计算机视觉算法与应用的一些测试数据集和源码站点
计算机视觉代码合集
计算机视觉是结合了传统摄影测量，现代计算机信息技术、人工智能等多学科的一个大学科，是一片开垦不足的大陆，路很远，但很多人都在跋涉！
本文转自CSDN（地址/whucv/article/details/7907391），是一篇很好的算法与代码总结文档，转载在此供大家学习参考。
http://cvlab.epfl.ch/research/detect/brief/
Dimension Reduction
Diffusion maps
/~annlee/software.htm
Dimension Reduction
Dimensionality Reduction Toolbox
http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html
Shared Matting
E. S. L.Gastaland M. M. Oliveira, Computer Graphics Forum, 2010
http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/SharedMatting/
Alpha Matting
Bayesian Matting
Camera Calibration
EpipolarGeometry Toolbox
G.L.Mariottini, D.Prattichizzo, EGT: a Toolbox for Multiple View Geometry and VisualServoing, IEEE Robotics & Automation Magazine, 2005
图像识别中的常用数据集介绍(六)
图像识别中的常用数据集介绍近年来，随着深度学习和人工智能的迅速发展，图像识别技术取得了重大突破。
而构建高质量的训练数据集是图像识别中的关键一环。
在图像识别领域，有一些常用的数据集已经成为了研究的基准，本文将介绍其中几个常用的数据集。
1. MNISTMNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是图像分类领域最常用的数据集之一。
它包含了手写数字图片，每个图片都是28x28像素的灰度图像。
MNIST数据集一共包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片。
这个数据集可以用于训练和评估各种图像分类算法的性能。
2. CIFAR-10CIFAR-10（Canadian Institute for Advanced Research）数据集是另一个常用的图像分类数据集。
它包含了10个不同的类别，每个类别有6000张32x32像素的彩色图像。
CIFAR-10数据集一共包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片。
这个数据集的难度相对于MNIST更高，因为它是彩色图像。
3. ImageNetImageNet数据集是目前最大和最全面的图像识别数据集之一。
它包含了超过1400万张高分辨率图片，涵盖了超过一千个不同的类别。
ImageNet数据集可以用于训练深度神经网络模型，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。
4. COCOCOCO（Common Objects in Context）数据集是用于目标检测和图像分割任务的数据集之一。
它包含了超过330,000张图像，涵盖了80个不同的对象类别。
COCO数据集的特点是每个图像都包含了一个复杂的场景，并且每个图像都标有多个对象的边框和分割掩码。
这些是图像识别领域中常用的几个数据集，还有一些其他的数据集也被广泛应用，如PASCAL VOC、Cityscapes等。
计算机视觉的算法与应用
计算机视觉的算法与应用计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要研究方向，致力于使计算机系统具备感知和理解图像或视频的能力。
通过使用各种算法和技术，计算机视觉可以实现图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等功能，广泛应用于人工智能、机器人技术、安防监控、自动驾驶等领域。
一、图像处理算法图像处理算法是计算机视觉的基础，主要用于图像的预处理和特征提取。
常见的图像处理算法包括边缘检测、滤波、形态学处理等。
1. 边缘检测边缘检测算法用于从图像中检测出物体的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
这些算法可以通过计算图像中像素点的梯度或二阶导数来找到图像的边缘。
2. 滤波滤波算法用于对图像进行平滑或增强处理。
平滑滤波可以降低图像的噪声，常见的平滑滤波算法有均值滤波和高斯滤波。
增强滤波可以增加图像的对比度或细节信息，如直方图均衡化算法和锐化滤波算法。
3. 形态学处理形态学处理算法用于对二值图像进行形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。
这些操作可以改变图像中物体的形态和结构，用于去除噪声、填充空洞或分离连通区域。
二、图像识别与分类算法图像识别与分类算法旨在将图像分为不同的类别或识别出图像中的目标物体。
常见的图像识别与分类算法包括基于特征的分类方法和深度学习方法。
1. 基于特征的分类方法基于特征的分类方法使用手工设计的特征来表示图像，并使用分类器对图像进行分类。
