图像处理-机器学习-SLAM基础知识汇集（更新中）
--by zxg519 at sina.com

1.适用于机器学习的矩阵求导推导技巧
1.矩阵求导术（上）-- 非常好
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748
2.矩阵求导术（下）-- 非常好
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24863977
3.维基百科矩阵求导
https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus
4.矩阵求导（英文版）
http://www.econ.ku.dk/metrics/Econometrics2_05_II/LectureNotes/matrixdiff.pdf
http://www.personal.rdg.ac.uk/~sis01xh/teaching/CY4C9/ANN3.pdf
5.机器学习中的矩阵求导（微盘资源，极好！！！）
https://pan.baidu.com/s/1dFsyp7z?errno=0&errmsg=Auth Login Sucess&&bduss=&ssnerror=0
6.公式列表（注意，本文第四个公式错误，错误很多）
http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html
2.图像基础
1.图像增强
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/18601501
2.白平衡
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/18791365
3.霍夫变换
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/11307053
4.伽马校正
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/23209423
5.颜色空间
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/23352879
6.OpenCV之图像平滑处理
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/25166057
7. 何谓补色
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/25661707
8. 图像分辨率
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/26159781
9. 高斯滤波及其加速 **
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/27082049
10.形态学变换
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/27351043
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/39577609
11.YCbCr空间中进行色彩调整的方法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/27657063
12.灰度变换和空域滤波
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/39367229
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/42417839
13.图像分割
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/40003361
14.系统学习数字图像处理之形态学分析补充（灰度级处理）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/41281645
15.系统学习数字图像处理之描绘子**
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/41847323
16.图像压缩
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/42469941
17.OpenCV系统学习************
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/42845307
18.关于OpenCV使用遇到的问题集（多数为转载）**
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/44561447
19.常用的图像特征
http://blog.sina.com.cn/s/blog_7241dd0f0100p0ox.html
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50129891
3.系统学习机器学习
1.系统学习机器学习之距离的度量（一）--常见距离
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51760433
2.系统学习机器学习之半参数方法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50350428
3.系统学习机器学习之非参数方法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50351144
4.系统学习机器学习之参数方法（一）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50310649
5.系统学习机器学习之参数方法（二）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/47275217
6.系统学习机器学习之参数方法（三）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50540429
7.系统学习机器学习之误差理论
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50577717
8.系统学习机器学习之线性判别式（一）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50357669
9.系统学习机器学习之线性判别式（二）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50540415
10.系统学习机器学习之正则化（一）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51605714
11.系统学习机器学习之正则化（二）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51611612
12.系统学习机器学习之决策树
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50351152
13.系统学习机器学习之SVM(一)
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50385522
14.系统学习机器学习之SVM(二)
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50536369
15.系统学习机器学习之SVM(三)--Liblinear,LibSVM使用整理，总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50614989
16.系统学习机器学习之SVM(四)--SVM算法总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51605535
17.系统学习机器学习之维度归约
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50349477
18.系统学习机器学习之神经网络（一）--MLP及局部模型,RBF综述
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50379410
19.系统学习机器学习之监督学习
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50208913
20.系统学习机器学习之模型诊断与调试
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50634996
21.系统学习机器学习之增强学习(未完待续)
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50673060
22.系统学习机器学习之系统认识
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50207375
23.系统学习机器学习之随机场(一)--HMM
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50408664
24.系统学习机器学习之组合多分类器
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50424776
25.系统学习机器学习之算法评估
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50425009
26.SVM学习总结***
http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51261971
4.机器学习（未完）
机器学习（一）综述
http://blog.csdn.net/vickygu9/article/details/54612438
机器学习（二）-决策树
http://blog.csdn.net/VickyGu9/article/details/54612923
5.机器学习
0.机器学习之零：机器学习十大经典算法
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52625867
