【立体匹配】

ECCV2020最佳论文 | 全面解析光流计算模型RAFT

RAFT这篇文章荣获了ECCV2020的bestpaper，可以说实至名归，也将在光流领域的研究历史中留下浓重彩墨的一笔，本文将从RAFT算法的实现、迭代更新及实验结果对该篇文章进行解析，旨在为光流估计以及立体匹配相关研究人员提供学习参考
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-03-29 07:28

[OpenCV实战]49 对极几何与立体视觉初探

对极几何简单点来说，其目的就是描述是两幅视图之间的内部对应关系，用来对立体视觉进行建模，实际上就是一种约束条件，这样可以确定立体匹配时的最优解。
落痕的寒假·2022-03-22 14:23

matlab 双目立体视觉,基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统

一个完整的双目立体视觉测距系统主要包括图像获取、摄像机标定、图像预处理、立体匹配、三位信息恢复及后处理等部分，其中摄像机标定和立体匹配是双目视觉测距的重点与难点所在。在VC++的环境下，采用OpenC
善音·2022-03-20 07:42

双目立体视觉建立深度图_双目立体视觉技术的实现及其发展

指出双目体视技术的实现分为国像获娶摄像机标定、特片提娶立体匹配和三维重建几个步骤，详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案，并对双目体视技术的发展做了展望。
小鑫鑫adc·2022-03-20 07:07

原理+代码实战 | 双目视觉中的极线校正

三维重建是通过双目立体匹配实现的如图1，通过匹配空间中点在两个图像中的投影点，再根据三角关系得到P的Z值。
小白学视觉·2022-03-20 07:31

立体视觉--双目相机立体校正（Bouguet算法）

双目相机立体校正（Bouguet算法）在双目立体视觉的三维重建过程中，需要通过立体匹配算法来进行视差图的计算得到左右两幅图像的视差值，进而来计算深度来恢复场景的三维信息。
老五啊~·2022-03-20 07:15

（一) 双目立体视觉介绍

文章目录1针孔相机模型2.双目相机模型3.立体校正(共面行对准、极线校正)3.1极线约束3.2Bouguet算法3.3OpenCVAPI介绍4.立体匹配与视差图5.深度图5.1基础介绍5.2OpenCVAPI6
恒友成·2022-03-20 07:09

双目立体匹配之视差优化

文章目录视差优化左右一致性检查剔除小连通域唯一性检测子像素拟合视差填充本文是自己的一篇学习笔记，记录自己学习立体匹配过程中的问题及总结，在此分享，转载请附原文链接视差优化  上一篇文章介绍了代价聚合，本文主要对视差优化的方法进行阐述
秃头小苏·2022-02-21 07:31

python研究背景与意义_立体匹配的研究背景以及意义

计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。计算机视觉作为一门交叉学科，综合了生物学，心理学，数学，计算机科学等学科，从20世纪60年代至今其在科学研究领域中的大量成果已经应用于工程领域，并影响了
陈明奋·2022-02-18 07:44

双目立体匹配——归一化互相关（NCC）

归一化相关性，normalizationcross-correlation，因此简称NCC，下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。NCC，顾名思义，就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度，注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p(px，py)构建3*3邻域匹配窗口，与目标像素位置p'(px+d,py)同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性，注意这里构建相关窗口的
小C酱油兵·2022-02-18 07:26

立体视觉入门指南（7）：立体匹配

关于立体匹配，我之前写了很多博客，重复去写就没有必要，学习的朋友请阅读如下链接。本文我们随便聊聊立体匹配的方法论和弱纹理恢复问题。
李迎松~·2022-02-13 07:10

深度学习在三维环境重建中的应用

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。
小白学视觉·2022-02-05 07:48

深度学习在三维环境重建中的应用 SLAM

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。
light169·2022-02-05 07:14

双目三维重建系统(双目标定+立体校正+双目测距+点云显示)Python

Python1.项目结构2.Environment3.双目相机标定和校准(0)双目摄像头(1)采集标定板的左右视图(2)单目相机标定和校准(3)双目相机标定和校准4.视差图和深度图(1)立体校正(2)立体匹配与视差图计算
pan_jinquan·2021-11-16 09:33

