Computer Vision: Algorithms and Application书籍章节介绍及其源码
ComputerVision:
Algorithms and Applications
Richard Szeliski
本书网址：书的最好附录中，我总结了一些对学生，教授和研究者有用的附加材料。这本书的网址http://szeliski.org/Book
C.1 数据集
一个关键就是用富有挑战和典型的数据集来测试你算法的可靠性。当有背景或者他人的结果是可行的,这种测试可能甚至包含更多的信息(和质量更好)。
经过这些年，大量的数据集已经被提出来用于测试和评估计算机视觉算法。许多这些数据集和软件被编入了计算机视觉的主页。一些更新的网址，像CVonline
(http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline ), VisionBib.Com (http://datasets.visionbib.com/ ), and Computer Vision online (http://computervisiononline.com/ ), 有更多最新的数据集和软件。
下面，我列出了一些用的最多的数据集，我将它们让章节排列以便它们联系更紧密。
第二章：图像信息
CUReT: Columbia-Utrecht 反射率和纹理数据库Reflectance and TextureDatabase,http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/software/curet/ (Dana, van Ginneken, Nayaret al. 1999).
Middlebury Color Datasets:不同摄像机拍摄的图像，注册后用于研究不同的摄像机怎么改变色域和彩色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：图像处理
Middlebury test datasets forevaluating MRF minimization/inference algorithms评估隐马尔科夫随机场最小化和推断算法,
http://vision.middlebury.edu/MRF/results/ (Szeliski, Zabih, Scharstein et al. 2008).
第四章：特征检测和匹配
Affine Covariant Featuresdatabase（反射协变的特征数据集） for evaluating feature detector and descriptor matching quality andrepeatability（评估特征检测和描述匹配的质量和定位精度）, 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 （图像斑块匹配学习数据库）and feature descriptor evaluation（特征描述评估数据库）,
http://cvlab.epfl.ch/~brown/patchdata/patchdata.html
(Winder and Brown 2007;Hua,Brown, and Winder 2007).
第五章;分割
BerkeleySegmentation Dataset（分割数据库） and Benchmark of 1000 images labeled by 30 humans,（30个人标记的1000副基准图像）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：稠密运动估计
TheMiddlebury optic flow evaluation（光流评估） Web site, http://vision.middlebury.edu/flow/data/
(Baker,Scharstein, Lewis et al. 2009).
The Human-Assisted MotionAnnotation database,（人类辅助运动数据库）
http://people.csail.mit.edu/celiu/motionAnnotation/ (Liu, Freeman, Adelson etal. 2008)
第十章：计算机摄像学
High DynamicRange radiance（辐射）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立体对应
Middlebury Stereo Datasets andEvaluation, http://vision.middlebury.edu/stereo/ (Scharstein
and Szeliski 2002).
StereoClassification（立体分类） and Performance Evaluation（性能评估） of different aggregation（聚类） costs for stereo matching（立体匹配）, 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（同步视频） and motion capture （动作捕捉）dataset for evaluation ofarticulated human motion,http://vision.cs.brown.edu/humaneva/ Sigal, Balan, and Black 2010).
第十三章：图像渲染
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：识别
查找一系列的视觉识别数据库，在表14.1–14.2.除了那些，这里还有：
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.（有一些关于人活动和运动的数据库和论文） The humanaction database at http://www.nada.kth.se/cvap/actions/ 包含更多的行动序列。
C.2 软件资源
一个对于计算机视觉算法最好的资源就是开源视觉图像库（opencv）(http://opencv.willowgarage.com/wiki/),他有在intel的Gary Bradski和他的同事开发，现在由Willow Garage (Bradsky and Kaehler 2008)维护和扩展。一部分可利用的函数在http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/中：
图像处理和变换 (滤波，形态学，金字塔);
图像几何学的变换 (旋转，改变大小);
混合图像变换 (傅里叶变换，距离变换);
直方图;
分割 (分水岭, mean shift);
特征检测 (Canny, Harris, Hough, MSER, SURF);
运动分析和物体分析 (Lucas–Kanade, mean shift);
相机矫正和3D重建
机器学习 (k nearest neighbors, 支持向量机, 决策树, boost-
ing, 随机树, expectation-maximization, 和神经网络).
