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无需多言。
Recognition And Vision Library. 线程安全。强大的IO机制。包含AAM。
很酷的一个图像处理包。整个库只有一个头文件。包含一个基于PDE的光流算法。
基于Marker的AR库
ARToolKit的增强版。实现了更好的姿态估计算法。
实时的跟踪、SLAM、AR库。无需Marker，模板，内置传感器等。
基于特征点检测和识别的AR库。
目前最好的Sift开源实现。同时包含了KD-tree，KD-Forest，BoW实现。
基于Naive Bayesian Bundle的特征点识别。高速，但占用内存高。
基于OpenCV的Sift实现。
又一个AdaBoost实现。训练速度快。
基于Centrist和Linear SVM的快速行人检测。
目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法，还包含了一种自动选取最快算法的机制。
另外一个近似最近邻库。
monoSLAM库。由Androw Davison开发。
使用Simple Linear Iterative Clustering产生指定数目，近似均匀分布的Super Pixel。
基于Online Random Forest的目标跟踪算法。
Kanade-Lucas-Tracker
Online Boosting Trackers
基于联通域连接的直线检测算法。
基于梯度的，局部直线段检测算子。
基于感知的多媒体文件Hash算法。（提取，对比图像、视频、音频的指纹）
Pyramid Matching Algorithm实现。
一个简单的的Vocabulary Tree实现。
Ming-Ming Cheng的视觉显著性算法。
最快，最好的开源FFT。
轻量级的FFT实现。许可证是亮点。
音频处理，音频合成。
音频文件IO。
音频重采样。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/bandy/p/4255406.html
