以下整理來自：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6601109，感謝ChenLee_1
（1）googleResearch； http://research.google.com/index.html
（2）MIT博士，湯曉歐學生林達華； http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html
（3）MIT博士後Douglas Lanman； http://web.media.mit.edu/~dlanman/
（4）opencv中文網站； http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
（5）Stanford大學vision實驗室； http://vision.stanford.edu/research.html
（6）Stanford大學博士崔靖宇； http://www.stanford.edu/~jycui/
（7）UCLA教授朱鬆純； http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/
（8）中國人工智能網； http://www.chinaai.org/
（9）中國視覺網； http://www.china-vision.net/
（10）中科院自動化所； http://www.ia.cas.cn/
（11）中科院自動化所李子青研究員； http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/
（12）中科院計算所山世光研究員； http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/
（13）人臉識別主頁； http://www.face-rec.org/
（14）加州大學伯克利分校CV小組；http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/
（15）南加州大學CV實驗室； http://iris.usc.edu/USC-Computer-Vision.html
（16）卡內基梅隆大學CV主頁；
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html
（17）微軟CV研究員Richard Szeliski；http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/
（18）微軟亞洲研究院計算機視覺研究組； http://research.microsoft.com/en-us/groups/vc/
（19）微軟劍橋研究院ML與CV研究組； http://research.microsoft.com/en-us/groups/mlp/default.aspx
（20）研學論壇； http://bbs.matwav.com/
（21）美國Rutgers大學助理教授劉青山； http://www.research.rutgers.edu/~qsliu/
（22）計算機視覺最新資訊網； http://www.cvchina.info/
（23）運動檢測、陰影、跟蹤的測試視頻下載；http://apps.hi.baidu.com/share/detail/18903287
（24）香港中文大學助理教授王曉剛； http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/
(25)香港中文大學多媒體實驗室（湯曉鷗）; http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/
(26)U.C. San Diego. computer vision;http://vision.ucsd.edu/content/home
(27)CVonline; http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
(28)computer vision software; http://peipa.essex.ac.uk/info/software.html
(29)Computer Vision Resource; http://www.cvpapers.com/
(30)computer vision research groups;http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html
(31)computer vision center; http://computervisioncentral.com/cvcnews
(32)浙江大學圖像技術研究與應用（ITRA）團隊：http://www.dvzju.com/
(33)自動識別網：http://www.autoid-china.com.cn/
(34)清華大學章毓晉教授：http://www.tsinghua.edu.cn/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/20101217173552339241557_.html
(35)頂級民用機器人研究小組Porf.Gary領導的Willow Garage:http://www.willowgarage.com/
(36)上海交通大學圖像處理與模式識別研究所：http://www.pami.sjtu.edu.cn/
(37)上海交通大學計算機視覺實驗室劉允才教授：http://www.visionlab.sjtu.edu.cn/
(38)德克薩斯州大學奧斯汀分校助理教授Kristen Grauman ：http://www.cs.utexas.edu/~grauman/ 圖像分解，檢索
(39)清華大學電子工程系智能圖文信息處理實驗室（丁曉青教授）：http://ocrserv.ee.tsinghua.edu.cn/auto/index.asp
(40)北京大學高文教授：http://www.jdl.ac.cn/htm-gaowen/
(41)清華大學艾海舟教授：http://media.cs.tsinghua.edu.cn/cn/aihz
(42)中科院生物識別與安全技術研究中心：http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/index%20CH.asp
(43)瑞士巴塞爾大學 Thomas Vetter教授：http://informatik.unibas.ch/personen/vetter_t.html
(44)俄勒岡州立大學 Rob Hess博士：http://blogs.oregonstate.edu/hess/
(45)深圳大學 於仕祺副教授：http://yushiqi.cn/
(46)西安交通大學人工智能與機器人研究所：http://www.aiar.xjtu.edu.cn/
(47)卡內基梅隆大學研究員Robert T. Collins:http://www.cs.cmu.edu/~rcollins/home.html#Background
(48)MIT博士Chris Stauffer:http://people.csail.mit.edu/stauffer/Home/index.php
(49)美國密歇根州立大學生物識別研究組(Anil K. Jain教授)：http://www.cse.msu.edu/rgroups/biometrics/
(50)美國伊利諾伊州立大學Thomas S. Huang:http://www.beckman.illinois.edu/directory/t-huang1
(51)武漢大學數字攝影測量與計算機視覺研究中心：http://www.whudpcv.cn/index.asp
(52)瑞士巴塞爾大學Sami Romdhani助理研究員：http://informatik.unibas.ch/personen/romdhani_sami/
(53)CMU大學研究員Yang Wang:http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html
(54)英國曼徹斯特大學Tim Cootes教授：http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/
(55)美國羅徹斯特大學教授Jiebo Luo:http://www.cs.rochester.edu/u/jluo/
(56)美國普渡大學機器人視覺實驗室：https://engineering.purdue.edu/RVL/Welcome.html
(57)美國賓利州立大學感知、運動與認識實驗室：http://vision.cse.psu.edu/home/home.shtml
(58)美國賓夕法尼亞大學GRASP實驗室：https://www.grasp.upenn.edu/
(59)美國內達華大學裏諾校區CV實驗室：http://www.cse.unr.edu/CVL/index.php
(60)美國密西根大學vision實驗室：http://www.eecs.umich.edu/vision/index.html
(61)University of Massachusetts(麻省大學),視覺實驗室：http://vis-www.cs.umass.edu/index.html
(62)華盛頓大學博士後Iva Kemelmacher:http://www.cs.washington.edu/homes/kemelmi
(63)以色列魏茨曼科技大學Ronen Basri:http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ronen/index.html
(64)瑞士ETH-Zurich大學CV實驗室：http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/index.htm
(65)微軟CV研究員張正友：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/
(66)中科院自動化所醫學影像研究室：http://www.3dmed.net/
(67)中科院田捷研究員：http://www.3dmed.net/tian/
(68)微軟Redmond研究院研究員Simon Baker:http://research.microsoft.com/en-us/people/sbaker/
(69)普林斯頓大學教授李凱：http://www.cs.princeton.edu/~li/
(70)普林斯頓大學博士賈登：http://www.cs.princeton.edu/~jiadeng/
(71)牛津大學教授Andrew Zisserman： http://www.robots.ox.ac.uk/~az/
(72)英國leeds大學研究員Mark Everingham:http://www.comp.leeds.ac.uk/me/