常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征。
常见的分类器有SVM、KNN和决策树等。
2. 深度学习方法深度学习方法是近年来计算机视觉领域的重要突破，其利用深度神经网络从数据中自动学习特征表示，并通过分类器进行分类。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些模型在图像识别和目标检测任务中取得了显著的成果。
三、计算机视觉的应用计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
图像识别中的常用数据集介绍(五)
图像识别中的常用数据集介绍引言：随着人工智能的快速发展，图像识别成为了研究和应用领域中的热点问题。
而在图像识别中，数据集的选择对算法的训练和评估起着至关重要的作用。
本文将为大家介绍一些常用的图像识别数据集，帮助读者了解图像识别领域的最新进展。
一、ImageNetImageNet是一个大规模图像数据库，是目前最经典的图像识别数据集之一。
包含了超过一千万张手动标注的高分辨率图像，涵盖了从动物、植物到自然场景等多个类别。
ImageNet的发布促进了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的快速发展，对于图像识别算法的性能提升起到了重要作用。
研究人员可以通过参与ImageNet挑战赛来测试自己的算法性能。
二、CIFARCIFAR数据集是一个广泛用于图像分类基准测试的数据集。
CIFAR-10包含了60000张32x32像素的彩色图片，分为10个类别，每个类别有6000张图像。
而CIFAR-100数据集则包含了100个类别。
CIFAR数据集的图像相对ImageNet来说更加小巧，训练和测试时间相对较短，是很多图像分类算法的常用选择。
三、MNISTMNIST是一个经典的手写数字识别数据集，包含了60000张28x28像素的手写数字图片。
MNIST是深度学习领域中非常重要的一个基准测试数据集，被广泛应用于各种深度学习算法的训练和评估。
相对于ImageNet等大规模数据集，MNIST更加简单，但也提供了验证算法性能的有效手段。
四、PASCAL VOCPASCAL VOC是计算机视觉领域中的一个标准数据集，被广泛用于目标检测、图像分割和3D物体识别等任务。
PASCAL VOC数据集包括了20个不同类别的物体，每个类别都有数百张标注图像。
通过参与PASCAL VOC竞赛，研究人员可以针对目标检测和图像分割等任务进行算法的研发和评估。
五、MS COCOMS COCO是一个广泛使用的综合性图像数据集，包含了超过330K 张图像和250K个物体实例的标注。
计算机视觉模型数据准备-常见计算机视觉数据集及格式
cifar-100 数 据 集 包 含 100 小 类 ， 每 小 类 包 含600个图像，其中有500个训练图像和100个 测 试 图 像 。 与 c i f a r- 1 0 不 同 的 是 ， 1 0 0 类 被 分 组 为20个大类，而每一个大类，又可以细分为子 类，所以每个图像带有1个小类的“fine”标签 和1个大类“coarse”标签。
最早的深度卷积网络LeNet便是针对MNIST 数据集的，而且当前主流深度学习框架几乎无一 例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一 教程。
▲ MNIST数据集示例图片
常见计算机视觉数据集及格式
2 ImageNet数据集
ImageNet 数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别 标注和图像中物体位置的标注，具体信息及说明如下表：
4 PASCAL数据集
PA S C A L 是 一 个 用 于 模 式 分 析 和 统 计 建 模 的 数 据 集 ， 包 括 图 像 分 类 ， 目 标 检 测 ， 分 割 等 任 务 ， 是 由PASCAL VOC挑战赛衍生出来的数据集。PASCAL VOC2007之后的数据集包括以下20个类别。
1+X职业技能等级认证
1+X人工智能深度学习工程应用
计算机视觉模型应用
计算机视觉模型数据准备
常见计算机视觉数据集及格式
1 MNIST数据集
MNIST是机器学习入门的标准数据集，共10 个类别，由来自250 个不同人的0-9手写数字构 成，测试集也是同样比例的手写数字数据。包含 了60,000 张28x28的二值训练图像，10,000张 28x28的二值测试图像。
目标检测算法评估方法总结及标准基准数据集分享
目标检测算法评估方法总结及标准基准数据集分享目标检测是计算机视觉领域中一项核心任务，广泛应用于目标识别、物体跟踪、场景分析等诸多领域。
随着深度学习的快速发展，目标检测算法不断涌现，从传统方法到基于深度学习的方法，不同的算法具备不同的性能表现。
为了对这些算法进行客观评估和比较，我们需要合适的评估方法和标准基准数据集。
一、目标检测算法评估方法总结1. 准确度指标目标检测算法的准确度是评估算法性能的重要指标之一。
常见的准确度指标包括精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 值。
精确率指的是算法检测到的目标中真正属于目标的比例，召回率指的是所有真实目标中被算法正确检测到的比例，F1 值是精确率和召回率的加权平均值。
此外，还可以采用平均准确度均值（mean Average Precision，mAP）来综合评估算法在不同目标类别上的准确度。
2. 多尺度评估由于目标在图片中的大小会有所不同，一个好的目标检测算法应该能够在不同尺度下准确地检测目标。
因此，多尺度评估是评估目标检测算法性能的重要方法之一。
