【立体匹配】

双目视觉三维重构（一）————简介

首先要了解立体匹配算法，首先要知道立体匹配算法主要具体应用于什么方向。三维重构又被称为三维重建，百度百科中对它的定义为：指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型
潇幕幕·2020-06-25 16:12

SGM方法求视差

StereoProcessingbySemi-GlobalMatchingandMutualInformation立体匹配中的视差计算一般分为以下四步，各种方法一般都是在这四个步骤上做改进。
嫩芽33·2020-06-25 11:13

opencv中类型转换问题

记录一下最近困惑我的问题~方便以后查阅在学习立体匹配算法中BM算法时，出现在了关于类型转换的问题：disp.convertTo(disp8u,CV_8U,255/(numberOfDisparities
qq_36355900·2020-06-25 10:39

双目立体视觉----立体校正（包括畸变校正和立体校正）

（共面行对准：两摄像机图像平面在同一平面上，且同一点投影到两个摄像机图像平面时，应该在两个像素坐标系的同一行，这个是在数学上进行的对准而非物理实际上，一般在实景图片立体匹配之前都要进行校准）。
凡是坚持·2020-06-25 01:34

OpenCV学习笔记（18）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（三）立体匹配与视差计算

原文地址：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291四、双目匹配与视差计算立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理
qiushui3103800391·2020-06-24 22:08

计算机视觉大型攻略 —— 立体视觉（4）立体匹配算法简介与SGM

本文是立体视觉部分的第四篇，立体匹配。主要介绍了立体匹配的算法思路，详细介绍了SGM算法，并在最后给出了代码实例。关于立体匹配的其他内容，请移步本系列另外几篇博客。
linusyue·2020-06-24 20:49

双目视觉——立体匹配

参考博客：基于OpenCV的双目测距：https://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5492729.html双目立体匹配获取深度图：https://www.cnblogs.com
XJTU_Bugdragon·2020-06-24 18:01

双目立体视觉（一）：SAD算法

立体匹配是双目立体视觉中很重要的一步。图像在经过校正行对准后，需要确定每一点像素的视差用于计算深度信息。匹配算法就是用于确认左右视图图像的匹配关系，这一篇文章主要叙述SAD算法和代码实现。
Mega_Li·2020-06-24 10:06

【翻译学习笔记】Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches

StereoMatchingbyTrainingaConvolutionalNeuralNetworktoCompareImagePatches通过训练卷积神经网络对比图像小块的方法实现立体匹配（更新中
liuqy123·2020-06-24 06:03

Halcon：立体匹配

对要求大测量范围和较高测量精度的场合，采用基于双摄像机的双目立体视觉系统比较合适；对测量范围要求比较小，对视觉系统体积和质量要求严格，需要高速度实时测量对象，基于光学成像的单摄像机双目立体视觉系统便成为最佳选择。基于双摄像机的双目立体视觉系统必须安装在一个稳定的平台上，在进行双目视觉系统标定以及应用该系统进行测量时，要确保摄像机的内参(比如焦距)和两个摄像机相对位置关系不能够发生变化，如果任何一项
机器视觉001·2020-06-24 06:12

机器学习实践系列之10 - OpenCV实战立体视觉

在得到视差信息后，很容易根据投影模型计算原始图像的深度，立体匹配技术被认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，容易受光照、噪声、非显著纹理（特征）等问题影响，无法得到较好的匹配效果。
linolzhang·2020-06-24 05:42

经典算法Semi-Global Matching（SGM）文献笔记（一）

SGM算法源于《StereoProcessingbySemi-GlobalMatchingandMutualInformation》一文，我认为这篇文章是立体匹配算法中最给力的，放眼KITTI可以发现目前排名前五十的算法几乎一半都是对
小白的进阶·2020-06-24 02:52

双目立体匹配算法：SGM

一、简介  立体匹配旨在为校正后的左右视图提供稠密的匹配对，这种问题称为"stereocorrespondenceproblem"。
dulingwen·2020-06-23 05:29

