SRCNN模型代码 pytorch版本

《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》SRCNN模型代码，pytorch版本的，只包括模型代码，没有数据预处理等

计算机视觉中的数学方法

吴福朝编写的 本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到 的基本数学理论与方法。I. 射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用，主要内容包括：平面 与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。II. 矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代 数，运动与结构，多视点张量。III. 模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。上述三部分涉及的数学内容是相对独立的，但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。通过阅读本书，读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法，增强数学素养、提高分析和解决视 觉问题的数学能力。

OpenCV3计算机视觉 Python语言实现

基于python语言的OpenCV学习手册，用于计算机视觉方面的，有需要的同学可以自行下载！

基于卷积神经网络的手写数字识别

最简单、最基本的卷积神经网络用于手写体的数字识别，数据集是MINST，框架是pytorch,代码及注释都写的非常清楚！

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