深度图

阅读笔记（arXiv2016）Deep Image Homography Estimation

深度图像单应性估计摘要我们提出了一个深度卷积神经网络来估计一对图像之间的单应性矩阵。
Seung-Yim Yau·2022-12-14 03:01

深度相机分类：TOF、RGB双目、结构光 对比分析

三种相机的参数对比：从分辨率、帧率、软件复杂度、功耗等方面来考虑（1）分辨率TOF方案深度图分辨率很难提高，一般都达不到VGA（640x480）分辨率
Upupup6·2022-12-13 21:47

【深度相机系列五】深度相机分类：TOF、RGB双目、结构光比较

一、三种相机的参数对比从分辨率、帧率、软件复杂度、功耗等方面来考虑1.分辨率TOF方案深度图分辨率很难提高，一般都达不到VGA（640x480）分辨率。
Amelie_xiao·2022-12-13 21:17

深度相机（一）——分类：TOF、RGB双目、结构光优劣分析（转载）

三种相机的参数对比：从分辨率、帧率、软件复杂度、功耗等方面来考虑（1）分辨率TOF方案深度图分辨率很难提高，一般都达不到VGA（640x480）分辨率
hellohake·2022-12-13 21:46

深度图采集三种技术 结构光，TOF，RGB双目

转自https://blog.csdn.net/qq_37764129/article/details/81011221目前的深度相机根据其工作原理可以分为三种：TOF、RGB双目、结构光一、RGB双目RGB双目相机因为非常依赖纯图像特征匹配，所以在光照较暗或者过度曝光的情况下效果都非常差，另外如果被测场景本身缺乏纹理，也很难进行特征提取和匹配。你看看下面的图就懂了。三种相机的参数对比：从分辨率、
hlday6·2022-12-13 21:46

realsense d435i 成像原理简述

首先看一下这款相机的构造：图片来自：https://blog.csdn.net/lemonxiaoxiao/article/details/1092978341、彩色图像成像原理RGB相机的单目针孔模型，图像如下：2、深度图像成像原理基于左右红外相机的图像
千羽QY·2022-12-13 20:03

Realsense D435i学习资料汇总

获得图像2、IntelRealsenseD435i相关资料3、librealsense2及pyrealsense2安装参考pyrealsense2的安装4、pyrealsense2初步使用教程点云、彩色、深度图的获取
偃师千乘·2022-12-13 20:32

Intel Realsense d435 使用python对深度图进行预处理

IntelRealsensed435使用python对深度图进行预处理本文中主要翻译一下一篇关于深度图预处理过滤器的内容，后面还会有关于距离测量的。
Dynamicw·2022-12-13 11:20

基于Graph的Embedding方法概述

原文链接：基于Graph的Embedding方法概述文章目录GraphEmbedding浅层图模型DeepWalkNode2vecMetapath2vec深度图模型GCNGraphSAGE总结GraphEmbedding
梦家·2022-12-13 10:25

fast-planner 港科大

它可以将深度图像和相机姿势对作为输入，进行射线广播以更新概率体积图，并为规划系统建立欧几里德有符号距离场（ESDF）。
weixin_35536487·2022-12-12 19:48

三维表示：体元，深度图，网格和点云

常见的三维深度格式包括以下几种:1）二维像素阵列，三维深度图：二维像素阵列式二维图像在内存中的缺省格式，比如卷积和邻域滤波等。
crystalcaliib·2022-12-12 17:55

PCL综述—三维图像处理

其表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型
菜鸟知识搬运工·2022-12-12 17:24

无监督深度估计论文阅读

UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency  这篇文章可以看做时无监督深度估计的里程碑之作，主要思想是针对于一个双目摄像头左图与右图相互递归，实现网络的训练过程，由于视差图与深度图互为倒数
韩十三*·2022-12-12 10:00

RealSense SR300 坑5米 彩色图深度图的对齐

由于相机位置的不同，彩色图和深度图并不是完全对应的，将他们对齐就需要上一章提到的相机内参了。
qiuxinmin·2022-12-11 23:57

使用C#与Halcon采集Realsense深度图并获取目标点的三维数据

而机器视觉行业常用的Halcon不能通过采集助手直接获取深度图，需要通过Realsense的SDK采集，之后再转化为HObject类型。
一个机器视觉工程师的自我修养·2022-12-11 23:55