Intel的Performance Primitives (IPP)library, http://software.intel.com/en-us/intel-ipp/，包含
各种各样的图像处理任务的最佳优化代码，许多opencv中的例子利用了这个库，加入他安装了，程序运行得更快。依据功能，他和Opencv有很多相同的运算处理，并且加上了额外的库针对图像视频压缩，信号语音处理和矩阵代数。
MTALAB中的Image Processing Toolbox图像处理工具，http://www.mathworks.com/products/image/，包含常规的处理，空域变换（旋转，改变大小），常规正交，图像分析和统计学（变边缘，哈弗变换），图像增强（自适应直方图均衡，中值滤波），图像恢复（去模糊），线性滤波（卷积），图像变换（傅里叶，离散余弦变换）和形态学操作（连通域和距离变换）
两个比较旧的库，它们没有被发展，但是包含了一些的有用的常规操作：
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/ ).
图像编辑和视图包，例如Windows Live Photo Gallery, iPhoto, Picasa,GIMP, 和 IrfanView，它们对执行这些处理非常有用：常规处理任务，格式转换，观测你的结果。它们同样可以用于对图像处理算法有趣的实现参考，例如色调调整和去噪。
这里他也有一些软件包和基础框架对你建一个实时视频处理的DEMOS很有用，Vision on Tap(http://www.visionontap.com/ )提供一个可以实时处理你的网络摄像头的网页服务(Chiu and Raskar 2009）。Video-Man (VideoManager,http://videomanlib.sourceforge.net/处理实时的基于视频的DEMOS和应用非常有用，你也可以用MATLAB中的imread直接从任何URl（例如网络摄像头）中读取视频。
下面，我列出了一些额外的网络资源，让章节排列以便它们看起来联系更紧密：
第三章:图像处理
matlabPyrTools—MATLAB 下的源码对于拉普拉斯变换，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 图像去噪, http://decsai.ugr.es/~javier/denoise/ (Portilla, Strela,Wain-
wright et al. 2003).
Fast bilateral filtering code（快速双边滤波）, 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：图像特征检测和匹配
VLFeat, 一个开放便捷的计算机视觉算法库
http://vlfeat.org/ (Vedaldi and Fulkerson 2008).
SiftGPU: A GPU Implementationof Scale Invariant Feature Transform (SIFT),
GPU实现的尺度特征性变换
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
高效的基于图形的分割http://people.cs.uchicago.edu/~pff/segment
(Felzenszwalb and Huttenlocher2004b).
EDISON, 边缘检测和图像追踪,
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),利用加权集合的分割
http://www.cs.weizmann.ac.il/~vision/SWA (Alpert, Galun, Basri et al.2007).
第六章：基于特征的对齐和校准
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（相机矫正） Software,
http://www-2.cs.cmu.edu/~rgw/TsaiCode.html (Tsai 1987).
Easy CameraCalibration Toolkit,（简易相机校准工具包） 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：运动重建
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(无序图像集),
http://phototour.cs.washington.edu/bundler/ (Snavely, Seitz, and Szeliski 2006).
第八章:稠密运动估计
光流, http://www.cs.brown.edu/~black/code.html (Black and Anan-
dan 1996).
Optical flow（光流） using total variation（全变量差） and conjugate gradientdescent（共轭梯度下降）,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（刚性） and nonrigid（非刚性） registration of images（配准图像）, http://elastix.isi.uu.nl/ (Klein, Staring, and Pluim 2007).
Deformable image registration（可变形的配准图像） using discreteoptimization（离散最优化）, http://www.mrf-registration.net/deformable/index.html
(Glocker, Komodakis, Tziritas et al. 2008).