(73)英國愛丁堡大學教授Chris William: http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/
(74)微軟劍橋研究院研究員John Winn: http://johnwinn.org/
(75)佐治亞理工學院教授Monson H.Hayes：http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/index.html
(76)微軟亞洲研究院研究員孫劍：http://research.microsoft.com/en-us/people/jiansun/
(77)微軟亞洲研究院研究員馬毅：http://research.microsoft.com/en-us/people/mayi/
(78)英國哥倫比亞大學教授David Lowe: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/
(79)英國愛丁堡大學教授Bob Fisher: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/
(80)加州大學聖地亞哥分校教授Serge J.Belongie:http://cseweb.ucsd.edu/~sjb/
(81)威斯康星大學教授Charles R.Dyer: http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/
(82)多倫多大學教授Allan.Jepson: http://www.cs.toronto.edu/~jepson/
(83)倫斯勒理工學院教授Qiang Ji: http://www.ecse.rpi.edu/~qji/
(84)CMU研究員Daniel Huber: http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123
(85)多倫多大學教授：David J.Fleet: http://www.cs.toronto.edu/~fleet/
(86)倫敦大學瑪麗女王學院教授Andrea Cavallaro:http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/
(87)多倫多大學教授Kyros Kutulakos: http://www.cs.toronto.edu/~kyros/
(88)杜克大學教授Carlo Tomasi: http://www.cs.duke.edu/~tomasi/
(89)CMU教授Martial Hebert: http://www.cs.cmu.edu/~hebert/
(90)MIT助理教授Antonio Torralba: http://web.mit.edu/torralba/www/
(91)馬里蘭大學研究員Yasel Yacoob: http://www.umiacs.umd.edu/users/yaser/
(92)康奈爾大學教授Ramin Zabih: http://www.cs.cornell.edu/~rdz/
(93)CMU博士田淵棟: http://www.cs.cmu.edu/~yuandong/
(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan: http://www.cs.cmu.edu/~srinivas/
(95)CMU大學ILIM實驗室：http://www.cs.cmu.edu/~ILIM/
(96)哥倫比亞大學教授Sheer K.Nayar: http://www.cs.columbia.edu/~nayar/
(97)三菱電子研究院研究員Fatih Porikli ：http://www.porikli.com/
(98)康奈爾大學教授Daniel Huttenlocher：http://www.cs.cornell.edu/~dph/
(99)南京大學教授周志華：http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm
(100)芝加哥豐田技術研究所助理教授Devi Parikh: http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html
(101)瑞士聯邦理工學院博士後Helmut Grabner:http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV
(102)香港中文大學教授賈佳亞：http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/index.html
(103)南京大學教授吳建鑫：http://c2inet.sce.ntu.edu.sg/Jianxin/index.html
(104)GE研究院研究員李關：http://www.cs.unc.edu/~lguan/
(105)佐治亞理工學院教授Monson Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/
(106)圖片檢索國際競賽PASCAL VOC(微軟劍橋研究院組織):http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/
(107)機器視覺開源處理庫彙總：http://archive.cnblogs.com/a/2217609/
(108)布朗大學教授Benjamin Kimia: http://www.lems.brown.edu/kimia.html
(109)數據堂-圖像處理相關的樣本數據：http://www.datatang.com/data/list/602026/p1
(110)東軟基於CV的汽車輔助駕駛系統：http://www.neusoft.com/cn/solutions/1047/
(111)馬里蘭大學教授Rema Chellappa:http://www.cfar.umd.edu/~rama/
(112)芝加哥豐田研究中心助理教授Devi Parikh：http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html
(113)賓夕法尼亞大學助理教授石建波：http://www.cis.upenn.edu/~jshi/
(114)比利時魯汶大學教授Luc Van Gool：http://www.vision.ee.ethz.ch/members/get_member.cgi?id=1, http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/
(115)行人檢測主頁：http://www.pedestrian-detection.com/
(116)法國學習算法與系統實驗室Basilio Noris博士：http://lasa.epfl.ch/people/member.php?SCIPER=129576 http://mldemos.epfl.ch/
(117)美國馬里蘭大學LARRY S.DAVIS教授：http://www.umiacs.umd.edu/~lsd/
(118)計算機視覺論文分類導航：http://www.visionbib.com/bibliography/contents.html
(119)計算機視覺分類信息導航：http://www.visionbib.com/
(120)西班牙馬德里理工大學博士Marcos Nieto：http://marcosnieto.net/
(121)香港理工大學副教授張磊：http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/
(122)以色列技術學院教授Michael Elad：http://www.cs.technion.ac.il/~elad/
(123)韓國啓明大學計算機視覺與模式識別實驗室：http://cvpr.kmu.ac.kr/
(124)英國諾丁漢大學Michel Valstar博士：http://www.cs.nott.ac.uk/~mfv/
(125)卡內基梅隆大學Takeo Kanade教授:http://www.ri.cmu.edu/people/kanade_takeo.html
(126)微軟學術搜索：http://libra.msra.cn/
(127)比利時天主教魯汶大學Radu Timofte博士：http://homes.esat.kuleuven.be/~rtimofte/，交通標誌檢測，定位，3D跟蹤
(128)迪斯尼匹茲堡研究院研究員：Iain Matthews:http://www.iainm.com/iainm/Home.html
http://www.ri.cmu.edu/person.html?type=publications&person_id=741 AAM,三維重建
（129）康奈爾大學視覺與圖像分析組：http://www.via.cornell.edu/ 醫學圖像處理
（130）密西根州立大學生物識別研究組：http://www.cse.msu.edu/biometrics/ 人臉識別、指紋識別、圖像檢索
（131）柏林科技大學計算機視覺與遙感實驗室：http://www.cv.tu-berlin.de/menue/computer_vision_remote_sensing/parameter/en/ 圖像分析、物體重建、基於圖像的表面測量、醫學圖像處理
（132）英國布里斯托大學數字多媒體研究組：http://www.cs.bris.ac.uk/Research/Digitalmedia/ 運動檢測與跟蹤、視頻壓縮、3D重建、字符定位
（133）英國薩利大學視覺、語音與信號處理中心： http://www.surrey.ac.uk/cvssp/ 人臉識別、監控、3D、視頻檢索、
（134）北卡萊羅納大學教堂山分校Marc Pollefeys教授：http://www.cs.unc.edu/~marc/ 基於視頻的3D模型生成、相機標定、運動檢測與分析、3D重建
（135）澳大利亞國立大學Richard Hartley教授：http://users.cecs.anu.edu.au/~hartley/ 運動估計、稀疏子空間、跟蹤、
（136）百度技術副總監於凱：http://www.dbs.ifi.lmu.de/~yu_k/ 深度學習，稀疏表示，圖像分類
（137）西安電子科技大學高新波教授：http://web.xidian.edu.cn/xbgao/index.html 質量評判、水印、稀疏表示、超分辨率
（138）加州大學伯克利分校Michael I.Jordan教授：http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/ 機器學習
（139）加州理工行人檢測相關資料：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/
（140）微軟Redmond研究院研究員Piotr Dollar: http://vision.ucsd.edu/~pdollar/ 行人檢測、特徵提取、