1.机器学习之一：logistic回归分析(含Matlab代码)
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52571484
2.机器学习之二：K-近邻算法（KNN）
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52618591
3.机器学习之三：贝叶斯分类器
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52619153
4.机器学习之四：SVM简介
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52639942
http://blog.csdn.net/misscoder/article/details/51094624
5.机器学习之五：随机森林算法及其Python实现
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52641935
6.机器学习之六：神经网络
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52740110
7.有趣的机器学习：最简明入门指南
https://my.oschina.net/leejun2005/blog/264027
http://blog.csdn.net/berguiliu/article/details/25680765
6.神经网络学习笔记
0.神经网络学习笔记（〇）：神经网络的理解（MLP RBF RBM DBN DBM CNN 整理学习）
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/67638768
1.神经网络学习笔记（一）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41014801
2.神经网络学习笔记（二）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41045479
3.神经网络学习笔记（三）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41080359
4.神经网络学习笔记（四）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41121675
5.神经网络学习笔记（五）:感知机
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41243783
6.神经网络学习笔记（六）:感知机收敛定理
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41248335
7.神经网络学习笔记（七）：线性回归模型（上）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41314765
8.神经网络学习笔记（八）:线性回归模型（下）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/41725663
9.神经网络学习笔记（九）:多层感知机（上）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/42027947
10.神经网络学习笔记（十）:多层感知机（中）--BP算法
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/42077453
11.神经网络学习笔记（十一）:多层感知机（下）
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/42102207
12.神经网络学习笔记（十二）:异或问题
http://blog.csdn.net/qq_18515405/article/details/42123697
13.机器学习--BP神经网络的C++实现（非常简单，但是最容易理解）
http://blog.csdn.net/chaoshengmingyue/article/details/51599160
14. BP人工神经网络的C++实现
http://blog.csdn.net/luxiaoxun/article/details/7649945
http://blog.csdn.net/xuanwo11/article/details/54233512
http://blog.csdn.net/asd8705/article/details/43461715
http://blog.csdn.net/AP1005834/article/details/52951501
7.系统学习机器学习之神经网络
1.系统学习机器学习之神经网络（一）--MLP及局部模型,RBF综述
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50379410
2.系统学习机器学习之神经网络（二） --MLP实现及源码分析
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53420510
http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/52747924
3.系统学习机器学习之神经网络（三）--GA神经网络与小波神经网络WNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54286138
4.系统学习机器学习之神经网络（四） --SOM
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53462563
http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/50818803
5.系统学习机器学习之神经网络（五） --ART
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53463372
http://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/47780695?ticket=ST-86810-0pIYIAWVt6D75CfTmo6O-passport.csdn.Net
6.系统学习机器学习之神经网络（六） --GrossBerg网络
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54286906
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52574264
7.系统学习机器学习之神经网络（七） --CPN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54286906
8.系统学习机器学习之神经网络（八） --ADALINE网络
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54287394
9.系统学习机器学习之神经网络（九） --Hopfield网络
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54290484
10.系统学习机器学习之神经网络（十） --BAM网络
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54290757
11.系统学习机器学习之神经网络（十一） --TDNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53433736
12.系统学习机器学习之神经网络（十二） --人工神经网络总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54290982
http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471
8.Deep Learning（深度学习）学习笔记
1.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360
2.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775488
3.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775518
4.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524
5.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094
6.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781396
7.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543
8.Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8782018
9.Deep Learning论文笔记
1.Deep Learning论文笔记之（一）K-means特征学习
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9982495
2.Deep Learning论文笔记之（二）Sparse Filtering稀疏滤波
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9982859
3.Deep Learning论文笔记之（三）单层非监督学习网络分析
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9983399
4.Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371
5.Deep Learning论文笔记之（五）CNN卷积神经网络代码理解
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993743
6.Deep Learning论文笔记之（六）Multi-Stage多级架构分析
