Awesome GitHub RepositoriesNon-Linear State Estimation

This project is a collection of supervised and unsupervised machine learning algorithms implemented from scratch using Python. It serves as an educational resource for studying model training, parameter optimization, and the implementation of core predictive models. The library provides a variety of supervised learning tools, including linear and logistic regression, decision trees, and support vector machines. It also features unsupervised learning capabilities for discovering patterns in unlabeled datasets through clustering algorithms. Broad capability areas include ensemble learning thro

This is a Python machine learning library featuring a collection of core algorithms implemented from scratch to demonstrate foundational AI concepts. It provides a comprehensive toolkit for supervised learning, unsupervised learning, and neural network development. The project is distinguished by its custom implementation of a neural network framework, which includes multi-layer perceptrons with backpropagation, gradient descent, and weight regularization. It also includes a specialized anomaly detection toolkit that identifies outliers and rare events using Gaussian probability distributions

This is a comprehensive educational curriculum designed to teach machine learning fundamentals using the Python programming language. It provides a structured course covering the implementation and theory of supervised learning, unsupervised learning, and deep learning. The curriculum is delivered through interactive notebooks that combine executable code with technical tutorials. It includes dedicated guides for building neural network architectures, implementing classification and regression models, and utilizing clustering techniques for pattern discovery in unlabeled data. The materials

VINS-Mono هو نظام قياس المسافة البصري-القصوري أحادي العين وإطار عمل SLAM لإغلاق الحلقة. يعمل كمقدر حالة في الوقت الفعلي يدمج البيانات من كاميرا واحدة ووحدة قياس قصورية (IMU) لتحديد موقع الروبوت واتجاهه. يتضمن المشروع محسناً غير خطي للروبوتات وأدوات لمعايرة المستشعرات. يتميز النظام بالمعايرة الذاتية للمستشعرات عبر الإنترنت، والتي تحدد تلقائياً الإحداثيات المكانية والإزاحات الزمنية بين الكاميرا والوحدة القصورية أثناء التشغيل. كما يدمج تصحيح تشوه الغالق المتدحرج (rolling shutter) لإزالة التشوهات الناتجة عن أوقات قراءة المستشعر. يغطي المشروع مجموعة واسعة من قدرات التقدير المكاني، بما في ذلك تحسين النافذة المنزلقة، والاقتران البصري-القصوري المحكم، وتحسين رسم بياني للوضعية لتصحيح الانحراف. ويوفر آليات لاكتشاف إغلاق الحلقة، وإدارة الخرائط المكانية، واستعادة التتبع بعد الفشل. يدعم المشروع النشر عبر الحاويات لضمان بناء وسلوك متسق عبر أنظمة تشغيل مختلفة.

Natron هو برنامج مفتوح المصدر لتركيب الفيديو (compositing) والرسوم المتحركة يعتمد على العقد (node-based). يعمل كأداة مؤثرات بصرية تجمع الصور والفيديو باستخدام رسم بياني للعقد وخط أنابيب ألوان خطي لإنشاء تأثيرات معقدة وتوسيع المشاهد. يتضمن البرنامج مجموعة تتبع حركة ثنائية الأبعاد لتثبيت اللقطات وتتبع حركة البكسل عبر الإطارات. إنها بيئة قابلة للبرمجة بـ Python، مما يسمح بأتمتة مخصصة وتوسيع واجهة المستخدم من خلال مترجم Python مدمج. توفر المنصة مجموعة شاملة من قدرات التركيب، بما في ذلك chroma keying، وrotoscoping، ومعالجة الصور متعددة القنوات. تدعم الرسوم المتحركة القائمة على الإطارات الرئيسية (keyframes) مع محررات المنحنيات وتوفر محرك عرض بدون واجهة (headless) للمعالجة الدفعية عبر واجهة سطر الأوامر. تتم إدارة الأداء من خلال محرك عرض متعدد الخيوط ونظام معاينة قائم على الوكيل للحفاظ على ردود الفعل في الوقت الفعلي. يستخدم النظام أيضاً بنية إضافات موحدة لدمج أدوات معالجة بصرية من أطراف ثالثة.

VINS-Fusion هو إطار عمل لدمج أجهزة استشعار متعددة ونظام قياس المسافة البصري-القصوري (visual-inertial odometry). يدمج صور الكاميرا، وبيانات وحدة القياس القصورية (IMU)، وإشارات تحديد المواقع العالمية من خلال نظام تحسين غير خطي لتتبع موقع واتجاه المركبات ذاتية القيادة. يتضمن النظام محرك إغلاق حلقة بصرية يستخدم نهج "حقيبة الكلمات" (bag-of-words) للتعرف على المواقع التي تمت زيارتها مسبقاً وتصحيح انحراف المسار. كما يوفر أدوات للمعايرة الزمانية-المكانية عبر الإنترنت لتحديد الإزاحة المادية ومزامنة الوقت بين الكاميرات وأجهزة الاستشعار القصورية أثناء التشغيل. تشمل الإمكانيات الواسعة تقدير الحالة متعدد المستشعرات ومحاذاة الإحداثيات العالمية لضمان محاذاة المسارات المحلية مع إطار العالم. يدعم إطار العمل أيضاً معايرة نموذج الكاميرا لإدارة تشوه العدسة والمعلمات الجوهرية. يوفر المشروع بيئة حاويات (containerized) لضمان عمليات بناء وتنفيذ متسقة عبر أنظمة تشغيل مضيفة مختلفة.

filterpy is a toolkit for Bayesian state estimation, Gaussian statistical analysis, and time-series noise reduction. It provides a library of linear and non-linear Kalman filters, as well as routines for non-Gaussian state estimation and signal smoothing. The project implements a variety of estimation methods, including particle filtering using Markov Chain Monte Carlo and resampling, and discrete Bayes filtering. It also includes a suite of algorithms for refining historical state estimates through backward and fixed-lag smoothing. Additional capabilities cover multivariate Gaussian analysi

This project is a multi-object tracking library and computer vision toolkit designed to maintain consistent identity IDs for objects across video frames. It provides a motion-based object tracking system that converts raw detections into stable temporal tracks, enabling the analysis of object movement and behavior over time. The toolkit distinguishes itself through advanced identity maintenance, utilizing Kalman filters for linear motion tracking and sparse optical flow for camera motion estimation. It features multi-stage object association to recover occluded objects and non-linear motion t