CVPR 2020 | 自适应聚合网络AANet：更高效的立体匹配

©PaperWeekly原创·作者｜张承灏单位｜中科院自动化所硕士生研究方向｜双目深度估计本文介绍的是中科大团队在CVPR2020上提出的一种高效立体匹配网络——自适应聚合网络AANet，它由两个模块组成
PaperWeekly·2020-06-22 19:53

从近年CVPR看域自适应立体匹配

©PaperWeekly原创·作者｜张承灏单位｜中科院自动化所硕士生研究方向｜深度估计深度立体匹配（deepstereomatching）算法能够取得较好的性能，一是来源于卷积神经网络强大的特征提取能力
PaperWeekly·2020-06-22 19:21

OpenCV3.2.0 双目标定+立体匹配（官方自带例子的使用方法）

本人菜鸟，搞这个标定和立体匹配整整搞了一天，写本篇博客一是为了记录自己的成果，二是把经验分享给大家，让你们少走弯路。大神绕道，勿喷。一、需要先找到官方标定程序1.先到OpenCV源码目录下（..
大饼和葱饼·2020-06-22 11:20

投影与三维视觉

投影与三维视觉一投影二仿射变换和透视变换2.1POSIT：3D姿态估计2.2立体成像三三角测量四对极几何五本征矩阵和基础矩阵 5.1**极线的计算**六立体标定七立体校正八校正映射九立体匹配十从三维重投影获得深度映射投影与三维视觉
3Ｄ视觉工坊·2020-06-22 09:40

WACV 2020 | 基于2D卷积处理成本签名的快速立体匹配

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达本文由知乎作者青青韶华授权转载，不得擅自二次转载。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/120914353论文题目：FastDeepStereowith2DConvolutionalProcessingofCostSignatures论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.04939v1开源
3Ｄ视觉工坊·2020-06-22 09:07

基于双目视觉的自动驾驶技术

其实双目视觉主要问题是立体匹配和视差计算，最新的讨论见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65130734；另外，目标检测的双目视觉技术讨论如下：https:/
3Ｄ视觉工坊·2020-06-22 09:36

双目视觉之立体匹配

引言立体匹配—匹配两个不同摄像机视图中的三维点—只能在两摄像机的重叠视图内的可视区域上才能被计算。
XXXXiaojie·2020-06-22 08:36

三维重建 - 摄像机标定和立体匹配中极线约束方法

关于摄像机标定和立体匹配中极线约束方法方面，描述的比较清楚。
SevenColorFish·2020-06-22 05:33

立体匹配算法介绍

首先介绍一篇比较好的介绍立体匹配的综述性文章：http://wenku.baidu.com/view/5b359d7d5acfa1c7aa00cc7b.html而后有一个较好的介绍立体匹配的PPT：http
梦想难吗·2020-06-22 02:13

【视觉-双目三维重建-理论篇】双目三维重建----论文调研2

双目视觉三维调研方法总结基于连续视差空间算法立体匹配算法基于连续视差空间算法采用欧式投影误差作为离群准则函数,建立RANSAC算法D-H方法几何法和解析法相结合的方法结合图像速度和视差信息,通过最小二乘方法对目标的相对运动状态进行了重构
苏源流·2020-06-21 23:22

双目立体匹配算法详解

双目立体匹配介绍真实场景的双目立体匹配（StereoMatching）获取深度图详解双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图
山水之间2018·2020-06-21 21:56

在2020年，你觉得计算机视觉有哪些值得研究的领域？

毫无疑问，3d方向，是非常值得研究的，包括深度估计，立体匹配，3d检测（包括单目，双目，lidar和rgbd，19年也终于出现了真正的点云卷积pointconv），3d分割，三
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-21 12:52

深度学习三维重建-双目视差三维重建小笔记

总结的数据集Github大佬的笔记-----------------------------------我是分界线------------------------------------双目三维重建：立体匹配就
Frankenstein_Quasimo·2020-06-21 09:43

看完这篇AI算法和笔记，跟面试官扯皮没问题了 | 基于深度学习和传统算法的人体姿态估计...