在多尺度评估中，我们可以采用不同的尺度对测试集进行缩放，并统计算法在不同尺度下的准确度指标。
3. 视频序列评估与图像不同，视频序列包含了连续的图像帧。
对于目标检测算法来说，连续图像帧之间的目标应该能够正确地跟踪，并保持一致的标识。
因此，视频序列评估是评估目标检测算法性能的重要手段之一。
在视频序列评估中，我们可以统计目标检测算法在跟踪目标时的准确度、时序一致性等指标。
4. 实时性评估对于许多实时应用场景来说，目标检测算法的实时性是一个关键的指标。
实时性评估通常涉及算法的运行速度、处理帧率等指标。
评估算法在不同硬件设备上的运行速度，并考虑视频帧率是否满足实时需求，有助于判断算法是否适用于实时应用。
二、标准基准数据集分享为了评估不同的目标检测算法，在计算机视觉研究中建立了许多标准基准数据集。
这些数据集包含了大量的真实世界图像，其中标注了目标的位置和类别信息，使得研究人员能够对算法进行客观、公正的评估和比较。
目标检测算法源代码
目标检测算法源代码目标检测算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，它可以从图像或视频中识别和定位特定目标。
这篇文章将介绍一个常用的目标检测算法的源代码，帮助读者了解该算法的实现原理和步骤。
一、算法背景目标检测算法的目标是从图像中找出目标的位置，并给出其所属的类别。
这个算法在很多应用场景中都有广泛的应用，比如智能交通监控、人脸识别等。
其中一个常用的目标检测算法是基于深度学习的物体检测算法，它利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来提取图像的特征，并通过分类器对不同类别的目标进行分类。
二、算法步骤该目标检测算法的源代码主要包括以下几个步骤：1. 数据准备：首先需要准备训练数据集和测试数据集。
训练数据集包含标注好的图像和对应的目标类别，用于训练模型。
测试数据集用于评估模型的准确性。
2. 特征提取：利用卷积神经网络从图像中提取特征。
这个过程通过多个卷积层和池化层来完成，最终得到一组高维特征向量。
3. 区域提议：在特征图上生成一系列候选区域，这些区域可能包含目标。
常用的方法是利用滑动窗口和图像金字塔来生成候选区域。
4. 特征分类：对每个候选区域进行分类，判断其是否包含目标。
这个步骤通常使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）或逻辑回归（Logistic Regression）等分类器来完成。
5. 目标定位：对于被分类为目标的候选区域，进一步利用回归算法来精确定位目标的位置。
常用的方法是利用边界框回归（Bounding Box Regression）来调整候选区域的位置。
三、代码示例下面是一个简化版的目标检测算法源代码示例：```pythonimport cv2import numpy as np# 加载训练好的模型model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'model.caffemodel')# 加载图像image = cv2.imread('test.jpg')# 图像预处理blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(300, 300), mean=(104.0, 177.0, 123.0), swapRB=True, crop=False)# 输入模型进行目标检测model.setInput(blob)detections = model.forward()# 在图像上绘制检测结果for i in range(detections.shape[2]):confidence = detections[0, 0, i, 2]if confidence > 0.5:box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]])(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)# 显示结果图像cv2.imshow("Output", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```四、总结本文介绍了一个常用的目标检测算法的源代码，通过对图像进行特征提取、区域提议、特征分类和目标定位等步骤，实现了对目标的检测和定位。
小目标检测数据集介绍
小目标检测数据集介绍小目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目的是在一幅图像中，对其中的小目标进行准确的检测。
这个问题在现实生活中有着广泛的应用，例如智能交通、安防监控等领域。
为了解决小目标检测的问题，需要使用大量的数据进行训练和测试。
因此，小目标检测数据集的建立和使用至关重要。
本文将介绍几个常用的小目标检测数据集和它们的特点及应用，包括COCO、PASCAL VOC、DOTA等。
一、COCO数据集COCO（Common Objects in Context）数据集是当前最为广泛使用的小目标检测数据集之一。
它有超过330K张图像和2.5M的标注，包括人、动物、交通工具等22个类别。
COCO数据集的特点是目标较小，难以检测，同时数据集中的图片内容复杂多样，覆盖面广，让算法在各种场景下都得到了不错的训练。
最近几年，COCO数据集提供了一系列的小目标检测挑战。
如2016年举办的COCO挑战赛，旨在鼓励针对小目标的研究，提高算法的表现。