（141）視覺計算研究論壇：http://www.sigvc.org/bbs/ 中科院視覺計算研究小組的論壇
（142）美國坦桑尼亞州立大學稀疏學習軟件包：http://www.public.asu.edu/~jye02/Software/SLEP/index.htm 稀疏學習
（143）美國加州大學聖地亞哥分校Jacob Whitehill博士：http://mplab.ucsd.edu/~jake/ 機器學習
（144）美國布朗大學Michael J.Black教授：http://cs.brown.edu/~black/ 人的姿態估計和跟蹤
（145）美國加州大學聖地亞哥分校David Kriegman教授：http://cseweb.ucsd.edu/~kriegman/ 人臉識別
（146）南加州大學Paul Debevec教授：http://ict.debevec.org/~debevec/ 或 http://www.pauldebevec.com/ 將CV和CG結合研究 人臉捕捉重建技術
（147）伊利諾伊大學D.A.Forsyth教授：http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/ 三維重建
（148）英國牛津大學Ian Reid教授：http://www.robots.ox.ac.uk/~ian/ 跟蹤和機器人導航
（149）CMU大學Alyosha Efros 教授: https://www.cs.cmu.edu/~efros/ 圖像紋理合成
（150）加州大學伯克利分校Jitendra Malik教授：http://www.cs.berkeley.edu/~malik/ 輪廓檢測、圖像/視頻分割、圖形匹配、目標識別
（151）MIT教授William Freeman： http://people.csail.mit.edu/billf/ 圖像紋理合成
（152）CMU博士Henry Schneiderman： http://www.cs.cmu.edu/~hws/ 目標檢測和識別；
（153）微軟研究員Paul Viola: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/ AdaBoost算法
（154）微軟研究員Antonio Criminisi: http://research.microsoft.com/en-us/people/antcrim/ 圖像修補，三維重建，目標檢測與跟蹤；
（155）魏茨曼科學研究所教授Michal Irani: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~irani/ 超分辨率
（156）瑞士洛桑理工學院Pascal Fua教授：http://people.epfl.ch/pascal.fua/bio?lang=en 立體視覺，增強現實
（157）佐治亞理工學院Irfan Essa教授：http://www.ic.gatech.edu/people/irfan-essa 人臉表情識別
（158）中科院助理教授樊彬：http://www.sigvc.org/bfan/ 特徵描述；
（159）斯坦福大學Sebastian Thrun教授：http://robots.stanford.edu/index.html 機器人；
（160）多倫多大學Geoffrey E.Hinton教授：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/ 深度學習
（161）鳳巢系統架構師張棟博士：http://weibo.com/machinelearning
（162）2012年龍星計劃機器學習課程：http://bigeye.au.tsinghua.edu.cn/DragonStar2012/index.html
（163）中科院自動化所肖柏華教授：http://www.compsys.ia.ac.cn/people/xiaobaihua.html 文字識別、人臉識別、質量評判
（164）圖像視頻質量評判：http://live.ece.utexas.edu/research/quality/
（165）紐約大學Yann LeCun教授http://yann.lecun.com/ http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
手寫體數字識別
（166）二維條碼識別開源庫zxing：http://code.google.com/p/zxing/
（167）布朗大學Pedro Felzenszwalb教授：http://cs.brown.edu/~pff/ 特徵提取，Deformable Part Model
（168）伊利諾伊香檳大學Svetlana Lazebnik教授：http://www.cs.illinois.edu/homes/slazebni/ 特徵提取，聚類，圖像檢索
（169）荷蘭烏德勒支大學圖像與多媒體研究中心http://www.cs.uu.nl/centers/give/multimedia/index.html 圖像、多媒體檢索與匹配
（170）英國格拉斯哥大學信息檢索小組：http://ir.dcs.gla.ac.uk/ 文本、圖像、視頻檢索
（171）中科院自動化所孫哲南助理教書：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/znsun/ 虹膜識別、掌紋識別、人臉識別
（172）南京信息工程大學劉青山教授：http://www.jstuoke.com/web/xky/detail.asp?NewsID=1096 人臉圖像分析、醫學圖像分析
（173）清華大學助理教授馮建江：http://ivg.au.tsinghua.edu.cn/~jfeng/ 指紋識別
（174）北航助理教授黃迪：http://irip.buaa.edu.cn/~dihuang/ 3D人臉識別
（175）中山大學助理教授鄭偉詩：http://sist.sysu.edu.cn/~zhwshi/ 人臉識別、特徵匹配、聚類、檢索；
（176）google瑞士蘇黎世的工程師Thomas Deselaers: http://thomas.deselaers.de/index.html 圖像檢索
（177）百度深度學習研究中心博士後餘軼南：http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/ynyu/index.htm 目標檢測，圖像檢索
（178）威茲曼科技大學超分辨率：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/SingleImageSR.html
（179）德克薩斯大學奧斯汀分校Al Bovik教授：http://live.ece.utexas.edu/people/bovik/ 圖像視頻質量判別、特徵提取
（180）以色列希伯來大學Yair Weiss教授：http://www.cs.huji.ac.il/~yweiss/ 機器學習、超分辨率
（181）以色列希伯來大學Daniel Zoran博士：http://www.cs.huji.ac.il/~daniez/ 超分辨率、去噪
（182）美國加州大學Peyman Milanfar教授：http://users.soe.ucsc.edu/~milanfar/ 去噪
（183）中科院計算所副研究員常虹：http://www.jdl.ac.cn/user/hchang/index.html 圖像檢索、半監督學習、超分辨率
（184）以色列威茨曼大學Anat Levin教授：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~levina/ 去噪、去模糊
（185）以色列威茨曼大學Daniel Glasner博士後：http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~glasner/ 超分辨率、分割、姿態估計
（186）密西根大學助理教授Honglak Lee: http://web.eecs.umich.edu/~honglak/ 機器學習、特徵提取，去噪、稀疏表示；
（187）MIT周博磊博士：http://people.csail.mit.edu/bzhou/ 聚集分析、運動檢測
（188）美國田納西大學Li He博士：http://web.eecs.utk.edu/~lhe4/ 稀疏表示、超分辨率；
（189）Adobe研究院Jianchao Yang研究員：http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ 稀疏表示，超分辨率、圖片檢索、去噪、去模糊
（190）Deep Learning主頁：http://deeplearning.net/ 深度學習論文、軟件，代碼，demo，數據等；
（191）斯坦福大學Andrew Ng教授：http://cs.stanford.edu/people/ang/ 深度神經網絡，深度學習
（192）Elefant: http://elefant.developer.nicta.com.au/ 機器學習開源庫
（193）微軟研究員Ce Liu: http://people.csail.mit.edu/celiu/ 去噪、超分辨率、去模糊、分割
（194）West Virginia大學助理教授Xin Li: http://www.csee.wvu.edu/~xinl/ 邊緣檢測、降噪、去模糊
（195）http://www.csee.wvu.edu/~xinl/source.html 深度學習、去噪、編碼、壓縮感知、超分辨率、聚類、分割等相關代碼集合
（196）西班牙格拉納達大學超分辨率重建項目組：http://decsai.ugr.es/pi/superresolution/index.html
（197）清華大學程明明博士：http://mmcheng.net/ 圖像分割、檢索
（198）牛津布魯克斯大學Philip H.S.Torr教授：http://cms.brookes.ac.uk/staff/PhilipTorr/ 分割、三維重建
（199）佐治亞理工學院James M.Rehg教授：http://www.cc.gatech.edu/~rehg/ 分割、行人檢測、特徵描述、
（200）大規模圖像分類、檢測競賽ILSVRC（Stanford, Google舉辦）:
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2013/
（201）加州大學爾灣分校Deva Ramanan助理教授：http://www.ics.uci.edu/~dramanan/ 目標檢測，行人檢測，跟蹤、稀疏表示
（202）人臉識別測試圖片集：http://www.mlcv.net/
（203）美國西北大學博士Ming Yang: http://www.ece.northwestern.edu/~mya671/ 人臉識別、圖像檢索；
