当我们总是提起要给David Lowe诺贝尔奖的时候，我们要回顾下已经得过奖的David H. Hubel和 Torsten Wiesel。计算机视觉的一切都来自于这样的一只无私奉献的猫，作为人类的朋友，他们牺牲小我，成就大我，使得我们有了SIFT,使得我们有了Sparse coding，使得我们有了增强现实，使得我们有了google glass，使得我们有了对现代意义上的视觉的一切认识和应用。
这只猫就在这里：
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局部特征描述子可以分为两类，（个人看法，欢迎批评）：一是基于“绝对”值的，二是基于比较的。
基于绝对值的是指诸如Sift，Surf，GLOH之类的描述子。一般的思路是将灰度，梯度等量化，构造直方图。这类描述子的判别性高，直观，但是有个通病就是计算复杂度高。
基于比较的是指诸如Ferns，BRIEF，Orb，OSID，BRISK之类的描述子。一般的思路是通过比较预先训练的，或者随机点对的特征值大小，来构造描述子。这类描述子一般都是为了提高计算速度而设计的。这类描述子不关心原始特征的绝对大小，只关心原始特征的ranking。（值得一提的是为什么将Ferns也归在此类，Ferns并没有一个显式的特征描述，甚至没有一个距离度量，但是我相信Ferns之所以有用还是基于pairwise pixel comparisons 的判别能力。注1）
我之所以将描述子如此分类，是受到ICCV11的这篇文章的启发：
文中提出了一个非常简单的feature compression的方法WTA（不是WTF^_^）：
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分类: 新闻 标签: BRIEF, brisk, decriptor, Ferns, gloh, orb, osid, sift, surf, wta, 描述子
这个页面力图搜集各种跟CV，AR相关的代码，如无特别声明，均是c/c++代码。还是一贯的标准，不求全面，只求质量。
如有特别推荐的代码，请在本页留言，或者email我：cvchina AT gmail.com
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
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
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。
基于梯度的，局部直线段检测算子。
指纹/Finger Print
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）
图像检索/Image Retrieval
Pyramid Matching Algorithm实现。
一个简单的的Vocabulary Tree实现。
视觉显著性/Visual Salience
Ming-Ming Cheng的视觉显著性算法。
FFT/DWT
最快，最好的开源FFT。
轻量级的FFT实现。许可证是亮点。
音频处理/Audio processing
音频处理，音频合成。
音频文件IO。
音频重采样。
分类: 标签: adaboost, ann, ARToolKit, artoolkitplus, bazar, cimg, code, devil, Ferns, ffmpeg, fft, fftreal, fftw, flann, KLT, open source, opencv, pHash, portvideo, ptam, ravl, scenelib, sift, slartoolkit, sport universal, TLD, vlfeat, 代码, 行人检测
先检测，再检索，呵呵。基于SIFT的图标检索。
样本太少，仅供参考！
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hellogv将最近开源的ASIFT移植到了Windows Mobile平台。文章看这里，源码看这里。据称Affine Sift在对付视角变化上远胜于Sift。
可不可以更给力一些，移植到Android上去？
来自NTU( National Taiwan University)的一个课程主页。内容很杂，有feature，matting，structure from motion, face morphing，不一一列举了。
链接在此： http://www.csie.ntu.edu.tw/~cyy/courses/vfx/05spring/lectures/
PPT做的很有料。特别是SIFT讲的很仔细，感觉不错。推荐优先看这个：
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cyy/courses/vfx/05spring/lectures/handouts/lec04_feature.ppt
除了讲义，还有很多其他的资源，大伙自己挖掘，各取所需吧。
突然想起八卦一下opencv 2010的计划，找到这个http://opencv.willowgarage.com/wiki/GSOC_OpenCV2010页面。
看来下一个版本（可能）会有更多的非sift的feature，（可能）会有Place recognition ，Ground plane detection，Texture recognition等等用来支持增强现实，（可能）会有更好的gui（缩放，当前点位置，灰度值等等），（可能）会有opengl支持，（可能）truetype字体渲染等等，（可能）会有图像拼接，（可能）会支持android等等。。
下面照抄：
Mentors
- Background subtraction, feature based tracking
Nicolas Saunier, Ph.D.
Professeur Adjoint / Assistant Professor
Département des génies civil, géologique et des mines (CGM)
École Polytechnique de Montréal
http://nicolas.saunier.confins.net
- Write code that uses QTKit.framework to read videos on Mac OS X.
- Write GUI code that uses 64bit Carbon.
- Implement some well known CV algorithms.
Mark Asbach
Fraunhofer IAIS
Schloss Birlinghoven
Sankt Augustin, Germany
http://mmprec.iais.fraunhofer.de/asbach.html
- Image stitching and/or image collage
Gary Bradski
Senior Scientist, Willow Garage
Consulting Prof. Stanford U.
OpenCV Founder, Technical Content Owner
- ?
Vadim Pisarevsky
OpenCV founding team/Czar
- HighGUI enhancements:
- saving/restoring window positions on every platform,
- advanced image views: zoom, scrolling, displaying position + pixel values
- OpenGL support
- truetype text rendering, transparency, gradients etc. (via libcairo? or Qt?)
- possible cross-platform Qt backend
- Parallelization of various algorithms using Intel TBB (below are possible candidates):
- Calonder & One-way descriptors and the related algorithms
- Dense optical flow
- HOG-, Haar-, LBP-based object detectors (already threaded using OpenMP)
- Background/foreground segmentation
Victor Eruhimov
OpenCV founding team/Senior Researcher
Argus/Itseez founder
Ideas from the Core OpenCV Team
- Make it easy to use computer vision on the Android phone.
- This may involve some feature processing on the Phone, but also a link with a server (Amazon cloud?) and/or perhaps with Google’s own Streetview and map data.
- We want to enable:
- Image stitching and placement –
- can we add an off road trail, biking path, indoor scene or city park to Google Streetview?
- Place recognition and Ground plane detection for augmented reality –
- can we allow game makers to easily overlay a real scene?
- Texture recognition with geometry — can we allow game makers to augment a simple scene such as a board game with augmented reality overlay?
- Using:
- Visual odemetry (using techniques developed at Willow that should be ready by summer)
- Place recognition
- Texture + geometry based object recognition, again using techniques
- Image stitching
- Image collage
- Putting image collections into useful summary image collage.
- Can also work with Android above.
- Easy to post to web, pdf or other formats.
- Segmentation.
- Other functionality:
- Denoising, motion stabilization, lighting balance, image enhancement
- Segmentation in video/video effects
- Substitutes for SIFT
- 3D model capture, silhouetts + strip
请关注这个页面： http://opencv.willowgarage.com/wiki/GSOC_OpenCV2010 。
Stay tuned.
分类: 新闻 标签: android, augmented reality, feature, ground plane detection, gsoc, gui, opencv, opencv 2010, opengl, place recognition, sift, texture recognition, truetype, 增强现实
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