府客户开发领先的人脸识别技术和应用。
- KeyLemonFaceSDK-为主要的操作系统提供集成识别技术。
- FaceIT SDK
- FaceSDK-
人脸识别和基于面部的生物识别功能,易整合。 - Verilook SDK-–使用了VeriLook算法,该算法确保快速和可靠的面部识别。
- Beyond Reality Face SDK-在视频流中的一张简单图片上,计算面部位置和3D角度。这些信息可以被用来将三维对象放置到图像上,或通过头部运动控制一个应用程序。
- InSight SDK-通过测量面部肌肉的运动,对人脸进行完全自动化分析,并将这些面部肌肉运动转化为七个普遍的面部表情。
- Visage FaceDetect
SDK-以C++软件开发工具包的形式,包含了很多在静止图像中发现脸和五官的有用技术。 - Microsoft Research Face
SDK Beta- 集成了微软研究团队最新的面部识别技术。 - How
To: Kinect for Windows SDK Face Recognition - Bayometric FaceIt
Face Recognition SDK-结合了传统的面部皮肤生物识别技术。 - FacePhi FaceRecognition SDK –包含了一组.NET和Silverlight库
- 360Biometrics
Face SDK-非常先进的脸部识别系统,用来将人脸图像嵌入或链接到已有的数据库中。 - Hunter TrueID
- IMRSV-现实世界中的实时感知计算软件,用一个基本的摄像头,就可以测量25英尺外,多达25人的性别,年龄,关注点,目光等信息。它也有一个REST
API(应用编程接口) - Bob-一个信号处理和机器学习工具箱,最初是由IDIAP研究所的生物识别技术团队在瑞士开发的