浅谈双目成像技术

图像的预处理直接决定了立体匹配与深度预测的效
一只会飞的猪️·2021-11-06 19:10

三维重建开源代码汇总【保持更新】

Github仓库：https://github.com/ethan-li-coding/Source-Codes-3DVison文章目录SFMMVSSLAMVSLAM单目slamRGBDslam特征匹配立体匹配点云拼接网格构建网格处理点云渲染
Ethan Li 李迎松·2021-05-31 09:05

3D相关知识介绍

3D相关知识介绍1.3D相机的分类1.双目相机双目测距获取深度由左右相机拍摄不同角度通过立体匹配获得空间中的点在两幅图像中的对应点，进而得到空间点的视差。
_°andrew°_·2021-01-21 16:33

双目三维重建工程 Reconstuction3d

本工程基于网上开源代码进行修改，内容如下：1.修改为VS2015Debugwin32版本，支持利用特征点和OpenCV立体匹配算法进行进行三维重建及显示，相关代码需要自行修改，代码中添加了修改注释。
学习立体匹配·2021-01-04 17:24

相关系数影像匹配_3D视觉之立体匹配（Stereo Matching）

1、概念立体匹配也称作视差估计（disparityestimation），或者双目深度估计。其输入是一对在同一时刻捕捉到的，经过极线校正的左右图像和。
weixin_39822993·2020-12-18 13:54

smooth L1、L1、L2 损失函数的区别

立体匹配中很多网络都是用的smoothL1loss。那他和L1、L2loss的区别是什么呢？L1loss(MAE）其中x为预测框与groudtruth之间elementwise的差异。
三维视觉工作室·2020-11-13 16:50

【码上实战】【立体匹配系列】经典AD-Census: （5）扫描线优化

同学们国庆假期快乐呀！潇洒7天（带娃7天），难得坐下来更新博客。下载完整源码，点击进入:https://github.com/ethan-li-coding/AD-Census欢迎同学们在Github项目里讨论！接上篇十字交叉域代价聚合，本篇的内容是AD-Census的扫描线优化步骤，实际上，该步的思路和SGM的代码聚合是基本一样的，只不过在P1/P2参数设置上做了一些修改。确实，SGM的P1、P
Ethan Li 李迎松·2020-10-08 12:31

【码上实战】【立体匹配系列】经典AD-Census: （4）十字交叉域代价聚合

抱歉让大家久等了！下载完整源码，点击进入:https://github.com/ethan-li-coding/AD-Census欢迎同学们在Github项目里讨论！上篇代价计算中，带大家深入了解了ADCensusStereo代价计算步骤的实现代码，并做了实验展示了算法的结果。这里先贴一下代价计算的实验结果图：ADCensusAD-Census正如上篇结尾所述，AD-Census的代价计算方法结合
Ethan Li 李迎松·2020-09-30 23:57

双目视觉——SGM中的动态规划

双目视觉——SGM中的动态规划双目视觉——SGM中的动态规划双目视觉——SGM中的动态规划由于工作上的需要，需要学习下双目立体匹配邻域中的一个经典算法SGBM，这里我的主要学习流程是先阅读了下原paper
Jichao_Peng·2020-09-26 21:33

【码上实战】【立体匹配系列】经典AD-Census: （3）代价计算

海内存知己，天涯若比邻。下载完整源码，点击进入:https://github.com/ethan-li-coding/AD-Census欢迎同学们在Github项目里讨论！上篇主类中，我们对ADCensusStereo类做了较为详细的介绍，对于具体的算法实现并未过多的设计，本篇即开始带大家了解算法每个具体的功能模块的代码。首先，是ADCenusu算法的第一个步骤：代价计算！文章目录算法代码实现类设
Ethan Li 李迎松·2020-09-18 18:06

立体匹配

立体匹配：https://www.cnblogs.com/ding-jing/p/8654137.htmlSGBM:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article
hanshihao1336295654·2020-09-17 02:57

立体匹配——End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression

端到端学习几何和背景的深度立体回归我们提出了一个新颖的深度学习体系结构，用于求解矫正后的立体图像对的视差问题。我们利用问题几何的知识来使用深度特征表示形成成本量。我们学习在这个量上使用三维卷积结合上下文信息。视差值从成本量中使用提出的可微分软性argmin操作进行回归，这允许我们在不需要任何额外的后处理或正则化的情况下，将我们的方法端对端地训练到亚像素精度。我们在场景流和KITTI数据集上评估我们
Dean0Winchester·2020-09-16 03:08