（204）美國加州大學伯克利分校博士後Ross B.Girshick：http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/ 目標檢測（DPM）
（205）中文語言資源聯盟：http://www.chineseldc.org/index.html 內有很多語言識別、字符識別的訓練，測試庫；
（206）西班牙巴塞羅那大學計算機視覺中心：http://www.cvc.uab.es/adas/site/ 檢測、跟蹤、3D、行人檢測、汽車輔助駕駛
（207）德國戴姆勒研究所Prof. Dr. Dariu M. Gavrila：http://www.gavrila.net/index.html 跟蹤、行人檢測、
（208）蘇黎世聯邦理工學院Andreas Ess博士後：http://www.vision.ee.ethz.ch/~aess/ 行人檢測、行爲檢測、跟蹤
（209）Libqrencode: http://fukuchi.org/works/qrencode/ 基於C語言的QR二維碼編碼開源庫
以下來自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 感謝 tornadomeet
跟opencv相關的：
2012年7月4日隨着opencv2.4.2版本的發佈，opencv更改了其最新的官方網站地址。
好像12年纔有這個論壇的，比較新。裏面有針對《learning opencv》這本書的視頻講解，不過視頻教學還沒出完，正在更新中。對剛入門學習opencv的人來說很不錯。
http://www.opencv.org.cn/forum/
opencv中文論壇，對於初次接觸opencv的學者來說比較不錯，入門資料多，opencv的各種英文文檔也翻譯成中文了。不足是感覺這個論壇上發帖提問很少人回答，也就是說討論不夠激烈。
http://code.opencv.org/projects/opencv
opencv版本bug修補，版本更新，以及各種相關大型活動安排,還包含了opencv最近幾個月內的活動路線，即未來將增加的功能等，可以掌握各種關於opencv進展情況的最新進展。
http://tech.groups.yahoo.com/group/OpenCV/
opencv雅虎郵件列表，據說是最好的opencv論壇，信息更新最新的地方。不過個人認爲要查找相關主題的內容，在郵件列表中非常不方便。
http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~jsyeh/wiki/doku.php
臺灣大學暑假集訓網站，內有鏈接到與opencv集訓相關的網頁。感覺這種教育形式還蠻不錯的。
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
opencv版本發佈地方。
http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog#241http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs
opencv版本內容更改日誌網頁,前面那個網頁更新最快。
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html
opencv中文教程網頁，分幾個模塊講解，有代碼有過程。內容是網友翻譯opencv自帶的doc文件裏的。
https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html
網友總結的常用帶有cvpr領域常見算法code鏈接的網址，感覺非常的不錯。
opencv的函數、類等查找網頁，有導航，查起來感覺不錯。
其他網友cvpr領域的鏈接總結：
http://www.cnblogs.com/kshenf/
網友整理常用牛人鏈接總結，非常多。不過個人沒有沒有每個網站都去試過。所以本文也是我自己總結自己曾經用過的或體會過的。
cvpr綜合網站論壇博客等：
中國計算機視覺論壇
這個博客很不錯，每次看完都能讓人興奮，因爲有很多關於cv領域的科技新聞，還時不時有視頻顯示。另外這個博客裏面的資源也整理得相當不錯。中文的。
一位網友的個人計算機視覺博客，有很多關於計算機視覺前沿的東西介紹，與上面的博客一樣，看了也能讓人興奮。
http://blog.csdn.net/v_JULY_v/
牛人博客，主攻數據結構，機器學習數據挖掘算法等。
國內科研團隊和牛人網頁：
http://vision.ia.ac.cn/zh/index_cn.html
中科院自動化所機器視覺課題小組，有相關數據庫、論文、課件等下載。
http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/
李子青教授個人主頁，中科院自動化所cvpr領域牛叉人！
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/
香港理工大學教授lei zhang個人主頁，也是cvpr領域一大牛人啊，cvpr，iccv各種發表。更重要的是他所以牛叉論文的code全部公開，非常難得！
http://liama.ia.ac.cn/wiki/start
中法信息、自動化與應用聯合實驗室，裏面很多內容不僅限而cvpr，還有ai領域一些其他的研究。
http://www.cogsci.xmu.edu.cn/cvl/english/
廈門大學特聘教授，cv領域一位牛人。研究方向主要爲目標檢測，目標跟蹤，運動估計，三維重建，魯棒統計學，光流計算等。
http://idm.pku.edu.cn/index.aspx
北京大學數字視頻編碼技術國家實驗室。
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
libsvm項目網址，臺灣大學的，很火！
http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/index.htm
山世光，人臉識別研究比較牛。在中國科學院智能信息處理重點實驗室
國外科研團隊和牛人網頁：
https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html
常見計算機視覺資源整理索引，國外學者整理，全是出名的算法，並且帶有代碼的，這個非常有幫助，其鏈接都是相關領域很火的代碼。
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/txtv-groups.html
國外學者整理的各高校研究所團隊網站
http://research.microsoft.com/en-us/groups/vision/
微軟視覺研究小組，不解釋，大家懂的，牛！
http://lear.inrialpes.fr/index.php
法國國家信息與自動化研究所，有對應牛人的鏈接，論文項目網頁鏈接，且一些code對應鏈接等。
http://www.cs.ubc.ca/~pcarbo/objrecls/
Learning to recognize objects with little supervision該篇論文的項目網頁，有對應的code下載，另附有詳細說明。
http://www.eecs.berkeley.edu/~lbourdev/poselets/
poselets相關研究界面，關於poselets的第一手資料。
http://www.cse.oulu.fi/CMV/Research
芬蘭奧盧大學計算機科學與工程學院網頁，裏面有很多cv領域相關的研究，比如說人臉，臉部表情，人體行爲識別，跟蹤，人機交互等cv基本都涉及有。
http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
卡耐基梅隆大學計算機視覺主頁，內容非常多。可惜的是該網站內容只更新到了2004年。
http://vision.stanford.edu/index.html
斯坦福大學計算機視覺主頁，裏面有非常非常多的牛人，比如說大家熟悉的lifeifei.
http://www.wavelet.org/index.php
關於wavelet研究的網頁。
加州大學洛杉磯分校統計學院，關於統計學習方面各種資料，且有相應的網上公開課。
卡耐基梅隆大學Alexei(Alyosha)Efros教授個人網站，計算機圖形學高手。
http://web.mit.edu/torralba/www//
mit牛人Associate教授個人網址，主要研究計算機視覺人體視覺感知，目標識別和場景理解等。
http://people.csail.mit.edu/billf/
mit牛人William T. Freeman教授，主要研究計算機視覺和圖像學
http://www.research.ibm.com/peoplevision/
IBM人體視覺研究中心，裏面除了有其研究小組的最新成果外，還有很多測試數據(特別是視頻）供下載。
vlfeat主頁，vlfeat也是一個開源組織，主要定位在一些最流行的視覺算法開源上，Ｃ編寫，其很多算法效果比opencv要好,不過數量不全，但是非常有用。
http://www.robots.ox.ac.uk/~az/
Andrew Zisserman的個人主頁，這人大家應該熟悉，《計算機視覺中的多視幾何》這本神書的作者之一。
http://www.cs.utexas.edu/~grauman/
KristenGrauman教授的個人主頁，是個大美女，且是2011年“馬爾獎”獲得者，”馬爾獎“大家都懂的，計算機視覺領域的最高獎項，目前無一個國內學者獲得過。她的主要研究方法是視覺識別。
http://groups.csail.mit.edu/vision/welcome/
mit視覺實驗室主頁。
http://code.google.com/p/sixthsense/
曾經在網絡上非常出名一個視頻，一個作者研究的第六感裝置，現在這個就是其開源的主頁。
http://vision.ucsd.edu/~pdollar/research.html#BehaviorRecognitionAnimalBehavior
Piotr Dollar的個人主要，主要研究方向是人體行爲識別。
http://www.mmp.rwth-aachen.de/
移動多媒體處理，將移動設備，計算機圖像學，視覺，圖像處理等結合的領域。
http://www.di.ens.fr/~laptev/index.html
Ivan Laptev牛人主頁，主要研究人體行爲識別。有很多數據庫可以下載。
http://blogs.oregonstate.edu/hess/
Rob Hess的個人主要，裏面有源碼下載，比如說粒子濾波，他寫的粒子濾波在網上很火。
http://morethantechnical.googlecode.com/svn/trunk/
cvpr領域一些小型的開源代碼。
做行人檢測的一個團隊，內部有一些行人檢測的代碼下載。
http://www.cs.utexas.edu/~grauman/research/pubs.html
UT-Austin計算機視覺小組，包含的視覺研究方向比較廣，且有的文章有源碼，你只需要填一個郵箱地址，系統會自動發跟源碼相關的信息過來。