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/10007237
7.Deep Learning论文笔记之（七）深度网络高层特征可视化
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/10012747
8.Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述 (2013年）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/10077055
10.系统学习深度学习
1.系统学习深度学习（一）——深度学习与神经网络关系
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54311945
2.系统学习深度学习（二）——自编码器，DA算法，SDA，稀疏自编码器
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54312880
3.系统学习深度学习（三）——RBM及DBN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54313082
4.系统学习深度学习（四）——CNN原理，推导及实现源码分析
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54374893
5.系统学习深度学习（五）——递归神经网络原理，实现及应用
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54406225
6.系统学习深度学习（六）——LSTM总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54424986
7.系统学习深度学习（七）——主流深度学习开源框架对比
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/54691945
8.系统学习深度学习（八）——损失函数
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/56276228
9.系统学习深度学习（九）——激活函数总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/56277622
10.系统学习深度学习（十）——优化算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/56280154
11.系统学习深度学习（十一）——dropout, dropconect
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/57075459
12.系统学习深度学习（十二）——池化
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/57075538
13.系统学习深度学习（十三）——Batch Normalization
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/57083447
14.系统学习深度学习（十四）——权重初始化Xavier
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/57956920
15.系统学习深度学习（十五）——AlexNet译文
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/59480658
16.系统学习深度学习（十六）——Overfeat
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/60956357
17.系统学习深度学习（十七）——VGG模型
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/60962978
18.系统学习深度学习（十八）——NIN模型
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/62041254
19.系统学习深度学习（十九）——GoogLeNetV1,V2,V3
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/62216987
20.系统学习深度学习（二十）——ResNet,DenseNet,以及残差家族
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/62221296
21.系统学习深度学习（二十一）——GoogLeNetV4与Inception-ResNet V1,V2
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/62423307
22.系统学习深度学习（二十二）——CNN经典模型总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/62886113
23.系统学习深度学习（二十三）——SqueezeNet
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/64122961
24.系统学习深度学习（二十四）——WRN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/64125729
25.系统学习深度学习（二十五）——CNN调优总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/64439627
26.系统学习深度学习（二十六）——R-CNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/67632620
27.系统学习深度学习（二十七）——SPPNet
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/67633231
28.系统学习深度学习（二十八）——Fast R-CNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/67636174
29.系统学习深度学习（二十九）——Faster R-CNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/67638161
30.系统学习深度学习（三十）——BiLSTM
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/76837680
31.系统学习深度学习（三十一）——CTC
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/76886954
32.系统学习深度学习（三十二）——YOLOs
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77554288
33.系统学习深度学习（三十三）——SSD
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77922174
34.系统学习深度学习（三十四）——ConvNets目标检测概述
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77936715
35． 系统学习深度学习（三十五）——DenseBox
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77941343
36.系统学习深度学习（三十六）——G-CNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77941452
37.系统学习深度学习（三十七）——MultiPathNet
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77941771
38.系统学习深度学习（三十八）——CRAFT
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77944957
39.系统学习深度学习（三十九）——OHEM
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77945600
40.系统学习深度学习（四十）——MS-CNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77945816
41.系统学习深度学习（四十一）——PAVNet
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77946989
42.系统学习深度学习（四十二）——FPN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77947444
43.系统学习深度学习（四十三）——SoftNMS
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77963494
44.系统学习深度学习（四十四）——Mask R-CNN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77964392
45.系统学习深度学习（四十五）——FCN
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77964511
11.Stanford机器学习笔记
1.Stanford机器学习---第一周.监督学习与梯度下降
http://blog.csdn.net/u012717411/article/details/50475088
2.Stanford机器学习---第二周.特征缩放、正规方程
http://blog.csdn.net/u012717411/article/details/50481400
3.Stanford机器学习---第三周.逻辑回归、正则化
http://blog.csdn.net/u012717411/article/details/50531678
4.Stanford机器学习---第四周.神经网络模型
