图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展https://blog.csdn.net/dcraw/article/details/7617891图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（1）序图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（2）图像处理与计算机视觉相关的书籍图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展（3）计算机视觉中的信号处理与模式识别图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近

（理论上看完前三本，足够掌握视觉slam的所有理论知识，实践部分参考各种开源代码）一、《视觉slam十四讲》，高翔，清华大学出版社，（目前已出第二版，优先推荐）以上教材，其实是基于国外诸多经典教材以及经典论文汇总而成，当然也包括了作者呕心沥血的整理和实践代码案例，号称国内视觉slam教材的开拓者。二、《计算机视觉中多视图几何》/《Multiple View Geometry in Computer

2019年-特征法视觉SLAM的综述Azzam, R., Taha, T., Huang, S. et al. Feature-based visual simultaneous localization and mapping: a survey. SN Appl. Sci. 2, 224 (2020). https://doi.org/10.1007/s42452-020-2001-3下载链接

用于学习参考，源自：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438/

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文本检测和文本识别可以分成两个部分； 目前的深度学习方案也有很多端到端的系统。本质也是计算机视觉中的一种物体检测和识别分支；-- 传统方法用手工特征提取检测是否文本区域；之后通过传统的机器学习方法，例如 支持向量机 SVM等方法 将特征分类，识别字符。-- 深度学习方法，用卷积神经网络提取特征，之后检测； 或分类。截至2021年11月，目前的一篇综述论文详述了各个类别的方法。参考论文：Long S

一、相关概念和综述：转自知乎热心网友 燕小花女士的内容，供学习使用，若侵权则删。貌似写于2018年12月，之后这几年的流行方法更新，自行搜索sci顶刊和会议论文。https://zhuanlan.zhihu.com/p/52335619文本检测的难点背景多样化．自然场景下，文本行的背景可以为任意，同时还会受一些结构相近的背景影响(如栅栏)文本行形状和方向的多样化．如水平、垂直、倾斜、曲线等文本行颜

前提假设：1. 所要检测的图片是纯文本或者文字，最好是只有一行； 或者截图只有一行文本的图片。如下图图片名称： text03.jpg2. 从文本检测（深度学习网络）软件检测到的 包含文本区域的图片。开源文本识别软件（OCR）Tesseract-OCR下载链接：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/可以根据自己的电脑操作系统位数决定下载32位 或者 6

学习参考：https://www.jianshu.com/u/a2db4e6aa91f目标检测的定位部分：https://www.jianshu.com/p/c67117859b10特征点检测部分：https://www.jianshu.com/p/c53e0a0d77aa目标检测算法：https://www.jianshu.com/p/191076e6ba89卷积滑动窗口法：https://ww

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