書籍相關網頁：
http://www.imageprocessingplace.com/index.htm
岡薩雷斯的《數字圖像處理》一書網站，包含課程材料，matlab圖像處理工具包，課件ppt等相關素材。
期刊會議論文下載：
幾個頂級會議論文公開下載界面，比如說ICCV,CVPR,ECCV,ACCV,ICPR,SIGGRAPH等。
cvpr2012的官方地址，裏面有各種資料和信息，其他年份的地址類似推理更改即可。
http://www.sciencedirect.com/science/journal/02628856
ICV期刊下載
會議期刊相關信息：
http://conferences.visionbib.com/Iris-Conferences.html
該網頁列出了圖像處理，計算機視覺領域相關幾乎所有比較出名的會議時間表。
cvpr相關數據庫下載：
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jckrumm/WallFlower/TestImages.htm
微軟研究院牛人Wallflower Paper的論文中用到的目標檢測等測試圖片
http://archive.ics.uci.edu/ml/
UCI數據庫列表下載，最常用的機器學習數據庫列表。
http://www.cs.rochester.edu/~rmessing/uradl/
人體行爲識別通過關鍵點的跟蹤視頻數據庫，Rochester university的
http://www.research.ibm.com/peoplevision/performanceevaluation.html
IBM人體視覺研究中心，有視頻監控等非常多的測試視頻。
AI相關娛樂網頁：
該網站很好玩，可以測試你心裏想出的一個人名(當然前提是這個人必須有一定的知名度)，然後該網站會提出一系列的問題，你可以選擇yes or no,or I don’t know等等，最後系統會顯示你心中所想的那個人。
http://www.doggelganger.co.nz/
人與狗的匹配遊戲，攝像頭採集人臉，呵呵…
工具和code下載：
http://lear.inrialpes.fr/people/dorko/downloads.html
6種常見的圖像特徵點檢測子，linux下環境運行。不過只提供了二進制文件，不提供源碼。
http://www.cs.ubc.ca/~pcarbo/objrecls/index.html#code
ssmcmc的matlab代碼,是Learning to recognize objects with little supervision這一系列文章用的源碼，屬於目標識別方面的研究。
http://www.robots.ox.ac.uk/~timork/
仿射無關尺度特徵點檢測算子源碼，還有些其它算子的源碼或二進制文件。
http://www.vision.ee.ethz.ch/~bleibe/code/ism.html
隱式形狀模型(ISM)項目主頁，作者Bastian Leibe提供了linux下運行的二進制文件。
http://www.di.ens.fr/~laptev/download.html#stip
Ivan Laptev牛人主頁中的STIP特徵點檢測code，但是也只是有二進制文件，無源碼。該特徵點在行爲識別中該特徵點非常有名。
http://ai.stanford.edu/~quocle/
斯坦福大學Quoc V.Le主頁，上有它2011年行爲識別文章的代碼。
以下來自：http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8865621 感謝：Augusdi
C.1 數據集
一個關鍵就是用富有挑戰和典型的數據集來測試你算法的可靠性。當有背景或者他人的結果是可行的,這種測試可能甚至包含更多的信息(和質量更好)。
經過這些年，大量的數據集已經被提出來用於測試和評估計算機視覺算法。許多這些數據集和軟件被編入了計算機視覺的主頁。一些更新的網址，像CVonline
(http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline ), VisionBib.Com (http://datasets.visionbib.com/ ), and Computer Vision online (http://computervisiononline.com/ ), 有更多最新的數據集和軟件。
下面，我列出了一些用的最多的數據集，我將它們讓章節排列以便它們聯繫更緊密。
第二章：圖像信息
CUReT: Columbia-Utrecht 反射率和紋理數據庫Reflectance and TextureDatabase,http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/software/curet/ (Dana, van Ginneken, Nayaret al. 1999).
Middlebury Color Datasets:不同攝像機拍攝的圖像，註冊後用於研究不同的攝像機怎麼改變色域和彩色registeredcolor images taken by different cameras to study how they transform gamuts andcolors, http://vision.middlebury.edu/color/data/ Chakrabarti, Scharstein, and Zickler 2009).
第三章：圖像處理
Middlebury test datasets forevaluating MRF minimization/inference algorithms評估隱馬爾科夫隨機場最小化和推斷算法,
http://vision.middlebury.edu/MRF/results/ (Szeliski, Zabih, Scharstein et al. 2008).
第四章：特徵檢測和匹配
Affine Covariant Featuresdatabase（反射協變的特徵數據集） for evaluating feature detector and descriptor matching quality andrepeatability（評估特徵檢測和描述匹配的質量和定位精度）, http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/
(Miko-lajczyk and Schmid 2005;Mikolajczyk, Tuytelaars, Schmid et al. 2005).
Database of matched imagepatches for learning （圖像斑塊匹配學習數據庫）and feature descriptor evaluation（特徵描述評估數據庫）,
http://cvlab.epfl.ch/~brown/patchdata/patchdata.html
(Winder and Brown 2007;Hua,Brown, and Winder 2007).
第五章;分割
BerkeleySegmentation Dataset（分割數據庫） and Benchmark of 1000 images labeled by 30 humans,（30個人標記的1000副基準圖像）along with an evaluation,http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/segbench/(Martin, Fowlkes, Tal et al.2001).
Weizmann segmentationevaluation database of 100 grayscale images with ground truth segmentations,
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/Seg EvaluationDB/index.html
(Alpert, Galun, Basri et al. 2007).
第八章：稠密運動估計
TheMiddlebury optic flow evaluation（光流評估） Web site,http://vision.middlebury.edu/flow/data/
(Baker,Scharstein, Lewis et al. 2009).
The Human-Assisted MotionAnnotation database,（人類輔助運動數據庫）
http://people.csail.mit.edu/celiu/motionAnnotation/ (Liu, Freeman, Adelson etal. 2008)
第十章：計算機攝像學
High DynamicRange radiance（輻射）maps, http://www.debevec.org/Research/HDR/
(De-bevecand Malik 1997).
Alpha matting evaluation Website, http://alphamatting.com/ (Rhemann, Rother, Wang
et al. 2009).
第十一章：Stereo correspondence立體對應
Middlebury Stereo Datasets andEvaluation, http://vision.middlebury.edu/stereo/(Scharstein
and Szeliski 2002).
StereoClassification（立體分類） and Performance Evaluation（性能評估） of different aggregation（聚類） costs for stereo matching（立體匹配）,http://www.vision.deis.unibo.it/spe/SPEHome.aspx (Tombari, Mat-
toccia, Di Stefano et al.2008).
Middlebury Multi-View StereoDatasets,
http://vision.middlebury.edu/mview/data/ (Seitz,Curless, Diebel etal. 2006).
Multi-view and Oxford Collegesbuilding reconstructions,
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/data-mview.html .
Multi-View Stereo Datasets, http://cvlab.epfl.ch/data/strechamvs/ (Strecha, Fransens,
and Van Gool 2006).
Multi-View Evaluation, http://cvlab.epfl.ch/~strecha/multiview/ (Strecha, von Hansen,
Van Gool et al. 2008).