http://blog.csdn.net/u012717411/article/details/50549822
5.Stanford机器学习---第五周.BP神经网络算法
http://blog.csdn.net/u012717411/article/details/50555249
6.Stanford机器学习---第六周.学习曲线、机器学习系统的设计
http://blog.csdn.net/u012717411/article/details/50563169
12.Stanford机器学习笔记（2）
1.Stanford机器学习笔记-1.线性回归
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5248586.html
2.Stanford机器学习笔记-2.Logistic Regression
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5330257.html
3.Stanford机器学习笔记-3.Bayesian statistics and Regularization
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5344571.html
4.Stanford机器学习笔记-4. 神经网络Neural Networks (part one)
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5355987.html
5.Stanford机器学习笔记-5.神经网络Neural Networks (part two)
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5356174.html
6.Stanford机器学习笔记-6. 学习模型的评估和选择
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5399827.html
7.Stanford机器学习笔记-7. Machine Learning System Design
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5402870.html
8.Stanford机器学习笔记-8. 支持向量机(SVMs)概述
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5415046.html
9.Stanford机器学习笔记-9. 聚类(Clustering)
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7914952
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5494321.html
10.Stanford机器学习笔记-10. 降维(Dimensionality Reduction)
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329
http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/5522054.html
13.图像基本算法
1.图像算法之一：Randon变换
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52627701
2.图像算法之二：特征提取算法系列之Harris
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52670035
3.图像算法之三：特征提取算子之SIFT
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52680659
4.图像算法之四：特征提取算法之SURF
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52690635
5.图像算法之五：特征提取算法之HOG
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52693843
http://blog.csdn.net/arag2009/article/details/64439221
6.图像算法之六：特征提取算法之LoG
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52698674
7.图像算法之七：特征提取算法之LBP
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52699381
8.图像算法之八：特征提取算法之Haar
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52708638
9.图像算法之九：混合高斯模型GMM
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52743489
10.图像算法之十：图像金字塔
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/52744360
11.图像算法之十一：双边滤波
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/54632302
12.图像算法之十二：非局部均值滤波及其Matlab实现
http://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/article/details/54632426
14.TensorFlow架构与设计
1.TensorFlow架构与设计：概述
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/68484281
2.TensorFlow架构与设计：编程模型
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/68484734
3.TensorFlow架构与设计：会话生命周期
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/68484821
4.TensorFlow架构与设计：图模块
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/68484862
5.TensorFlow架构与设计：OP本质论
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/68484908
6.如何理解TensorFlow中的batch和minibatch
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/66972129
7.Tensorflow 代码解析
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/64443738
8.TensorFlow 学习资料
http://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/70844158
15.前景检测算法
1、前景检测算法（一）--综述
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51828438
2、前景检测算法（二）--codebook和平均背景法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51828451
3、前景检测算法（三）--帧差法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51828453
4、前景检测算法（四）--GMM
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51758960
5、前景检测算法（五）--GMM，GMM2，GMG
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51843036
6、前景检测算法（六）--平均背景原理
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51848387
7、前景检测算法（七）--ViBe算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866319
8、前景检测算法（八）--SACON算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866612
9、前景检测算法（九）--PBAS算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866629
10、前景检测算法（十）--SOBS算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51867124
11、前景检测算法（十一）--基于LBP纹理
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51871707
12、前景检测算法（十二）--基于模糊Choquet积分
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51871901
13、前景检测算法（十三）--KDE2000
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51872712
14、前景检测算法（十四）--SuBSENSE算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51873181
15、前景检测算法（十五）--LOBSTER算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51873224
16、前景检测算法（十六）--背景减除结束篇
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51869310
17、前景检测算法（十七）--基于光流算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51880016
