| 词条 | AForge.NET |
| 释义 | AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源，还有很多应用程序例子，包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。 简介AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。 主要架构这个框架由一系列的类库组成。主要包括有： AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器 AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库 AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程库 AForge.MachineLearning —— 机器学习类库 AForge.Robotics —— 提供一些机器学习的工具类库 AForge.Video —— 一系列的视频处理类库 AForge.Fuzzy —— 模糊推理系统类库 AForge.Controls—— 图像，三维，图表显示控件 特点该框架架构合理，易于扩展，涉及多个较前沿的技术模块，可以为相关开发人员或科研人员的工作提供极大便利。该框架使用LGPLv3协议，2.0以前版本遵循GPLv3协议，如果对于协议有协商需要可以联系项目作者。 相关开发工具Image Processing Prototyper该工具意在让图像算法和识别算法的测试更简单更快捷，让开发人员更专注于算法本身，而不是构建测试界面和用例。 AForge.NET Debugging Visualizer虽然Image Processing Prototyper方便快捷，但是并不是所有类都可以受惠，AForge.NET Debugging Visualizers就是一个补充。它支持以下4类的调试：System.Drawing.Image System.Drawing.Imaging.BitmapData AForge.Imaging.UnmanagedImage AForge.Math.Histogram 文档和参考资料AForge.NET的资料相当丰富，官方SVN自带例子若干，博客园，51CTO等技术网站均有大量相关文章。 示例展示1.基于符号识别的3D现实增强技术 2.基于模糊系统的自动导航 3.运动检测 4.2D增强技术 其他可用开源库GRATF符号识别和目标追踪的库，可以用于机器人控制，当然也可以用于现实增强。 Image Processing Lab基于C#的图像处理库，提供了一系列可用于AForge.Net的接口和工具。 |
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