第十二章：3D重建
HumanEva: synchronized video（同步視頻） and motion capture （動作捕捉）dataset for evaluation ofarticulated human motion, http://vision.cs.brown.edu/humaneva/ Sigal, Balan, and Black 2010).
第十三章：圖像渲染
The (New) Stanford Light FieldArchive, http://lightfield.stanford.edu/
(Wilburn, Joshi,Vaish et al.2005).
Virtual Viewpoint Video:multi-viewpoint video with per-frame depth maps,
http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/ivm/vvv/ (Zitnick, Kang, Uytten-
daele et al. 2004).
第十四章：識別
查找一系列的視覺識別數據庫，在表14.1–14.2.除了那些，這裏還有：
Buffy pose classes, http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/ buffy pose classes/ andBuffy
stickmen V2.1, http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/stickmen/index.html(Ferrari,Marin-
Jimenez, and Zisserman 2009;Eichner and Ferrari 2009).
H3D database of pose/jointannotated photographs of humans,
http://www.eecs.berkeley.edu/~lbourdev/h3d/ (Bourdev and Malik 2009).
Action Recognition Datasets,http://www.cs.berkeley.edu/projects/vision/action, has point-
ers toseveral datasets for action and activity recognition, as well as some papers.（有一些關於人活動和運動的數據庫和論文） The humanaction database athttp://www.nada.kth.se/cvap/actions/ 包含更多的行動序列。
C.2 軟件資源
一個對於計算機視覺算法最好的資源就是開源視覺圖像庫（opencv）(http://opencv.willowgarage.com/wiki/),他有在intel的Gary Bradski和他的同事開發，現在由Willow Garage (Bradsky and Kaehler 2008)維護和擴展。一部分可利用的函數在http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/中：
圖像處理和變換 (濾波，形態學，金字塔);
圖像幾何學的變換 (旋轉，改變大小);
混合圖像變換 (傅里葉變換，距離變換);
直方圖;
分割 (分水嶺, mean shift);
特徵檢測 (Canny, Harris, Hough, MSER, SURF);
運動分析和物體分析 (Lucas–Kanade, mean shift);
相機矯正和3D重建
機器學習 (k nearest neighbors, 支持向量機, 決策樹, boost-
ing, 隨機樹, expectation-maximization, 和神經網絡).
Intel的Performance Primitives (IPP)library, http://software.intel.com/en-us/intel-ipp/，包含
各種各樣的圖像處理任務的最佳優化代碼，許多opencv中的例子利用了這個庫，加入他安裝了，程序運行得更快。依據功能，他和Opencv有很多相同的運算處理，並且加上了額外的庫針對圖像視頻壓縮，信號語音處理和矩陣代數。
MTALAB中的Image Processing Toolbox圖像處理工具，http://www.mathworks.com/products/image/，包含常規的處理，空域變換（旋轉，改變大小），常規正交，圖像分析和統計學（變邊緣，哈弗變換），圖像增強（自適應直方圖均衡，中值濾波），圖像恢復（去模糊），線性濾波（卷積），圖像變換（傅里葉，離散餘弦變換）和形態學操作（連通域和距離變換）
兩個比較舊的庫，它們沒有被髮展，但是包含了一些的有用的常規操作：
VXL (C++Libraries for Computer Vision Research and Implemen-tation,http://vxl.sourceforge.net/)
LTI-Lib 2 (http://www.ie.itcr.ac.cr/palvarado/ltilib-2/homepage/ ).
圖像編輯和視圖包，例如Windows Live Photo Gallery, iPhoto, Picasa,GIMP, 和 IrfanView，它們對執行這些處理非常有用：常規處理任務，格式轉換，觀測你的結果。它們同樣可以用於對圖像處理算法有趣的實現參考，例如色調調整和去噪。
這裏他也有一些軟件包和基礎框架對你建一個實時視頻處理的DEMOS很有用，Vision on Tap(http://www.visionontap.com/ )提供一個可以實時處理你的網絡攝像頭的網頁服務(Chiu and Raskar 2009）。Video-Man (VideoManager,http://videomanlib.sourceforge.net/處理實時的基於視頻的DEMOS和應用非常有用，你也可以用MATLAB中的imread直接從任何URl（例如網絡攝像頭）中讀取視頻。
下面，我列出了一些額外的網絡資源，讓章節排列以便它們看起來聯繫更緊密：
第三章:圖像處理
matlabPyrTools—MATLAB 下的源碼對於拉普拉斯變換，金字塔, QMF/小波, 和
steerable pyramids, http://www.cns.nyu.edu/~lcv/software.php (Simoncelli and Adel-
son 1990a; Simoncelli,Freeman, Adelson et al. 1992).
BLS-GSM 圖像去噪, http://decsai.ugr.es/~javier/denoise/ (Portilla, Strela,Wain-
wright et al. 2003).
Fast bilateral filtering code（快速雙邊濾波）, http://people.csail.mit.edu/jiawen/#code(Chen, Paris, and Durand 2007).
C++ implementation of the fastdistance transform algorithm,
http://people.cs.uchicago.edu/~pff/dt/ (Felzenszwalb andHuttenlocher 2004a).
GREYC’s Magic Image Converter,including image restoration software using regularization and anisotropicdiffusion, http://gmic.sourceforge.net/gimp.shtml(Tschumperl´ e and Deriche 2005).
第四章：圖像特徵檢測和匹配
VLFeat, 一個開放便捷的計算機視覺算法庫
http://vlfeat.org/ (Vedaldi and Fulkerson 2008).
SiftGPU: A GPU Implementationof Scale Invariant Feature Transform (SIFT),
GPU實現的尺度特徵性變換
http://www.cs.unc.edu/~ccwu/siftgpu/ (Wu 2010).
SURF: Speeded Up RobustFeatures, http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/
(Bay, Tuyte-laars, and VanGool 2006).
FAST corner detection, http://mi.eng.cam.ac.uk/~er258/work/fast.html
(Rosten and Drum-mond 2005, 2006).
Linux binaries for affineregion detectors and descriptors, as well as MATLAB files to
compute repeatability andmatching scores,
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/
Kanade–Lucas–Tomasi featuretrackers: KLT, http://www.ces.clemson.edu/~stb/klt/(Shi and Tomasi 1994);
GPU-KLT, http://cs.unc.edu/~cmzach/opensource.html (Zach,Gallup, and Frahm2008); Lucas–Kanade 20 Years On, http://www.ri.cmu.edu/projects/project 515.html (Baker and Matthews 2004).
第五章：分割
高效的基於圖形的分割http://people.cs.uchicago.edu/~pff/segment
(Felzenszwalb and Huttenlocher2004b).
EDISON, 邊緣檢測和圖像追蹤,
http://coewww.rutgers.edu/riul/research/code/EDISON/
(Meer and Georgescu 2001; Comaniciu and Meer2002).
Normalized cuts segmentationincluding intervening contours,
http://www.cis.upenn.edu/~jshi/software/
(Shi and Malik 2000; Malik,Belongie, Leung et al. 2001).
Segmentation by weightedaggregation (SWA),利用加權集合的分割
http://www.cs.weizmann.ac.il/~vision/SWA (Alpert, Galun, Basri et al.2007).
第六章：基於特徵的對齊和校準
Non-iterative PnP algorithm,（非迭代PnP算法）
http://cvlab.epfl.ch/software/EPnP (Moreno-Noguer, Lep-etit, and Fua 2007).
Tsai Camera Calibration（相機矯正） Software,
http://www-2.cs.cmu.edu/~rgw/TsaiCode.html (Tsai 1987).