点击蓝色“AI专栏”关注我哟重磅干货，第一时间送达这是站长的第41篇原创优质长文前几天站长写的一篇的文章【基于深度学习算法和传统立体匹配算法的双目立体视觉】大受好评。
AI专栏·2020-06-21 06:52

基于深度学习算法和传统立体匹配算法的双目立体视觉

1.立体视觉是什么？人类通过眼睛感知世界、获取信息。人类获取信息的方式有很多种，可通过眼睛、耳朵、触觉、嗅觉、味觉等，但我们接受到的绝大部分信息都是通过视觉的方式获取到的。由此可见，视觉系统在人类的生存、生产、发展中起到了极其重要的作用。随着计算机技术、智能机器人等的广泛研究与应用，不少科学家尝试将人类视觉系统功能赋予机器。让机器获取与人类一般的视觉能力，是许多科研工作者长期以来的追求。目前，虽然
AI专栏·2020-06-21 06:52

看完这篇AI算法和笔记，让面试官刮目相看没问题了 | 基于深度学习和传统算法的人体姿态估计...

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AI专栏·2020-06-21 06:52

三维重建（二）-------------------（深度学习方式）

前者有一个经典的方法是多视角立体视觉（MVS，multipleviewstereo），就是多帧的立体匹配，这样采用CNN模型来解决也合理。
Darlingqiang·2020-06-20 22:10

AI算法和笔记 | 基于深度学习和传统算法的人体姿态估计

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AI专栏·2020-06-20 21:36

博主文章导航（分门别类，实时更新，永久置顶）

博主简介：EthanLi李迎松武汉大学摄影测量与遥感专业博士主方向立体匹配、三维重建2019年获测绘科技进步一等奖（省部级）爱三维，爱分享，爱开源GitHub：https://github.com/ethan-li-coding
Ethan Li 李迎松·2020-06-12 09:12

【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch: （3）后处理（一致性检查与视差填充）

理论恒叨系列【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch:（1）Slantedsupportwindows倾斜支持窗模型【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch:（2）基于PatchMatch
Ethan Li 李迎松·2020-06-11 23:47

【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch: （2）基于PatchMatch的视差估计

理论恒叨系列【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch:（1）Slantedsupportwindows倾斜支持窗模型【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch:（2）基于PatchMatch
Ethan Li 李迎松·2020-06-07 00:46

【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch: （1）Slanted support windows倾斜支持窗模型

一枝独秀不是春理论恒叨系列【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch:（1）Slantedsupportwindows倾斜支持窗模型【理论恒叨】【立体匹配系列】经典PatchMatch:（2）
Ethan Li 李迎松·2020-06-05 01:41

【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（7）弱纹理优化

欢迎收看长篇小说SGM第七章：弱纹理优化码上教学系列【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（1）框架与类设计【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（2）代价计算【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM
Ethan Li 李迎松·2020-05-17 00:32

【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（6）视差填充

码上教学系列【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（1）框架与类设计【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（2）代价计算【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（3）代价聚合【码上实战】【立体匹配系列
Ethan Li 李迎松·2020-05-03 12:27

python计算机视觉——立体匹配与NCC算法

文章目录1.立体匹配1.1概述1.2主要立体匹配算法分类1.3立体匹配的基本步骤2.归一化互相关（NCC）视差匹配法2.1原理2.2匹配流程2.3代码实现3.不同窗口值对匹配结果的影响4.实验遇到的问题与解决
-pufferflip·2020-04-26 14:49

【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（5）视差优化

码上教学系列【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（1）框架与类设计【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（2）代价计算【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（3）代价聚合【码上实战】【立体匹配系列
Ethan Li 李迎松·2020-04-24 23:34