第九章：图像缝合
Microsoft Research ImageCompositing Editor for stitching images,（图像拼接，图像合成）
http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/ivm/ice/ .
第十章：计算机摄影学
HDRShop software for combiningbracketed exposures（包围式曝光） 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：立体对应
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.
节 12.6.4: Whole body modeling andtracking（全身建模和追踪）
Bayesian 3D person tracking（贝叶斯3D人体追踪）, 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).
节 14.1.1: Face detection（人脸检测）
Sample face detection code andevaluation tools,
http://vision.ai.uiuc.edu/mhyang/face-detection-survey.html.
节 14.1.2: Pedestrian detection（行人追踪）
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（有区别） trained deformable（可变形） part models, http://people.cs.uchicago.edu/~pff/latent/ (Felzenszwalb, Girshick,McAllester et al. 2010).
Upper-body detector（上身检测）,
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).
节 14.2.2: Active appearance and 3Dshape models
AAMtools: An active appearancemodeling toolbox,
http://cvsp.cs.ntua.gr/software/AAMtools/ (Papandreou and Maragos2008).
节 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).
节 14.4.1: Bag of words(词袋)
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).
节 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).
节 14.5.1: Machine learning software
Support vector machines (SVM)software (
http://www.support-vector-machines.org/SVM soft.html )
包含很多支持向量机的库,
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).
附录 A.1–A.2: Matrix decompositions（矩阵分解） and linear least squares（线性最小乘）
BLAS (BasicLinear Algebra Subprograms基本线性代数子程序),
http://www.netlib.org/blas/ (Blackford,Demmel, Dongarraet al. 2002).
LAPACK (Linear Algebra（线性代数） 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（鲁棒主成分分析）, http://www.salle.url.edu/~ftorre/papers/rpca2.html
(De la Torre and Black 2003).
Appendix A.3: Non-linear leastsquares非线性最小二乘
MINPACK, http://www.netlib.org/minpack/.
levmar: Levenberg–Marquardtnonlinear least squares algorithms, 非线性最小二乘
http://www.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/ (Madsen, Nielsen, andTingleff 2004).
附录 A.4–A.5: Direct（直接） and iterative（迭代） sparse matrix（稀疏矩阵） solvers
SuiteSparse (variousreordering algorithms, 各种各样的重排算法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（线性系统解决问题的模板）, http://www.netlib.org/linalg/html templates/Templates.html (Barrett, Berry, Chan et al.1994). Download the PDF for instructions（说明） 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/ .
附录 B: Bayesian modeling and inference（贝叶斯建模和推断）
Middleburysource code for MRF minimization（隐马尔科夫随机场最小化）, 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（最优化） 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 变换产生高斯随机噪声
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);
}
高斯噪声的产生。许多基本的软件包产生一些不同的随机的噪声(例如 运行在unix上的rand())，但是并不是所有的都有高斯随机噪声发生器。计算一个离散随机常量，你可以用Box–Mullertransform (Box and Muller 1958)，他的c代码在算法C.1中给出了，注意这个运行结果是返回一对随机变量。相关的产生高斯随机变量的方由Thomas, Luk, Leong et al. (2007)提出。
伪彩色产生。在很多应用中，很方便给图像加上标记（或者给图像特征比如线）。一个最简单的方式就是给不同的标记不同的颜色。在我的工作中，我发现用RGB立体色彩系给不同的标记赋予标准均匀的色彩是很方便的。
对于每一个（非消极）标记值，considerthe bits as being split among the three color channel，例如对于一个比特值为9的值，
这个值可以被标记为RGBRGBRGB，获得三基色中的每一种颜色值后，颠倒比特值，结果是低位的比特值变化的最快。
实际上，对于一个八比特的颜色通道，这个比特值的颠倒可以被存在一个表或者一个存储提前计算好的记录有由标记值向伪彩色的改变的完整表。
图 8.16 显示了这样一个伪彩色绘制的例子.
