目前最完整的（近）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。
OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业...
ceservice.cgi 是一个用来进行人脸识别的 CGI 程序， 你可以通过上传图像，然后该程序即告诉你人脸的大概坐标。ceservice是采用 OpenCV 库进行开发的。
OpenVSS - 平台的视频系统 - 是一个系统级别的视频软件视频分析框架（VAF）的视频分析与检索和播放服务，记录和索引技术。它被设计成插件式的支持多摄像头平台，多分析仪模块（OpenCV的集成），以及多核心架构。
基于 QT 的面向对象的多平台计算机视觉库。可以方便的创建图形化应用程序，算法库主要从 OpenCV，GSL，CGAL，IPP，Octave 等高性能库借鉴而来。
cvBlob 是计算机视觉应用中在二图像里寻找连通域的库.能够执行连通域分析与特征提取.
VideoMan 提供一组视频捕获 API 。支持多种视频流同时输入（视频传输线、USB摄像头和视频文件等）。能利用 OpenGL 对输入进行处理，方便的与 OpenCV，CUDA 等集成开发计算机视觉系统。
Pattern Recognition project（模式识别项目），致力于开发出一套包含图像处理、计算机视觉、自然语言处理、模式识别、机器学习和相关领域算法的函数库。
对函数库v412的封装，从网络摄像头等硬件获得图像数据，支持YUYV裸数据输出和BGR24的OpenCVIplImage输出
LTI-Lib 是一个包含图像处理和计算机视觉常用算法和数据结构的面向对象库，提供 Windows 下的 VC 版本和 Linux 下的 gcc 版本，主要包含以下几方面内容： 1、线、可视化和绘图工具
Integrating Vision Toolkit (IVT) 是一个强大而迅速的C计算机视觉库，拥有易用的接口和面向对象的架构，并且含有自己的一套跨平台GUI组件，另外可以选择集成OpenCV
ImageNets 是对OpenCV 的扩展，提供对机器人视觉算法方面友好的支持，使用Nokia的QT编写界面。
Matlab 的计算机视觉包，包含用于观察结果的 GUI 组件，貌也停止开发了，拿来做学习用挺不错的。
SIP 是 Scilab（一种免费的类Matlab编程）的图像处理和计算机视觉库。SIP 可以读写 JPEG/PNG/BMP 式的图片。具备图像滤波、分割、边缘检测、形态学处理和形状分析等功能。
近期需要做一些图像处理方面的学习和研究，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库。目前较知名且功能完善的图像处理类库有OpenCv、EmguCv、AForge.net等等。本文将从许可协议、下载、安装、文档资料、易用性、性能等方面对这些类库进行比较，然后给出选择，当然也包括我自己的选择。
以上三种类库都可以用于开发商业产品，但是EmguCv需要付费；因为我只是用来学习和研究，所以这些许可协议对我无所谓。不过鉴于我们身在中国，如果脸皮厚点，去他丫的许可协议。
这些类库的安装都比较简单，直接运行安装程序，并点“下一步”即可完成。但是OpenCv在安装完之后还需要一些额外的处理才能在VS2008里面使用，在有一篇名为《VC2008 Express下安装OpenCv 2.0》的文章专门介绍了如何安装OpenCv。
OpenCv有一些中文资料，另外两种的资料全是英文的；不过EmguCv建立在OpenCv的基础上，大部分OpenCv的资料可以用于EmguCv；而AForge.net是原生的.net类库，对I有很多扩展，一些MSDN的资料可以借鉴。如果在查词典的基础上还看不懂英文文档，基本上可以放弃使用这些类库了。
OpenCv大多数功能都以C风函数形式提供，少部分功能以C类提供。注意：2.0版将更多的功能封装成类了。
将OpenCv的绝大部分功能都包装成了.net类、结构或者枚举。不过文档不全，还是得对照OpenCv的文档去看才行。