【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（4）代价聚合2

昔人已乘黄鹤去，此地空余黄鹤楼。2020对武汉、对中国、对世界来说是异常艰难的一年。武汉壮士扼腕，封一城而救一国，引得八方救援，举国抗疫。中国人在灾难面前总是空前团结，勇往直前！中华民族几千年来从未向任何恶势力低头，必定会彻底战胜病毒，重振辉煌！今天，武汉全面接触离汉通道，标志着我国抗疫的阶段性胜利，真让人热泪盈眶，衷心祝愿各位身体健康，远离疾病！风雨过后，一切付出终会有回报！黄鹤归来碧空净，乘风
Ethan Li 李迎松·2020-04-08 23:33

视觉立体匹配江湖记

视觉立体匹配江湖记  视觉立体匹配江湖，一度掀起一段血雨腥风，首先是局部派作轻功了得，快速开启武林故事，他们依靠着刚猛迅捷的外家功夫，一时风光无两。
Ethan Li 李迎松·2020-04-06 11:13

【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（3）代价聚合

码上教学系列【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（1）框架与类设计【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（2）代价计算【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（3）代价聚合【码上实战】【立体匹配系列
Ethan Li 李迎松·2020-04-04 22:54

摄像机标定

1.参考自别的文章：/******************************//*立体匹配和测距*//******************************/#include#includeusingnamespacestd
zjh3029·2020-03-29 04:54

【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（2）代价计算

码上教学系列【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（1）框架与类设计【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（2）代价计算【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（3）代价聚合【码上实战】【立体匹配系列
Ethan Li 李迎松·2020-03-27 17:35

双目立体匹配GANet阅读笔记

双目立体匹配解决问题为在极线上查找同一物理点在左右相机图像的对应投影位置，从而得到视差图，用于双目系统的物体深度估计。其核心思想是计算两个像素的相似度度量，选择最佳匹配点。
zmz_transf·2020-03-26 19:33

【码上实战】【立体匹配系列】经典SGM：（1）框架与类设计

前言一直就想做这样的专题，因为自己是一名算法工程师，而算法落地对算法工程师来说是职责和能力之体现，前面有一个专题是专门介绍Semi-GlobalMatching（SGM）双目立体匹配算法的理论知识，再做一个编码的专题我觉得算是一个必要的补充
Ethan Li 李迎松·2020-03-25 20:55

关于On Building an Accurate Stereo Matching System on Graphics Hardware的笔记

论文特点这篇论文最大特点是提出了便于利用GPU进行CUDA编程的立体匹配计算框架。
an0nym0us·2020-02-21 14:15

立体匹配——左右一致性检测、遮挡区域填充

来源：https://blog.csdn.net/u010368556/article/details/75371035左右一致性检测(Left-RightConsistency(LRC)check):左右检测对实验效果的提升是很显著的，无论是视差图的视觉效果还是数据精度。很多时候LRC都是论文的遮羞布，在论文主体部分优势不明显的情况下，通过LRC依然能得到过得去的结果，从而掩盖了核心算法的孱弱。
冬风十里Y·2020-02-20 03:38

基于深度学习的自动驾驶技术综述

在立体匹配技术方面简述了基于孪生网络的立体匹配的深度学习模型技术。在多传感器融合技术方面回顾了基于深度学习网络的视觉传感器、雷达传感器与摄像机传感器的多源数据融合技术。在汽车控制技术方面分析了基于卷积
V_爱一世春秋·2019-11-22 09:54

网上的立体匹配方法如何使用？（没有相机参数的输入，没有实际深度的输出）

这里有一个关键在于，这些算法主要强调在数据集上，通过立体匹配计算视差，而并没有涉及将视差转换为实际尺寸的方法，因此大家会看到，算法输入的图像都是立体校正后的图像。
三眼二郎·2019-09-05 22:17
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