Easy CameraCalibration Toolkit,（簡易相機校準工具包）http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/ Calib/ (Zhang 2000).
Camera Calibration Toolbox forMATLAB,
http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib doc/ ; a C version is included in OpenCV.
MATLAB functions for multipleview geometry,
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/ (Hartley and Zisserman2004).
第七章：運動重建
SBA: A generic sparse bundle(稀疏束) adjustment C/C++ package basedon the Levenberg–
Marquardt algorithm, http://www.ics.forth.gr/~lourakis/sba/ (Lourakis and Argyros 2009).
Simple sparse bundleadjustment (SSBA), http://cs.unc.edu/~cmzach/opensource.html .
Bundler, structure from motionfor unordered image collections(無序圖像集),
http://phototour.cs.washington.edu/bundler/ (Snavely, Seitz, and Szeliski 2006).
第八章:稠密運動估計
光流, http://www.cs.brown.edu/~black/code.html (Black and Anan-
dan 1996).
Optical flow（光流） using total variation（全變量差） and conjugate gradientdescent（共軛梯度下降）, http://people.csail.mit.edu/celiu/OpticalFlow/ (Liu 2009).
TV-L1 optical flow on the GPU, http://cs.unc.edu/~cmzach/opensource.html
(Zach,Pock, and Bischof2007a).
elastix: atoolbox for rigid（剛性） and nonrigid（非剛性） registration of images（配準圖像）, http://elastix.isi.uu.nl/ (Klein, Staring, and Pluim 2007).
Deformable image registration（可變形的配準圖像） using discreteoptimization（離散最優化）, http://www.mrf-registration.net/deformable/index.html
(Glocker, Komodakis, Tziritas et al. 2008).
第九章：圖像縫合
Microsoft Research ImageCompositing Editor for stitching images,（圖像拼接，圖像合成）
http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/ivm/ice/ .
第十章：計算機攝影學
HDRShop software for combiningbracketed exposures（包圍式曝光） into high-dynamic range radiance images, http://projects.ict.usc.edu/graphics/HDRShop/.
Super-resolution（超分辨率） code,
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/SR/ (Pickup 2007;Pickup, Capel,Roberts et al. 2007, 2009).
第十一章：立體對應
StereoMatcher, standalone C++stereo matching code,
http://vision.middlebury.edu/stereo/code/ (Scharstein and Szeliski2002).
Patch-based multi-view stereosoftware (PMVS Version 2),
http://grail.cs.washington.edu/software/pmvs/ (Furukawa and Ponce 2011).
第十二章：3D重建
Scanalyze: a system foraligning and merging range data,
http://graphics.stanford.edu/software/scanalyze/ (Curless and Levoy 1996).
MeshLab: software forprocessing, editing, and visualizing unstructured 3D triangular
meshes, http://meshlab.sourceforge.net/.
VRML viewers (various) arealso a good way to visualize texture-mapped 3D models.
節 12.6.4: Whole body modeling andtracking（全身建模和追蹤）
Bayesian 3D person tracking（貝葉斯3D人體追蹤）,http://www.cs.brown.edu/~black/code.html (Sidenbladh,Black, and Fleet2000; Sidenbladh and Black 2003).
HumanEva: baseline code forthe tracking of articulated human motion,
http://vision.cs.brown.edu/humaneva/ (Sigal, Balan, and Black 2010).
節 14.1.1: Face detection（人臉檢測）
Sample face detection code andevaluation tools,
http://vision.ai.uiuc.edu/mhyang/face-detection-survey.html.
節 14.1.2: Pedestrian detection（行人追蹤）
A simple object detector withboosting,
http://people.csail.mit.edu/torralba/shortCourseRLOC/boosting/boosting.html
(Hastie, Tibshirani, and Friedman 2001;Torralba, Murphy, and Freeman 2007).
Discriminatively（有區別） trained deformable（可變形） part models,http://people.cs.uchicago.edu/~pff/latent/ (Felzenszwalb, Girshick,McAllester et al. 2010).
Upper-body detector（上身檢測）,
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/UpperBody/ (Ferrari,Marin-Jimenez, andZisserman 2008).
2D articulated human poseestimation software,
http://www.vision.ee.ethz.ch/~calvin/articulated_human_pose_estimation_code/(Eichner and Ferrari 2009).
節 14.2.2: Active appearance and 3Dshape models
AAMtools: An active appearancemodeling toolbox,
http://cvsp.cs.ntua.gr/software/AAMtools/ (Papandreou and Maragos2008).
節 14.3: Instance recognition
FASTANN and FASTCLUSTER forapproximate k-means (AKM),
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/ (Philbin, Chum, Isard et al. 2007).
Feature matching using fastapproximate nearest neighbors,
http://people.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN (Muja and Lowe 2009).
節 14.4.1: Bag of words(詞袋)
Two bag of words classifiers, http://people.csail.mit.edu/fergus/iccv2005/bagwords.html
(Fei-Fei and Perona 2005;Sivic, Russell, Efros et al. 2005).
Bag of features andhierarchical（分層） k-means, http://www.vlfeat.org/ (Nist´ er and Stew´enius2006; Nowak, Jurie, and Triggs 2006).
節 14.4.2: Part-based models
A simple parts and structureobject detector,
http://people.csail.mit.edu/fergus/iccv2005/partsstructure.html
(Fischler and Elschlager 1973; Felzenszwalband Huttenlocher 2005).
節 14.5.1: Machine learning software
Support vector machines (SVM)software (
http://www.support-vector-machines.org/SVM soft.html )
包含很多支持向量機的庫,
SVMlight http://svmlight.joachims.org/ ;
LIBSVM, http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/(Fan, Chen,and Lin 2005);
LIBLINEAR, http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ (Fan,Chang, Hsieh et al.2008).
Kernel Machines: links to SVM,Gaussian processes, boosting, and other machine
learning algorithms, http://www.kernel-machines.org/software .
Multiple kernels for imageclassification,
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/MKL
(Varma and Ray 2007; Vedaldi, Gulshan, Varmaet al. 2009).
附錄 A.1–A.2: Matrix decompositions（矩陣分解） and linear least squares（線性最小乘）
BLAS (BasicLinear Algebra Subprograms基本線性代數子程序),
http://www.netlib.org/blas/ (Blackford,Demmel, Dongarraet al. 2002).
LAPACK (Linear Algebra（線性代數） PACKage),
http://www.netlib.org/lapack/ (Anderson, Bai,Bischof etal. 1999).
GotoBLAS, http://www.tacc.utexas.edu/tacc-projects/.
ATLAS (Automatically TunedLinear Algebra Software),
http://math-atlas.sourceforge.net/ (Demmel, Dongarra, Eijkhoutet al. 2005).
Intel Math Kernel Library(MKL), http://software.intel.com/en-us/intel-mkl/.
AMD CoreMath Library (ACML),
http://developer.amd.com/cpu/Libraries/acml/Pages/default.aspx .
Robust PCA code（魯棒主成分分析）,http://www.salle.url.edu/~ftorre/papers/rpca2.html
(De la Torre and Black 2003).
Appendix A.3: Non-linear leastsquares非線性最小二乘
MINPACK, http://www.netlib.org/minpack/.
levmar: Levenberg–Marquardtnonlinear least squares algorithms, 非線性最小二乘
http://www.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/ (Madsen, Nielsen, andTingleff 2004).