SLAM荟萃（1）相机内参、外参、畸变参数及其运用：深度图与彩色图配准

目录相机内参及外参畸变参数双目极线对齐kinect深度图与彩色图配准相机内参及外参常见的相机成像模型都可以简化为针孔相机模型，空间下一个三维坐标点穿过光
温带海洋·2022-12-11 20:00

CIKM 2021 | 图模型在广告检索（Ad Retrieval）中的应用

阿里妈妈搜索广告技术团队于2019年开源了工业界首个支持大规模分布式的深度图学习平台Euler（https://github.com/alibaba/euler），被业界广泛使用（GithubStar：
阿里妈妈技术·2022-12-11 15:47

OpenCV-带有深度信息图的贴图（增强现实）

OpenCV创建Mat矩阵并进行带有深度信息的贴图贴图是一件很简单得事情，我利用单目深度图像的算法进行得到的深度图信息进行贴图，也就是图片会根据深度信息进行该显示的地方显示，不该显示的地方遮挡，听起来是不是很有趣
青雲-吾道乐途·2022-12-11 11:57

深度估计 双目深度估计+单目深度估计 ONNX运行程序

使用模型进行深度图的估计model_path=f'
FakeOccupational·2022-12-11 11:54

ROS学习九、ros中的图像处理包（1）RGBD图像转PCL

ROS学习九、ros中的图像处理包（1）RGBD图像转PCL前言ROS自带的图像处理包image_pipelinedepth_image_proc包深度图转点云RGB与深度图转PCL深度图投影到RGB图深度图尺度转换后记前言最近又在弄仿真
RuiH.AI·2022-12-11 09:20

【3D目标检测】Accurate Monocular Object Detection via Color-Embedded 3D Reconstruction for AD

和伪点云原论文在流程上是相同的，但是基于伪点云的方法将深度图转换成伪点云之后直接使用了已有的工作，而本文中作者进行了自己的改进，包括前景分割代替实例分割，添加颜色嵌入等。
可乐大牛·2022-12-10 22:08

普罗米修斯的egoplanner分析

根据2021.7.8晚上戚博直播讲课整理这是单个无人机时的节点图egoplanner节点其实就是订阅三个话题，一个无人机的当前位置，一个点云数据（仿真用的点云，实机用的D435i的深度图），一个目标点位置
TYINY·2022-12-10 18:48

FFB6D 论文阅读

简介部分使用RGBD图像，融合RGB图像和深度图，是对DenseFusion的改进。
little vegitable dog·2022-12-10 16:35

三维重建总结

三维重建总结基于多视角图像的三维重建基于多视角图像的三维重建基于体像素的三维重建算法基于深度图的三维重建算法基于特征点生长的三维重建算法：基于特征点生长的三维重建技术，通过对现实场景进行图像采集，然后对多幅图像进行特征点检测
DCGJ666·2022-12-10 15:52

度量变换+图像拼接+检测深度图【国科大图像处理实验】

文章目录实验一具体实现实验结果实验二具体实现实验结果实验三具体实现实验结果实验一问题描述：目录hw1下的图像是一些胶片的照片，请将其进行度量矫正。具体实现采用Canny算子，检测边缘点，参数的设置不能太大也不能太小，这个很关键；#读取图像image=r'./hw1/4.jpeg'img=cv.imread(image)#灰度化处理图像grayImage=cv.cvtColor(img,cv.COL
Root_dobby·2022-12-10 14:23

【mvsnet系列论文精读】cascade mvsnet 论文精读

结构上使用都能达到很好的效果同时做到了降低内存，提高精度的效果1.网络结构可以看到作者将此结构命名为mvsnet+ours在特征提取方面采用的是金字塔结构，由上到下分别是阶段1-3，整体结构是在第k阶段得到的深度图作为第
Chato_yant·2022-12-10 14:51

azure kinect三维点云_三维重建技术，你捋清楚了吗？本文适合小白

三维重建技术被动式三维重建技术主动式三维重建技术三维重建重要内容彩色图像与深度图像PCL库点云数据三维重建流程三维重建技术的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。
lirumei·2022-12-10 10:13

open3d学习笔记五【RGBD融合】

1.RGB图像+深度图像融合先建立RGBD图像。
寂云萧·2022-12-09 21:08

真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达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。
小白学视觉·2022-12-09 21:06