GPU实现
GPU的出现，可以处理像素着色和计算着色，导致了实时应用的快速计算机视觉算法的发展，例如，分割，追踪，立体和运动估计（(Pock, Unger, Cremerset al. 2008; Vineet and Narayanan 2008; Zach,Gallup, and Frahm 2008）。一个好的资源来学习这些算法就是CVPR 2008 上关于Visual Computer Visionon GPUs的workshop。
http://www.cs.unc.edu/~jmf/Workshop_on_Computer_Vision_on_GPU.html他的论文可以在CVPR2008的会议集的DVD中找到。额外的关于GPU算法资源包括GPGPU网址和小组讨论http://gpgpu.org/还有OpenVIDIAWeb site,http://openvidia.sourceforge.net/index.php/OpenVIDIA
C.3 PPT和讲稿
正如我在前言中提到的，我希望提供和书中材料相一致的PPT，直到这些全部准备好，你最好的方式去看我在华盛顿大学上课时的PPT，和一写相关课程中用到的教案。
这里是一些这样的课程列表：
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/.
这里还有一些最好的关于各种计算机视觉主题的在线讲稿，例如：belief propagation and graph cuts，它们在UW-MSR Course of Vision Algo-rithms http://www.cs.washington.edu/education/courses/577/04sp/
C.4 参考文献：
这本的所有参考文献在这本书的网站上，一个几乎所有的计算机视觉的出版物都引用的更全面的部分注解书目由Keith Price维http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html.
这里还有一个可搜索的计算机图形学的参考书目http://www.siggraph.org/publications/bibliography/另外技术论文比较好的资源是GoogleScholar 和 CiteSeerX。
原文地址：
http://blog.csdn.net/senlerliu/article/details/49822093
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3D Vision是NVIDIA显卡的一项3D立体显示技术，配备了相应的3D眼镜等设备，在家中就可以欣赏免费的3D大片和玩3D游戏了。 硬件要求 NVIDIA 3D Vision 分为3D Vision 和3D Vision Discover 两项技术。 3D Vision对硬件要求比较高， 要想体验到3D Vision效果，必须具备三个条件： …...
2024/4/27 21:53:51 - 在Win环境下安装Erlang
步骤一共分为四步：步骤一：下载erlang下载地址：64位：http://erlang.org/download/otp_win64_20.3.exe32位：http://erlang.org/download/otp_win32_20.3.exe自己选择适合自己系统的，进行下载安装。步骤二：安装erlang直接点击exe安装，安装路径自己配的要记住在哪里，最好自…...
2024/4/20 17:51:41 - 在游戏中如何使用LUA脚本语言
当你希望在你的游戏开始的时候读取一些信息，以配置你的游戏，这些信息通常都是放到一个文本文件中，在你的游戏启动的时候，你需要打开这个文件，然后解析字符串，找到所需要的信息。是的，或许你认为这样就足够了，为什么还要使用Lua呢？应用于“配置”这个目的，Lua提供给你…...
2024/4/20 17:51:40 - v-rep Vision sensor 内参
介绍基于图像的伺服控制离不开相机的标定，这里研究v-rep中的图像传感器的内参数选择透视模式（perspective mode）以及忽略深度信息调整裁剪平面 （范围之外不可视）调整张角 调整分辨率 （和应用匹配，过高了就会浪费仿真的运算资源，渲染需要时间的）假设w>hv-rep中最大分…...
2024/4/20 17:51:39 - 【Erlang入门02】强大开发工具rebar3
在写这篇文章之前，我也有过考虑，是不是需要写语法，写案例，写其他基础的东西。但转念一下（因为懒），那些方面的资料还是很容易就可以寻找的，像是《Erlang编程指南》《Erlang OTP并发编程实战》《Erlang趣学指南》等等。但我看到的部分有一个通病就是，看完之后，我并不知…...