16.人脸识别之人脸检测
1、人脸识别--人脸识别技术综述
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52537133
2、人脸识别之人脸检测（一）--综述
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51474928
3、人脸识别之人脸检测（二）--人脸识别样本制作及训练测试
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51422604
4、人脸识别之人脸检测（三）--Haar特征原理及实现
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51461645
5、人脸识别之人脸检测（四）--CART原理及实现
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51474724
6、人脸识别之人脸检测（五）--adaboost总结，整理
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50627836
7、人脸识别之人脸检测（六）--haar分类器代码理解
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51470519
8、人脸识别之人脸检测（七）--LBP特征原理及实现
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50678658
9、人脸识别之人脸检测（八）--HOG特征原理及实现
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51535360
10、人脸识别之人脸检测（九）--检测器源码分析
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51547655
11、人脸识别之人脸检测（十）--强分类器源码分析
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52127597
12、人脸识别之人脸检测（十一）--JDA算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52562871
13、人脸识别之人脸对齐（一）--定义及作用
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52562963
14、人脸识别之人脸对齐（二）--ASM算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52572062
15、人脸识别之人脸对齐（三）--AAM算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52572389
16、人脸识别之人脸对齐（四）--CLM算法及概率图模型改进
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52572526
17、人脸识别之人脸对齐（五）--ESR算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52573024
17.相机模型与标定
1.相机模型与标定（一）--相机标定概述
http://baike.baidu.com/link?url=RAjUg33ftcbDDjE_tFKS80p_azC9REyLOzBTbqqSq5iIIXo0sp20NJk28RW-6J6ARqg0LGPS-kAEiO-ESqZF-a
2.相机模型与标定（二）--相机模型
http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/47615309
3.相机模型与标定（三）--张正友标定
http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/47617909
4.相机模型与标定（四）--opencv单目标定例子使用说明
http://blog.csdn.net/t247555529/article/details/47836233
5.相机模型与标定（五）--opencv棋盘格角点检测算法
http://blog.csdn.net/b5w2p0/article/details/18446961
6.相机模型与标定（六）--单应性求解
http://www.360doc.com/content/14/0410/14/10724725_367760906.shtml
7.相机模型与标定（七）--LM算法在相机标定中的使用
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52023107
8.相机模型与标定（八）--传统相机标定算法简介
http://blog.sina.com.cn/s/blog_b364631a0101iopy.html
9.相机模型与标定（九）--LM算法
http://www.cnblogs.com/engineerLF/p/5393110.html
10.相机模型与标定（十）--RANSAC算法
http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html
11.相机模型与标定（十一）--LMEDS，M估计，RANSAC估计对比
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52036648
12.相机模型与标定（十二）--opencv圆形标志点检测算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52045531
13.相机模型与标定（十三）--鱼眼相机标定
http://blog.csdn.net/u010784534/article/details/50474371
14.相机模型与标定（十四）--误差分析
http://blog.sina.com.cn/s/blog_a492c33d0101d97n.html
18.双目测距
1.双目测距（一）--图像获取与单目标定
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52032563
2.双目测距（二）--双目标定与矫正
http://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/53103487
3.双目测距（三）--立体匹配
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52032935
4.双目测距（四）--罗德里格斯变换
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52033328
5.双目测距（五）--匹配算法对比
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52034855
6.双目测距（六）--三维重建及UI显示
http://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/53103543
1.相机姿态估计（一）--PnP
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52039981
2.相机姿态估计（二）--单目POSIT算法
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52040016
3.相机姿态估计（三）--P3P
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52063023
19.图像形状特征
1.图像形状特征（一）--FD
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53195582
2.图像形状特征（二）--Hu距
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53214879
3.图像形状特征（三）--链码及形状数
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53376371
4.图像形状特征（四）--轮廓树及PGH
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53404032
5.图像形状特征（五）--自由式变形模板
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53534685
6.图像形状特征（六）--AR模型形状描述子
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53535829
7.图像形状特征（七）--Zernike矩
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53579298
8.图像形状特征（八）--SC形状上下文
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53606191
20.图像局部特征
1.图像局部特征（一）-- 概述
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51760238
2.图像局部特征（二）-- Harris角点检测子
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51758950
3.图像局部特征（三）-- FAST角点检测子
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51759984
4.图像局部特征（四）-- FAST-ER角点检测子
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51760139
5、图像局部特征（五）-- 斑点检测之SIFT算法原理总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51644261
6.图像局部特征（六）-- 斑点检测之SIFT算法原理总结补充
