O projeto VXL.

O projeto VXL é uma bibliotecas de multi-plataforma C ++ para pesquisa de visão de computador.
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O projeto VXL. Classificação e resumo

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O projeto VXL. Descrição

O projeto VXL é uma bibliotecas C ++ multi-plataforma para pesquisa de visão de computador. VXL (a visão-algo-bibliotecas) é uma coleção de bibliotecas C ++ projetadas para pesquisa e implementação de visão de computador. O projeto foi criado a partir de TargetJR e o Iue com o objetivo de fazer um sistema leve, rápido e consistente. O VXL está escrito no ANSI / ISO C ++ e é projetado para ser portátil em muitas plataformas. As bibliotecas principais em VXL são: VNL (numérico): contêineres numéricos e algoritmos. por exemplo. matrizes, vetores, decomposições, otimissers.vil (imagem): carregamento, economia e manipulação de imagens em muitos formatos de arquivo comuns, incluindo imagens muito grandes.vgl (geometria): geometria para pontos, curvas e outros objetos elementares em 1, 2 ou 3 Dimensões.VSL (Streaming I / O), VBL (Modelos Básicos), VUL (Utilitários): Funcionalidade Independente de plataforma diversa.As bem como as bibliotecas principais, há bibliotecas que cobrem algoritmos numéricos, processamento de imagens, sistemas de coordenação, câmera Geometria, estéreo, manipulação de vídeo, recuperação de estrutura de movimento, modelagem de probabilidade, design da GUI, classificação, estimativa robusta, rastreamento robusto, topologia, manipulação de estrutura, imagem 3d e muito mais.Armazé, e pode ser usado sem referência para as outras bibliotecas principais. Da mesma forma, as bibliotecas não-núcleos não dependem de mais do que absolutamente necessário, para que você possa compilar e vincular apenas as bibliotecas que você realmente precisa. O que é novo nesta versão: · Adicionado a configuração inicial do CMake para ajudar a trazer código padrão C ++ 0x (incluindo Tr1) em vcl. Isso permanecerá experimental até ser totalmente testado e não deve ser usado fora do VCL por enquanto. · Vil_math_median Implementado para imagens vxl_byte usando o método de histograma rápido. · Adicionado uma função de mínimos quadrados sparse com o Levenberg Marquardt Otimizador para VNL · alterou a interface do VNL_Matrix_Fixed Get_row e get_column para retornar um VNL_VECTOR_FIXED · Adicionado Fast Exact Eclidean Distance Transformações para Vil / Algo


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