2024/4/20 17:51:38 - Erlang学习笔记(一)Erlang在win10中配置环境
根据老师的安排开始了Erlang语言的学习之路，今天是第一天。还没搞明白，先挖个坑，记录一下如何实现环境变量的配置。 网上也有一些前辈的经验之谈，我在这里也稍微总结一下，顺便加入一些自己的体会。 需要注意的是这里我的电脑是win10 64位系统。环境配置如下： 1. 下载Erla…...
2024/4/20 17:51:37 - 计算机视觉（ComputerVision, CV）入门
以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。打算从事 这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的具体应用。搞研究的…...
2024/4/21 10:08:33 - (Erlang语言)数据类型详细介绍——binary
binary 是 Erlang 中一个具有特色的数据结构，用于处理大块的“原始的”字节块。如果没有 binary 这种数据类型，在 Erlang 中处理字节流的话可能还需要像列表或元组这样的数据结构。根据之前对这些数据结构 Eterm 的描述，数据块中的每一个字节都需要一个或两个机器字来表达，…...
2024/4/26 4:37:35 - computer vision：algorithm and application1
转自：http://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/7191794computer vision：algorithm and application计算机视觉算法与应用这本书中附录里的关于计算机视觉的一些测试数据集和源码站点，我整理了下，加了点中文注解。ComputerVision:Algorithms and Application…...
2024/4/21 10:08:31 - erlang 进程独占的可能性
erlang 进程独占的可能性erlang 的进程调度靠的是reduction，reduction的调用一般是在某一个原子或者基础指令调用完后才会调用, 如果减少至0，则进程切换。 所以进程并不是在任意指令下切换。那也就是说如果有某个命令没有调用到reduction， 这样也就不会进程切换， 就会出现进…...
2024/4/26 9:10:25 - Erlang中的图形化检测工具总结
今天来到公司，同事问如何查看进程信息，于是想到了erlang中有可视化图形工具，现在做一个总结。(公司还是R15) Erlang R17版本以下的查看方式 这儿例举出若干个用于检视运行时系统的图形化工具，这些工具可以很好地帮助我们增进对系统的理解。借助这些工具，我们可以很好地以图…...
2024/4/20 17:52:05 - Vision 引擎8.2带来了跨平台的3D游戏技术
Vision 引擎8.2带来了跨平台的3D游戏技术美国旧金山-2011年10月11日-Havok公司，一家游戏和娱乐产业中知名的互动软件提供商，今天发布公告：正式推出Vision引擎最新版本Vision 8.2！Havok Vision引擎是业界领先的跨平台3D游戏引擎，更新版本包含MMO游戏和移动游戏开发优化的功…...
2024/4/20 17:52:03 - Computer Vision
Computer Vision Homepage 资源很全的一个门户， cmu搞的 UCF computer vision 相关，有较多源代码 Computer Vision Software 正如题目，有许多相关软件、代码 Web 资源 某人的网页，收集了CV界的一些资源，如牛人、牛团体等 UC Berkeley Computer Vision Group People in C…...
2024/4/27 8:49:51 - [Erlang]Binary陷阱汇总
原创文章，转载请注明出处：服务器非业余研究http://blog.csdn.net/erlib 作者Sunface联系邮箱：cto@188.com1.有个同学在群里问了这样一个问题： << <<(X * X)>> || <<X>> <= <<1,3,56 >> >> 结果输出的是<<1,…...
2024/4/20 17:52:01 - erlang 各种数据类型占用的内存大小
用erlang的话讲，深入了解erlang不同数据类型所占的内存空间大小，是erlang高效编程的一个良好开始。一个程序要运行，就要先描述其算法。描述一个算法应先说明算法中要用的数据，数据以变量或常量的形式来描述。每个变量或常量都有数据类型。很多人都以为要把算法写得多精湛，…...
2024/4/20 17:52:00 - KCG-VISION：形状匹配
新建工程新建工程"Shape_Match"，其过程或下载软件可以参考《KCG-VISION：获取图片》。实验目的找到下图中所有的目标U形零件的位置和角度。制作模板模板图像如下图选择“工具->制作形状匹配模板”。然后弹出如下界面，依次配置输入模板图像，输出模型路径，和配置…...
