Go-OpenCV 是 Go 语言版的 OpenCV 封装。
# 计算机视觉库/人脸识别
Libface库旨在使人脸识别技术应用于开源社区。这是用C++编写的，托管在 Sourceforge上。这个库使用 OpenCV 2.0 ，目标是成为一个中间件，在人脸识别和检测时，开发人员不必包括任何OpenCV的代码。
Vuforia扩增实境软件开发工具包，是高通推出的针对移动设备扩增实境应用的软件开发工具包。它利用计算机视觉技术实时识别和捕捉平面图像或简单的三维物体，然后允许开发者通过照相机取景器放置虚拟物体并调整物体在镜头前实体背景上的位置。
Prepose 是用于 Kinect v2 手势识别的脚本语言。随着传感器在电子设备中的应用增加，自然用户界面变得越来越实用。对于开发者而言，NUI 开发主要面对两种挑战：第一，开发者必须创造出新的代码去识别新的手势，这是个相当耗时的过程。Prepose 能解决这两个问题，新颖的特定领域语言能十分容易地构建手势识别程序，并且还能结合系统结构保护用户隐私，防止不被信任的程序运行 Prepose 代码。
Kobold 是雅虎的视觉回归测试框架，可对比多人构建的截图。
hand-write-digit-recognition-with-opencv 手写数字 (0-9) 识别
Python_sdk是一款用于腾讯优图人脸识别服务的sdk文件，优图人脸识别, 是由腾讯优图团队研发的，基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。它提供了"人脸检测与分析"、"人脸比对"、"人脸验证"、"人脸识别"等一整套技术方案。<span style="font-family: 微软雅黑,Microsoft YaHei;">appid</span> 业务中的应用标识App
SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块SeetaFace Detection、面部特征点定位模块SeetaFace Alignment以及人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification。人脸检测模块: 采用了一种结合传统人造特征与多层感知机的级联结构，在FDDB上达到了84.4%的召回率，并可在单个i7 CPU上实时处理VGA分辨率的图像。人脸识别模块: 采用一个9层的卷积神经网络来提取人脸特征，在LFW数据库上达到97.1
Embree 英特尔高性能光线追踪内核
Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库，它还提供了一个命令行工具，让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。找出脸部特征对很多重要的事情都非常有用。不过你也可以用它来做一些恶搞的事，比如“数字化妆”：
Luminoth是一个开源的计算机视觉工具包，目前支持目标探测和图像分类，但以后会有更多的扩展。该工具包在TensorFlow和Sonnet上用Python搭建而成。易于使用、训练、理解结果。本文介绍了Luminoth及其安装过程。不过，该工具包只具备内部测试版品质，即内部和外部接口非常可能随着代码库的成熟而变化。在TensorFlow&Sonnet上搭建Luminoth建立在谷歌深度学习框架TensorFlow和DeepMind的图形库Sonnet上。可以在本地训练，或者使用Luminoth内置的
1.本DEMO程序只为了让新手快速基于虹软window版ArcFace1.1实现的摄像头实时人脸1:1人脸认证、年龄识别、性别识别
Torch Geometry 是基于 PyTorch 的计算机视觉库，用于解决通用计算机几何数学问题。该库基于 PyTorch ，用于提高定义反向模式自动微分和计算复杂函数梯度。
PySOT是由 SenseTime 视频情报研究团队设计的软件系统。它实现了最先进的单一对象跟踪算法，包括 SiamRPN 和 SiamMask。它是用 Python 编写的，由 PyTorch 深度学习框架提供支持。该项目还包含用于评估跟踪器的 Python 工具包端口。PySOT 的目标是为视觉跟踪研究提供高质量、高性能的代码库。它旨在灵活，以支持新颖研究的快速实施和评估。SiamMask SiamRPN ++ DaSiamRPN SiamRPN SiamFC使用以下骨干网络架构：。ResNet {18
Pythia 是 Facebook 人工智能研究的视觉问答研究模块化框架，它建立在 PyTorch 之上。Model Zoo：最先进的视觉和语言模型的参考实现，包括 LoRRA、Pythia 模型和 BAN。Multi-Tasking：支持多任务，允许同时训练多个数据集。Datasets：包括对内置的各种数据集的支持，包括 VQA、VizWiz、TextVQA 和 VisualDialog。Unopinionated：对于基于它构建的数据集和模型实现不受影响。Customization：可自定义损失、指标、
Facebook宣布推出PyTorch Hub，一个包含计算机视觉、自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心，让你调用起来更方便。PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。PyTorch Hub的使用简单到不能再简单，不需要下载模型，只用了一个torch.hub.load()就完成
# 自然语言处理 # 计算机视觉库/人脸识别
Face-tracking-with-Anime-characters 是一个 Python 开源项目，它模拟了游戏《心跳心跳文学部！》中YURI 的角色，能够通过访问网络摄像头来直接凝视玩家的灵魂。Python 3 或更高版本 安装OpenCV, os, math, ctypes, time, pygame使用：
Never-Blink 是一个在线眨眼挑战游戏，可随机连接到世界各地的玩家并通过视频挑战对方，谁先眨眼谁就输。实现原理1. 项目结构.└── webpack.config.js使用react作为前端框架， 使用peerjs在客户端之间通信。圆圈代表状态，每个框顶部的文本是导致状态转换的事件，每个框底部的文本是事件发生时采取的操作。这里的逻辑非常简单，但实现起来并不容易。有关更多详细信息，请查看play.jsx或server.py。
# 休闲游戏 # 计算机视觉库/人脸识别
headtrackr 是一个用于实时脸部追踪和头部追踪的 JS 库。
# 常用JavaScript包 # 计算机视觉库/人脸识别
mmcv 是用于计算机视觉研究的基础 Python 库，支持 MMLAB 中的许多研究项目，例如 mmdetection。该库主要分为两个部分，一部分是与深度学习框架无关的工具函数，比如 IO/Image/Video 相关的一些操作，另一部分是为 PyTorch 写的一套训练工具，可以大大减少用户需要写的代码量，同时让整个流程的定制变得容易。
# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉库/人脸识别 # 图形/图像处理
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