最近几年一直用的是C#，把C和C忘记得差不多了，况且本来C/C我就不太熟，所以对OpenCv的看法恐怕有。
这段时间因为项目的需要，我一直在计算机视觉，尤其是双目立体视觉，代码、论文、工具箱等……占用了我几乎90%的工作时间，还在一点点地摸索，但进度实在不敢恭维，稍后我会把情况作个总结。
Oxford大牛：Andrew Zisserman，，此人主要研究多幅图像的几何学，该网站提供了部分工具，相当实用，还有例子
CMU：,该网站是我的最爱，尤其后面这个地址，在这里提供了世界各地机构、大学在Computer Vision所涉及各领域的研究情况，包括Image Processing, Machine Vision，我后来也是通过它连接到了很多国外的网站
大量计算机视觉方面的原版：，我今天先下了本Zisserman的书，呵呵，国外的原版书，虽然都是比较老的，但是对于基础的理解学习还是很有帮助的，至于目前的研究现状只能通过论文或者一些研究小组的网站
stanford：，这个网站是Andrew N.G老师和一个印度阿三的博士一起的，主要对于单张照片的三维重建，尤其他有个网页make3d.stanford.edu可以让你自己上传你的照片，通过网站来重建三维模型，这个网站对于刚开始接触Computer Vision的我来说，如获至宝，但有个致命问题就是make3d已经无法注册，我也多次给Andrew和印度阿三email，至今未回，郁闷，要是有这个网站的帐号，那还是相当爽的，不知道是不是由于他们的邮箱把我的email当成垃圾邮件过滤，哎，但这个stanford网站的贡献主要是代码，有很多computer vision的基础工具，貌40M左右，全都是基于matlab的
caltech：/bouguetj/calib_doc/，这是我们Computer Vision老师课件上的连接，主要是用于摄像机标定的工具集，当然也有涉及对标定图像三维重建的前期处理过程
JP Tarel：，这是他的个人主页，也是目前为止我发的email中，唯一一个给我回信的老外，因为我需要重建的正是他的图片集，我读过他的论文，但没有涉及代码的内容，再加上又是94年以前的论文，很多相关的引文，我都无法下载，在我的再三追问下，Tarel教授只告诉我，你可以按照我的那篇论文对足球进行重建，可是...你知道吗，你有很多图像处理的引文都下不了了，我只知道你通过那篇文章做了图像的预处理，根本不知道具体过程，当然我有幸找到过一篇90左右的论文，讲的是region-based segmentation，可是这文章里所有引文又是找不到的....悲剧的人生
最后就是我们工大的Computer Vision大牛：我们Computer Vision课的老师，谦虚、低调，很有学者风范
总结：目前为止，我的个人感觉就是国外学者的论文包括刊登的资料大部分都是对原理进行的说明，并不是很在意具体的代码实现的，而我却过分的关注于代码的实现，忽视Computer Vision的原理，国外学者对与自己相关领域的研究现状了解相当充分，对自己的工作进度更新也很勤快，很多好的网站我并没有完全列出来，在这里只是提了主要的几个，在这方面，我们国内的研究氛围有所不及，当然我选择的一些网站可能更多的是个人小组的研究介绍，不像一些专门从事领域研究的机构，会有那么多的权威资料，国外的网站有个很好的地方，就是有很多的免费资源，免费的matlab或者openCV工具集，免费的论文下载，课件下载等等，在这方面国内对于研究资源的共享，做得又有所差距，同样，国外的研究工具很多样，主要是matlab，一些发布的demo都使用C写的，不过今天看到一个西班牙的研究机构（university of las palmas）用了个XMW的软件平台来实现图片的三维重建，data用的是人脸，而且国外的很多源代码基本上是在linux平完成的，对于我来说又是不方便，哎，可能要考虑装VM Ware了，不然双系统太累.....
世界就是这样，当你不断的接触，不断的扩展你所能够及的边际就会发现自己越来越，还有很多很多不知道，发现还有很多自己都想不到但却已经实现的东西.....
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