2024/4/20 17:51:59 - NI视觉视觉软件简介
National Instruments机器视觉软件包括如下产品： Vision Development Module National Instruments的Vision Development Module是用于使用文本编程方法开发机器视觉的工程师和科学家，例如NI LabVIEW和Microsoft C++, Visual Basic及.NET。该模块提供实现图像处理和分析的功能…...
2024/4/20 17:51:58
最新文章
- 数字旅游打造个性化旅行体验，科技让旅行更精彩：借助数字技术，旅行者可以定制专属旅行计划，享受个性化的旅行体验
目录 一、引言 二、数字旅游的兴起与发展 三、数字技术助力个性化旅行体验 1、智能推荐系统：精准匹配旅行者需求 2、定制化旅行计划：满足个性化需求 3、实时互动与分享：增强旅行体验 四、科技提升旅行便捷性与安全性 1、移动支付与电…...
2024/4/28 5:54:43 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言，在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下： w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/3/20 10:50:27 - Android Framework学习笔记（2）----系统启动
Android系统的启动流程 启动过程中，用户可控部分是framework的init流程。init是系统中的第一个进程，其它进程都是它的子进程。 启动逻辑源码参照：system/core/init/main.cpp 关键调用顺序：main->FirstStageMain->SetupSel…...
2024/4/26 21:26:41 - 贪心算法|376.摆动序列
力扣题目链接 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {if (nums.size() < 1) return nums.size();int curDiff 0;int preDiff 0;int result 1;for (int i 0; i < nums.size() - 1; i) {curDiff nums[i 1] - nums[i];if ((pre…...
2024/4/27 10:05:45 - 【外汇早评】美通胀数据走低，美元调整
原标题：【外汇早评】美通胀数据走低，美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据，同比增长1.6%，低于前值和预期值的1.7%，距离美联储的通胀目标2%继续走低，通胀压力较低，且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显，因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/4/26 18:09:39 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤，价格调整
原标题：【原油贵金属周评】原油多头拥挤，价格调整本周国际劳动节，我们喜迎四天假期，但是整个金融市场确实流动性充沛，大事频发，各个商品波动剧烈。美国方面，在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会，维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变，符合市场预期。同时美联储…...
2024/4/28 3:28:32 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题：【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五，美国方面公布了新一期的非农就业数据，大幅好于前值和预期，新增就业重新回到20万以上。具体数据： 美国4月非农就业人口变动 26.3万人，预期 19万人，前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%，预期 3.8%，前值 3…...
2024/4/26 23:05:52 - 【原油贵金属早评】库存继续增加，油价收跌
原标题：【原油贵金属早评】库存继续增加，油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据，上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶，增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称，沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油，印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/4/27 4:00:35 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题：【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升，避险资金回流日元有关，也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期，日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策，但这符…...
2024/4/27 17:58:04 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场，填补伊朗问题的影响
原标题：【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场，填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温，导致市场担忧影响原油供给，油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露，沙特6月石油出口料将低于700万桶/日，沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”，沙特将满…...
2024/4/27 14:22:49 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题：【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议，昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告，伊朗外长昨日回应称，欧洲国家履行它们的义务，伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/28 1:28:33 - 【原油贵金属早评】波动率飙升，市场情绪动荡
原标题：【原油贵金属早评】波动率飙升，市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响，金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际，美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税，市场情绪有所平复，已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/27 9:01:45 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温，黄金多头跃跃欲试
原标题：【原油贵金属周评】伊朗局势升温，黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温，市场风险情绪上升，避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳，近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响，伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级，美国对中…...