附錄 A.4–A.5: Direct（直接） and iterative（迭代） sparse matrix（稀疏矩陣） solvers
SuiteSparse (variousreordering algorithms, 各種各樣的重排算法CHOLMOD) and SuiteSparse QR, http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/SuiteSparse/ (Davis 2006, 2008).
PARDISO (iterative and sparsedirect solution), http://www.pardiso-project.org/.
TAUCS (sparse direct,iterative, out of core, preconditioners),
http://www.tau.ac.il/~stoledo/taucs/ .
HSL Mathematical SoftwareLibrary, http://www.hsl.rl.ac.uk/index.html .
Templatesfor the solution of linear systems（線性系統解決問題的模板）,http://www.netlib.org/linalg/html templates/Templates.html (Barrett, Berry, Chan et al.1994). Download the PDF for instructions（說明） on how to get the software.
ITSOL,MIQR, and other sparsesolvers,
http://www-users.cs.umn.edu/~saad/software/ (Saad 2003).
ILUPACK, http://www-public.tu-bs.de/~bolle/ilupack/ .
附錄 B: Bayesian modeling and inference（貝葉斯建模和推斷）
Middleburysource code for MRF minimization（隱馬爾科夫隨機場最小化）,http://vision.middlebury.edu/MRF/code/ (Szeliski, Zabih, Scharsteinet al. 2008).
C++ code for efficient beliefpropagation for early vision,
http://people.cs.uchicago.edu/~pff/bp/ (Felzenszwalb andHuttenlocher 2006).
FastPD MRF optimization（最優化） code,
http://www.csd.uoc.gr/~komod/FastPD (Komodakisand Tziritas2007a; Komodakis, Tziritas, and Paragios 2008)
算法 C.1 Calgorithm for Gaussian random noise generation, using the Box–Mullertransform.
C描述的利用Box–Muller 變換產生高斯隨機噪聲
double urand()
{
return ((double)rand()) / ((double) RAND MAX);
}
void grand(double& g1, double& g2)
{
#ifndef M_PI
#define M_PI 3.14159265358979323846
#endif // M_PI
double n1 = urand();
double n2 = urand();
double x1 = n1 + (n1 == 0); /* guardagainst log(0) */
double sqlogn1 = sqrt(-2.0 * log (x1));
double angl = (2.0 * M PI) * n2;
g1 = sqlogn1 * cos(angl);
g2 = sqlogn1 * sin(angl);
}
高斯噪聲的產生。許多基本的軟件包產生一些不同的隨機的噪聲(例如 運行在unix上的rand())，但是並不是所有的都有高斯隨機噪聲發生器。計算一個離散隨機常量，你可以用Box–Mullertransform (Box and Muller 1958)，他的c代碼在算法C.1中給出了，注意這個運行結果是返回一對隨機變量。相關的產生高斯隨機變量的方由Thomas, Luk, Leong et al. (2007)提出。
僞彩色產生。在很多應用中，很方便給圖像加上標記（或者給圖像特徵比如線）。一個最簡單的方式就是給不同的標記不同的顏色。在我的工作中，我發現用RGB立體色彩系給不同的標記賦予標準均勻的色彩是很方便的。
對於每一個（非消極）標記值，considerthe bits as being split among the three color channel，例如對於一個比特值爲9的值，
這個值可以被標記爲RGBRGBRGB，獲得三基色中的每一種顏色值後，顛倒比特值，結果是低位的比特值變化的最快。
實際上，對於一個八比特的顏色通道，這個比特值的顛倒可以被存在一個表或者一個存儲提前計算好的記錄有由標記值向僞彩色的改變的完整表。
圖 8.16 顯示了這樣一個僞彩色繪製的例子.
GPU實現
GPU的出現，可以處理像素着色和計算着色，導致了實時應用的快速計算機視覺算法的發展，例如，分割，追蹤，立體和運動估計（(Pock, Unger, Cremerset al. 2008; Vineet and Narayanan 2008; Zach,Gallup, and Frahm 2008）。一個好的資源來學習這些算法就是CVPR 2008 上關於Visual Computer Visionon GPUs的workshop。
http://www.cs.unc.edu/~jmf/Workshop_on_Computer_Vision_on_GPU.html他的論文可以在CVPR2008的會議集的DVD中找到。額外的關於GPU算法資源包括GPGPU網址和小組討論http://gpgpu.org/還有OpenVIDIAWeb site,http://openvidia.sourceforge.net/index.php/OpenVIDIA
C.3 PPT和講稿
正如我在前言中提到的，我希望提供和書中材料相一致的PPT，直到這些全部準備好，你最好的方式去看我在華盛頓大學上課時的PPT，和一寫相關課程中用到的教案。
這裏是一些這樣的課程列表：
UW 455:Undergraduate Computer Vision,
http://www.cs.washington.edu/education/courses/455/.
UW576:Graduate Computer Vision,
http://www.cs.washington.edu/education/courses/576.
StanfordCS233B: Introduction to Computer Vision,
http://vision.stanford.edu/teaching/cs223b/.
MIT6.869: Advances in Computer Vision,
http://people.csail.mit.edu/torralba/courses/6.869/6.869.computervision.htm.
Berkeley CS 280: Computer Vision, http://www.eecs.berkeley.edu/~trevor/CS280.html
UNC COMP776: Computer Vision, http://www.cs.unc.edu/~lazebnik/spring10.
Middlebury CS 453: Computer Vision,
http://www.cs.middlebury.edu/~schar/courses/cs453-s10/.
Related courses have also been taught onthe topic of Computational Photography, e.g.,
CMU 15-463: Computational Photography, http://graphics.cs.cmu.edu/courses/15-463/.
MIT 6.815/6.865: Advanced ComputationalPhotography,
http://stellar.mit.edu/S/course/6/sp09/6.815
Stanford CS 448A: Computational photographyon cell phones,
http://graphics.stanford.edu/courses/cs448a-10/.
SIGGRAPH courses on ComputationalPhotography,
http://web.media.mit.edu/~raskar/photo/.
這裏還有一些最好的關於各種計算機視覺主題的在線講稿，例如：belief propagation and graph cuts，它們在UW-MSR Course of Vision Algo-rithmshttp://www.cs.washington.edu/education/courses/577/04sp/
C.4 參考文獻：
這本的所有參考文獻在這本書的網站上，一個幾乎所有的計算機視覺的出版物都引用的更全面的部分註解書目由Keith Price維http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html.
這裏還有一個可搜索的計算機圖形學的參考書目http://www.siggraph.org/publications/bibliography/另外技術論文比較好的資源是GoogleScholar 和 CiteSeerX。
以下來自：http://ltma1821.blog.163.com/blog/static/1111208020076253147505/
圖像處理領域公認的重要英文期刊(SCI收錄)
以下來自：http://blog.csdn.net/y_xd2050/article/details/3365752
國外數字圖像處理網站
Visual Communications Lab
University of Southern California Signal and Image Processing Institute
Astronomical Image Processing System
King s College London Image processing group
Wavelets
Intel Open Source Computer Vision Library
Image Processing Library
Computer Vision Source Code
Matlab Pyramid Tools
AT&T Research Labs Cambridge
Signals and Systems
Center for Electronic Images Systems
Pattern Recognition Group
Human & Machine Perception
Signal Processing
Center for Vision and Image Sciences
Visual Communications Lab
Image Database
Signal Processing and Coding Lab
Signal Compression and Classification Group
IEEE Signal Processing Society
Home of Image Processing and Neural Network Laboratory
Neuro Science Web Search
Image Processing and Analysis Group
Image Processing Group
UC Berkeley Wavelet Grou
未完，待續..............