End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression

深度值以差分softargmin操作相规范化，没有额外的预处理或者正则化得到一种端到端的方法1.介：立体匹配算法应该看重全局，而非局部。
lvhhh·2020-09-16 03:09

【码上实战】【立体匹配系列】经典AD-Census: （2）主类

抱歉停更两周有余，工作时而忙碌，抽出了一些时间陪家人，还建了StereoV3D交流群（博客主页有群二维码哦~），朋友们都非常活跃，简直太棒了！废话少说，我们继续更新AD-Census的实战教学篇。上篇框架中，我们梳理了算法框架和代码框架，工程师拿到了设计图纸，得找水泥工砖瓦工砌墙打砖了。本篇开始就带领大家一起砌墙打砖。先贴一下AD-Census的效果图：完整代码已开源在我的Github仓库，供大家
Ethan Li 李迎松·2020-09-13 16:33

配准和立体匹配的区别，SURF算法能用于立体匹配吗？

立体匹配是双目视觉中一个基础性问题，也是一个核心难题，双目图像匹配后得到的视差图可用于三维场景的重建以及测距。
般若般若·2020-09-10 21:31

双目立体匹配回顾笔记

1.基于窗口的全局算法窗口设置问题（匹配是假设表面前向平行的，而事实上与此会违背，另外在不连续的区域背景部分是无法对准的，因此窗口太大不利于匹配的准确性，另外窗口太小的话对于若纹理和重复纹理区域引入更多的outlier，试验中比较难把握一个最优值）根据图像区域的性质动态选择窗口大小是一个可以考虑的方向；2.Box-Filtering技术基于相邻像素的窗口关系增量求解窗口aggregation，提高
xjbzju·2020-09-10 21:10

OpenCV3.2.0 双目标定+立体匹配（官方自带例子的使用方法）

一、需要先找到官方标定程序1.先到OpenCV源码目录下（..\opencv-3.2.0\samples\cpp）找到stereo_calib.cpp（这是利用张正友标定法的程序）2.在vs中创建项目，然后添加c++源文件，再把上面stereo_calib.cpp文件中的内容拷贝到我们刚添加的文件中，如下图3.编译一下看看有没有错误（VS+OpenCV配置好的话一般没错误）4.把官方自带的28张标
roslei·2020-09-10 17:26

opencv双目视觉标定、匹配和测量 （附代码）

本文主要记录我自己在双目视觉标定，立体匹配，测量中遇到的问题和解决方法，并附有代码，文末有代码下载的地址，欢迎交流。
m0_37598482·2020-09-10 15:38

SLAM 相关资源

SLAM——ORB特征提取、对极约束（E\F）、单应矩阵和三角测量（一）二视图从运动到结构----对极几何和基础矩阵双目定标和双目校正双目测距（双目标定、双目校正和立体匹配）slamresearchACM
梁间·2020-08-26 16:24

视角不平衡立体匹配研究

利用立体匹配（stereomatching）算法可从来自左右视角的两幅RGB图像中得到用于三维场景重建的深度信息。无论是传统算法还是基于深度学习的算法，大多数研究是基于平衡
PaperWeekly·2020-08-24 13:40

Matlab摄像头标定得出的参数保存为xml

最近在做双摄像头的立体匹配，发现OpenCV定标效果不如MatLab的效果，于是用MatLab标定箱做标定，将得到的结果保存为xml，然后，提供给opencv使用。
清风似水流·2020-08-24 00:30

【OpenCV】各模块介绍

新增了新型人脸识别、立体匹配、人工视网膜模型等技术。3.【
Y忍冬草·2020-08-22 15:31

opencv实现双目标定+立体匹配

双目标定总体来说，opencv的标定精度不如GMLCalibrationToolbox。但是GML不能标两相机外参啊。相机内参标定vector>img_points_all;vector>obj_points_all;Sizeimg_size;//处理多幅图片，得到棋盘格点for(intindex=0;indexcorners;findChessboardCorners(img,pattern_s
sharemon·2020-08-22 10:57

【遇见CUDA】要更快，请提高数据传输效率！

关于CUDA并行计算，我之前正儿八经的写过两篇博客：【遇见CUDA】线程模型与内存模型【遇见CUDA】CUDA算法效率提升关键点概述那时候，我正好完成了立体匹配算法的CUDA实现，掌握了一些实实在在的CUDA
Ethan Li 李迎松·2020-08-22 09:52