2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化，黄金上破
原标题：【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化，黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动，人民币汇率出现大幅的贬值动能，金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后，对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势，这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持，风险情绪继续升温
原标题：【外汇早评】美伊僵持，风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件，导致波斯湾局势进一步恶化，市场担忧美伊可能会出现摩擦生火，避险品种获得支撑，黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日，四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/28 1:34:08 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷，油价弱势
原标题：【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷，油价弱势近日虽然伊朗局势升温，中东地区几起油船被袭击事件影响，但油价并未走高，而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低，而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大，需求会持续低迷，因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖（上）——为时光守候两千年
原标题：氧生福地 玩美北湖（上）——为时光守候两千年一次说走就走的旅行，只有一张高铁票的距离～ 所以，湖南郴州，我来了～ 从广州南站出发，一个半小时就到达郴州西站了。在动车上，同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢，所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好，最起…...
2024/4/28 1:22:35 - 氧生福地 玩美北湖（中）——永春梯田里的美与鲜
原标题：氧生福地 玩美北湖（中）——永春梯田里的美与鲜一觉醒来，因为大家太爱“美”照，在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点，向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”，到郴州必吃的美食之一。 哇塞！那个味美香甜…...
2024/4/25 18:39:14 - 氧生福地 玩美北湖（下）——奔跑吧骚年！
原标题：氧生福地 玩美北湖（下）——奔跑吧骚年！让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/26 23:04:58 - 扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客，小姐姐注意了！
原标题：扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客，小姐姐注意了！扒开伪装医用面膜，翻六倍价格宰客！当行业里的某一品项火爆了，就会有很多商家蹭热度，装逼忽悠，最近火爆朋友圈的医用面膜，被沾上了污点，到底怎么回事呢？ “比普通面膜安全、效果好！痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题：「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势： 1、铁皮石斛：自唐宋以来，一直被列为皇室贡品，铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上，繁殖力差，产量极低，所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题：丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司，专注美业21年，其旗下品牌： 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰，产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/26 19:46:12 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知！
原标题：广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知！广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读： 械字号医用面膜，其实在我国并没有严格的定义，通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」，也就是说，医用面膜其实算作「医疗器械」的一种，又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/27 11:43:08 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用？
原标题：械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用？医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料，含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层，热量被凝胶内水分子吸收，通过水分的蒸发带走大量的热量，可迅速地降低体表皮肤局部温度，减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/27 8:32:30 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示，配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下：1、长按电脑电源键直至关机，然后再按一次电源健重启电脑，按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后，按住“winR”打开运行窗口，输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面，选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE，请勿更改元素数目。
%读入6幅图像（每一幅图像的大小是564*564） f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面，在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机，虽然这比较麻烦，但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows，请勿关闭计算机”的提示，要过很久才能进入系统，有的用户甚至几个小时也无法进入，下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法：我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题，电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update，请勿关机”(如下图所示)，而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢？一切都是正常操作的，为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示，没过几秒后电脑自动重启，每次开机都这样无法进入系统，此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一：开机按下F8，在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况，就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机，碰到这样的问题该怎么解决呢，现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法：1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后，每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面，提示请勿关闭计算机”，每次停留好几分钟才能正常关机，导致什么情况引起的呢？出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着，别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚，只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一：管理员运行cmd：net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？
原标题：电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办？win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢？一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ，然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间：2020-04-20 22:24:19 浏览次数：729次 区域： 南阳 > 卧龙 列举网提醒您：为保障您的权益，请不要提前支付任何费用！ 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于：钉钉，外勤365，红圈通，企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”，长时间没反应，无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了，具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面，长时间没反应，无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过，网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办？...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法，并在最后教给你1种保护系统安全的好方法，一起来看看！电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中，添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候，开启电脑发现电脑显示：配置windows更新失败，正在还原更改，请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢？下面小编就带着大家一起看看吧！如果能够正常进入系统，建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机，电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题，就是我们的win7系统在关机的时候，总是喜欢显示“准备配置windows，请勿关机”这样的一个页面，没有什么大碍，但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机，非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时，一般是您正对windows进行升级，但是这个要是长时间没有反应，我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了，来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况，当我们打开电脑之后，发现一直停留在一个界面：“配置Windows Update失败，还原更改请勿关闭计算机”，等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57