2017年再次举办了Small Object Detection挑战赛，共有90个参赛团队，提供了一系列高质量的算法和解决方案。
二、PASCAL VOC数据集PASCAL VOC（Visual Object Classes）数据集是一个有着20个类别的小目标检测数据集，包括了动物、食物、家具等常见目标。
它们被标记为中等大小的。
PASCAL VOC数据集旨在对基于分类的视觉对象识别系统进行评估和比较。
同时，PASCAL VOC数据集通过确定目标类型的数量和类别来限制实验，从而减少了训练算法中的噪声。
三、DOTA数据集DOTA（Detection in Aerial Images）数据集是专门为了解决航拍影像小目标检测的问题所建立的一个数据集。
它包含了可训练的2806张图像，每张图像都有7.4K x 7.4K的大小和15m的分辨率，以及生动丰富的样本类别和不同角度的旋转变化。
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以下是computer vision：algorithm and application计算机视觉算法与应用这本书中附录里的关于计算机视觉的一些测试数据集和源码站点，我整理了下，加了点中文注解。
Computer Vision:Algorithms and ApplicationsRichard Szeliski在本书的最好附录中，我总结了一些对学生，教授和研究者有用的附加材料。
这本书的网址/Book包含了更新的数据集和软件，请同样访问他。
C.1 数据集一个关键就是用富有挑战和典型的数据集来测试你算法的可靠性。
当有背景或者他人的结果是可行的,这种测试可能甚至包含更多的信息(和质量更好)。
经过这些年，大量的数据集已经被提出来用于测试和评估计算机视觉算法。
许多这些数据集和软件被编入了计算机视觉的主页。
一些更新的网址，像CV online(/rbf/CV online), (/), and Computer Vision online (/ ), 有更多最新的数据集和软件。
下面，我列出了一些用的最多的数据集，我将它们让章节排列以便它们联系更紧密。
第二章：图像信息CUReT: Columbia-Utrecht 反射率和纹理数据库Reflectance and Texture Database, /CA VE/software/curet/(Dana, van Ginneken, Nayar et al. 1999).Middlebury Color Datasets:不同摄像机拍摄的图像，注册后用于研究不同的摄像机怎么改变色域和彩色registered color images taken by different cameras to study how they transform gamuts and colors, /color/data/Chakrabarti, Scharstein, and Zickler 2009).第三章：图像处理Middlebury test datasets for evaluating MRF minimization/inference algorithms评估隐马尔科夫随机场最小化和推断算法,/MRF/results/ (Szeliski, Zabih, Scharstein et al. 2008).第四章：特征检测和匹配Affine Covariant Features database（反射协变的特征数据集）for evaluating feature detector and descriptor matching quality and repeatability（评估特征检测和描述匹配的质量和定位精度）, /~vgg/research/affine/(Miko-lajczyk and Schmid 2005; Mikolajczyk, Tuytelaars, Schmid et al. 2005).Database of matched image patches for learning （图像斑块匹配学习数据库）and feature descriptor evaluation（特征描述评估数据库）,http://cvlab.epfl.ch/~brown/patchdata/patchdata.html(Winder and Brown 2007; Hua,Brown, and Winder 2007).第五章;分割Berkeley Segmentation Dataset（分割数据库）and Benchmark of 1000 images labeled by 30 humans,（30个人标记的1000副基准图像）along with an evaluation,/Research/Projects/CS/vision/grouping/segbench/(Martin, Fowlkes, Tal et al. 2001).Weizmann segmentation evaluation database of 100 grayscale images with ground truth segmentations,http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/Seg Evaluation DB/index.html(Alpert, Galun, Basri et al. 2007).