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51644975
7.图像局部特征（七）-- SURF原理总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51655919
8.图像局部特征（八）-- 斑点检测子SIFT/SURF区别总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51656327
9.图像局部特征（九）-- 斑点检测LOG算子
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51764704
10.图像局部特征（十）-- BRIEF描述子
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51764891
11.图像局部特征（十一）-- ORB描述子
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51764971
12.图像局部特征（十二）-- BRISK特征
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51942556
13.图像局部特征（十三）-- FREAK特征
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51942685
14.图像局部特征（十四）-- MSER特征
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51943589
15.图像局部特征（十五）-- MSCR
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51952907
16.图像局部特征（十六）-- SimpleBlobDetector
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51953030
17.图像局部特征（十七）-- DenseFeature
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51953094
18.图像局部特征（十八）-- BOW
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51953270
21.目标检测
1.目标检测（一）--Objectness算法总体理解，整理及总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50541395
2.目标检测（二）--Hough Forests for Object Detection
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52296946
3.目标检测（三）--DPM
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77618717
4.目标检测（四）--ICF
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77619237
手势识别（一）--手势基本概念和ChaLearn Gesture Challenge
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52749196
手势识别（二）--单目手势识别算法总结
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52749196
1.二维物体形状识别方法（一）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53408289
2.二维物体形状识别方法（二）
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/53404075
22.全景视频拼接
1.全景视频拼接(一)--关键技术流程
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52415483
2.全景视频拼接(二)--OpenCV源码解析
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52438357
3.全景视频拼接(三)--并查集法及源码分析
http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52438495
23.SLAM
关于SLAM的系列很有价值的网文（此链接包含了下面的所有链接）
http://blog.sina.com.cn/s/blog_54b5ea250102xcig.html
1.半闲居士：视觉SLAM中的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示
http://blog.exbot.net/archives/2528
2.半闲居士：视觉SLAM中的数学基础 第二篇 四元数
http://blog.exbot.net/archives/2532
3.半闲居士：视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数
http://blog.exbot.net/archives/2537
4.高翔博士：SLAM第一篇：基础知识
http://blog.exbot.net/archives/2515
5.高翔博士：SLAM第二篇：视觉里程计
http://blog.exbot.net/archives/2546
6.半闲居士：视觉SLAM漫淡（一）：基本概念与解决思路
http://blog.exbot.net/archives/2469
7.半闲居士：视觉SLAM漫谈（二）:图优化理论与g2o的使用
http://blog.exbot.net/archives/2490
8.清华大学王波老师：实时SLAM的未来
http://blog.exbot.net/archives/2928
9.Orb_SLAM：1 ORB特征
http://blog.exbot.net/archives/2423
10.Orb_SLAM：2 如何使用
http://blog.exbot.net/archives/2432
11.Orb_SLAM：3 ROS下使用
http://blog.exbot.net/archives/2435
12. 西安塔斯机器人科技有限公司：从大脑空间认知到机器人建图与导航（机器人极客大会演讲报告）
http://blog.exbot.net/archives/2081
13. 史话机器人操作系统ROS
http://blog.exbot.net/archives/1748
14.无人机可以做什么？——三维地图绘制
http://blog.exbot.net/archives/1240
15.视觉导航开发计划（讨论稿）
http://blog.exbot.net/archives/411
16.如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？
http://blog.exbot.net/archives/2850
17.如何看待谷歌在10月6日开源的SLAM算法cartographer？
http://blog.exbot.net/archives/2841
18. 快速了解 Robot Operating System（ROS） 机器人操作系统
http://blog.exbot.net/archives/2964
19.关于ROS学习的一些反思by古月
http://blog.exbot.net/ros/page/3
20.机器人操作系统ROS Indigo 入门学习（1）-(15)
http://blog.exbot.net/archives/1270
21. robotsming@gmail.com:LSD-SLAM深入学习（1）-基本介绍与ros下的安装
http://www.cnblogs.com/hitcm/p/4907465.html
22. robotsming@gmail.com: LSD-SLAM深入学习（2）-算法解析
http://www.cnblogs.com/hitcm/p/4907536.html
23.robotsming@gmail.com: LSD-SLAM深入学习（3）-代码解析
http://www.cnblogs.com/hitcm/p/4887345.html
24. robotsming@gmail.com: LSD-SLAM深入学习（4）-非ROS改造
http://www.cnblogs.com/hitcm/p/5075564.html
25. ubuntu12.04+fuerte 下跑通lsd-slam——数据集
http://www.bubuko.com/infodetail-1010849.html
26. ubuntu12.04+fuerte 下跑通lsd-slam——使用usb摄像头
http://www.mamicode.com/info-detail-957983.html
27.ROS实时采集Android的图像和IMU数据
http://www.cnblogs.com/hitcm/p/5616364.html
28. SLAM的一点认识
http://blog.csdn.net/shenshen211/article/details/64480669
29.半闲居士的博客
http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/
30.半闲居士：视觉SLAM漫谈 (三): 研究点介绍
http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/4395446.html
31.SLAM的一点认识
http://blog.csdn.net/shenshen211/article/details/64480669
32. Windows 下配置lsd_slam环境
http://blog.csdn.net/ouyangying123/article/details/70861654
Last updated on 2017-09-23 20:43:31

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