转自牛逼杨，大家请猛击他
这年头是个人都会用OpenCV的人脸检测了，代码网上随处都能搜到，真的就两行代码的事情。不过如果你想找到复杂并且靠谱的人脸相关的computer vision代码那就真的很少很少了。复杂：起码不是AdaBoost + CAMSHFIT就完事儿，靠谱：算法不要多fancy，work就行（很多时候这其实很难做到），而且代码写的规整，文档注释都有。目前我知道的有这样一两个开源项目，很奇怪曝光率都很低，遂拿出来分享一下。
这次是FaceL, 项目主页这里，作者David S. Bolme and J. Ross Beveridge来自Colorado State University。FaceL是一个基于OpenCV python接口实现的视频捕捉，人脸标注(Labeling)，训练(Training)，和识别(Classification)的一条龙软件。从官方的视频看，效果很靠谱！不过浏览量才几百。。。我真的很纳闷，我在交大弄的弱弱的人脸识别demo还有8000多的浏览量呢。。。囧
label可以是人的身份(Identity)，也可以是表情(expression)，或者你可以去label带墨镜和不带墨镜。怎么说都只是个标签而已，分类器才不管具体是什么意思。FaceL用的是LibSVM的Python接口，训练直接集成并且实时在线。
要做到上面的功能，都有现成的算法。看起来FaceL的功劳就是把所有的东西攒起来，不过这已经够意思了，可以省了很多Computer Vision从业开发人员的时间。但是更牛逼的是FaceL的还实现了一个叫ASEF的eye tracker，相当靠谱精确，而且很快，就是一遍卷积。算法来自于作者自己在09年CVPR上paper: Average of synthetic exact filters。我觉得这个东西很好用，就port成C代码，在iPhone上跑都一点不含糊。
项目是在Mac上开发的，不过windows和Linux都能跑。最后总结一下就是FaceL够给力！
貌似有点old了。
tesseract3.0支持中文了，而且貌似从2.0开始就提供vs工程了，想当年也是移植的死去活来。
项目主页
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P. Felzenszwalb, R. Girshick, D. McAllester, D. Ramanan
Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 32, No. 9, September 2010
pdf Source code
周同学推荐了一个着力于城市3D模型，街景和室内全景图的公司：C3。
号称可以在12天内完成数据采集，数据处理，生成一个城市的航拍3d模型和3d街景。
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hellogv再次发力，献出opencv2.2android教程
全文照抄如下。 阅读全文…
一个很好玩的开源软件，类似于photosynth或者image modeler，用来做重建场景/物体的3D模型。
郁闷的是跑到最后一步generate texture时候就崩溃鸟。可能中间需要手动编辑ploygon才行么？
主页
source
不会太old吧。今天搜索结构光时候，检索到的。非常详尽的一份3D scanner的教学课程，更是详细描述了如何利用triangulation，使用可以轻易买到的硬件来DIY一个3D扫描仪。对三维重建感兴趣的朋友不要错过，新手可以用来入门，老手可以温故而知新。导论里面提到一个milkscanner的玩意，用乐高，牛奶，网络摄像头搭建一个3D扫描仪，真是太有才了。
课程主页
又是一家以色列的公司，核心技术是video synopsis，即把一段长时间的监控录像浓缩成很短的一段视频。如下图所示：
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高通放出了android平台上的augmented reality develop kit。终于，做AR的门槛又降低了一些，你不必懂得cv，不必为图像识别，姿态估计而伤神，读读API就搞定，省下来精力全给想象力吧。
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