第八章：稠密运动估计The Middlebury optic flow evaluation（光流评估）Web site,/flow/data/(Baker, Scharstein, Lewis et al. 2009).The Human-Assisted Motion Annotation database,（人类辅助运动数据库）/celiu/motionAnnotation/(Liu, Freeman, Adelson et al. 2008)第十章：计算机摄像学High Dynamic Range radiance（辐射）maps, /Research/HDR/(De-bevec and Malik 1997).Alpha matting evaluation Web site, / (Rhemann, Rother, Wanget al. 2009).第十一章：Stereo correspondence立体对应Middlebury Stereo Datasets and Evaluation, /stereo/(Scharstein and Szeliski 2002).Stereo Classification（立体分类）and Performance Evaluation（性能评估）of different aggregation（聚类）costs for stereo matching（立体匹配）,http://www.vision.deis.unibo.it/spe/SPEHome.aspx(Tombari, Mat-toccia, Di Stefano et al. 2008).Middlebury Multi-View Stereo Datasets,/mview/data/(Seitz,Curless, Diebel et al. 2006).Multi-view and Oxford Colleges building reconstructions,/~vgg/data/data-mview.html .Multi-View Stereo Datasets, http://cvlab.epfl.ch/data/strechamvs/(Strecha, Fransens,and Van Gool 2006).Multi-View Evaluation, http://cvlab.epfl.ch/~strecha/multiview/ (Strecha, von Hansen,Van Gool et al. 2008).第十二章：3D重建HumanEva: synchronized video（同步视频）and motion capture （动作捕捉）dataset for evaluation of articulated human motion, /humaneva/Sigal, Balan, and Black 2010).第十三章：图像渲染The (New) Stanford Light Field Archive, /(Wilburn, Joshi,Vaish et al. 2005).Virtual Viewpoint Video: multi-viewpoint video with per-frame depth maps,/en-us/um/redmond/groups/ivm/vvv/(Zitnick, Kang, Uytten- daele et al. 2004).第十四章：识别查找一系列的视觉识别数据库，在表14.1–14.2.除了那些，这里还有：Buffy pose classes, /~vgg/data/buffy pose classes/ and Buffy stickmen V2.1, /~vgg/data/stickmen/index.html(Ferrari,Marin- Jimenez, and Zisserman 2009; Eichner and Ferrari 2009).H3D database of pose/joint annotated photographs of humans,/~lbourdev/h3d/(Bourdev and Malik 2009).Action Recognition Datasets, /projects/vision/action, has point-ers to several datasets for action and activity recognition, as well as some papers.（有一些关于人活动和运动的数据库和论文）The human action database athttp://www.nada.kth.se/cvap/actions/包含更多的行动序列。
C.2 软件资源一个对于计算机视觉算法最好的资源就是开源视觉图像库（opencv）(/wiki/),他有在intel的Gary Bradski和他的同事开发，现在由Willow Garage (Bradsky and Kaehler 2008)维护和扩展。
一部分可利用的函数在/documentation/cpp/中：图像处理和变换(滤波，形态学，金字塔);图像几何学的变换(旋转，改变大小);混合图像变换(傅里叶变换，距离变换);直方图;分割(分水岭, mean shift);特征检测(Canny, Harris, Hough, MSER, SURF);运动分析和物体分析(Lucas–Kanade, mean shift);相机矫正和3D重建机器学习(k nearest neighbors, 支持向量机, 决策树, boost-ing, 随机树, expectation-maximization, 和神经网络).Intel的Performance Primitives (IPP) library, /en-us/intel-ipp/，包含各种各样的图像处理任务的最佳优化代码，许多opencv中的例子利用了这个库，加入他安装了，程序运行得更快。