四种Block Match算法

块匹配BlockMatch算法常用于双目立体匹配和帧间距离匹配上，特点是实现步骤简单，这里介绍四种基本的BlockMatch算法：1.SumofAbsoluteDifferencse(sad)公式如下：
Robin_Chien·2020-08-22 03:37

OpenCV3.2.0 双目标定+立体匹配（官方自带例子的使用方法）

OpenCV3.2.0双目标定+立体匹配（官方自带例子的使用方法）1.设置stereo_calib.cpp运行路径转载：https://blog.csdn.net/roslei/article/details
qq_43445817·2020-08-22 02:38

NCC视差匹配计算视差图（python）

目录一、视差计算原理1.1NCC视差匹配方法1.2双目立体匹配二、实验内容2.1不同窗口对匹配结果的影响2.2分析三、实验代码四、总结一、视差计算原理1.1NCC视差匹配方法归一化相关性（normalizationcross-correlation
yiyi-m·2020-08-20 09:18

计算视觉——NCC视差匹配

计算视觉——NCC视差匹配一、立体匹配1.1原理1.2步骤二、NCC视差匹配2.1原理2.2计算公式三、实验过程3.1实验准备3.2实验代码3.3实验结果四、总结一、立体匹配1.1原理找出两张图像的对应关系
Deer dolphin·2020-08-20 05:39

17.立体匹配——动态规划公式（Dynamic Programming Formulation），二维网格上的相干立体_4

目录动态规划公式（DynamicProgrammingFormulation）二维网格上的相干立体动态规划公式（DynamicProgrammingFormulation）这就是所谓的动态规划公式。这有点复杂，但请耐心听我说。我们这里有，我假设我有左边的扫描线信号在这里每一个都是像素（如图1）。不过，我注意到点比像素多。假设这个网格中有多少个点就有多少个正方形。这里也是一样（如图2）。12假设我们
Tom Boom·2020-08-19 20:17

立体匹配论文系列之《On Building an Accurate Stereo Matching System on Graphics Hardware》

Abstract本文介绍了一种基于GPU的立体匹配系统，其精度和速度都很好。使用AD-Census度量初始化匹配成本量，在动态的基于交叉的区域中聚合，并在扫描线优化框架中更新以产生差异结果。
L-BIGrain·2020-08-19 19:10

几种典型的立体匹配算法

立体匹配算法最新动态：http://vision.middlebury.edu/stereo/eval/介绍立体匹配的基本原理:http://vision.deis.unibo.it/~smatt/Seminars
老李lyj·2020-08-19 18:02

双目视觉（五）立体匹配算法之动态规划全局匹配

系列文章：双目视觉（一）双目视觉系统双目视觉（二）双目匹配的困难和评判标准双目视觉（三）立体匹配算法双目视觉（四）匹配代价双目视觉（五）立体匹配算法之动态规划全局匹配双目视觉（六）U-V视差【项目实战】
火柴的初心·2020-08-19 16:35

立体匹配——DP动态规划算法

spm_id_from=333.788.videocard.0动态规划立体匹配原理：https://www.bilibili.com
Seasea77·2020-08-19 16:41

立体匹配——ADcensus算法

参考博客：（1）https://blog.csdn.net/liyingjiang22/article/details/78936879（2）https://blog.csdn.net/qq_37641714/article/details/82854210（3）https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/49403353参考代码：（1）ht
Seasea77·2020-08-19 16:10

立体匹配——census算法

参考文章：https://blog.csdn.net/MyStylee/article/details/78491271Census原理：在视图中选取任一点，以该点为中心划出一个例如3×3的矩形，矩形中除中心点之外的每一点都与中心点进行比较，灰度值小于中心点记为1，灰度大于中心点的则记为0，以所得长度为8的只有0和1的序列作为该中心点的census序列，即中心像素的灰度值被census序列替换。经
Seasea77·2020-08-19 16:10

论文笔记《Learning Deep Correspondence through Prior and Posterior Feature Constancy》

摘要介绍相关工作本论文方法1用于多尺度特征提取的茎块2初始视差估计子网络3视差精细化子网络4迭代精细化实验1脱离实验2测试基准结果总结参考文献摘要立体匹配算法通常由四步组成：代价计算、代价聚合、视差计算和视差精细化
luxiaohai的学习专栏·2020-08-17 13:56
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