将16位的深度图转换为8位深度图

原理一张16位的图像，意思是一张图像的每个像素点的像素值都由16位的二进制数表示，每个像素点的颜色有2^16=65536种可能。也就是说，图像的颜色区间被划分成了2^16=65536份。同理，8位图像，图像的颜色区间被划分成了2^8=256份。#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(voi
浪迹天涯@wxy·2022-12-09 20:11

基于python将激光点云.las文件投影为深度图/强度图/反强度图

基于python将激光点云投影为深度图/强度图/反强度图1.透视投影原理简述针孔相机成像模型：简单解释来源：2.前期准备使用python3.7版本需安装laspy、numpy、matplotlib、opencv-pythonpython
一只盒饭·2022-12-09 20:06

使用python将24位深度（彩色图）转化为8位深度图（灰色图）

我们在保存图片时默认以24位深度图片（彩色图）保存，所以需要将其转换为8位深度图（灰色图）。
Zaki_Zhou·2022-12-09 20:04

PnP算法

特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定。因此，在双目或者RGB-D的视觉里程计中，可以直接使用PnP估计相机运动。直接线性变换（DLT）：空间点P，齐次坐标为。
掉毛学渣·2022-12-09 19:10

PnP算法初步

特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定，当然还
HIT-LQM·2022-12-09 19:06

GCN：分布式训练大规模深度图神经网络

图（Graph）数据在现实世界中非常常见，例如社交网络、交通网络、物理系统等等，近几年图神经网络的发展将图数据的分析与深度神经网络结合，在越来越多的领域发挥出重要的作用，例如电商推荐、生物化学结构分析、反恐反诈风险控制等等。数据规模也呈现越来越大之势，动辄上千万节点规模的图，让很多图神经网络的训练需要探寻并行计算的方式以加速。然而，图数据与视觉、自然语言等领域的数据不同，没有划分好的训练样本，很多
u013250861·2022-12-09 14:50

#今日论文推荐# CVPR 2022 | 阿里提出单目深度估计新SOTA方法：NeW CRFs

现在做这个任务的方法大都是设计越来越复杂的网络来简单粗暴地回归深度图，但我们采取了一个更具可解释性的路子，就是使用优化方法中的条件随机场（CRFs）。
wwwsxn·2022-12-09 10:14

单目深度估计-NeW CRFs: Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation

虽然最近的作品设计了越来越复杂和强大的网络来直接回归深度图，但我们走的是CRF（条件随机场）优化的道路。由于计算成本高，CRF通常在邻域之间而不是整
VvCandy_·2022-12-09 10:40

CVPR 2022 | 阿里提出单目深度估计新SOTA方法：NeW CRFs

现在做这个任务的方法大都是设计越来越复杂的网络来简单粗暴地回归深度图，但我们采取了一个更具可解释性的路子，就是使用优化方法中的条件随机场（C
Amusi（CVer）·2022-12-09 10:59

【深度学习】3D深度学习简介

在过去的几年里，像微软Kinect或AsusXtion传感器这样，既能提供彩色图像又能提供密集深度图像的新型相机系统变得唾手可得。
风度78·2022-12-09 09:04

【三维重建】三维重构基础知识、三维数据、重建流程

文章目录1.在计算机内生成三维信息三维图像重构：四个坐标系坐标系转换内参矩阵外参矩阵图像采集设备的标定方法：2.相关概念（1）彩色图像和深度图像（2）PCL（3）点云数据（PCD）3.三维重建流程3.1
KyrieLiu52·2022-12-09 09:29

三维重建技术概论总结，入门必看~

作者||童虎原文地址||3D视觉开发者社区✨如果觉得文章内容不错，别忘了三连支持下哦~文章目录1.重建流程1.1深度图增强和点云计算1.2公共特征点的检测与匹配1.3旋转平移参数估计和图像配准1.4表面生成
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-12-09 09:27

01-04.3D点云概述-数据结构转换

常见的数据结构有：深度图、点云、体像素、三角剖分、八叉树和KD树。为什么要进行数据格式的转换？主要是为了方便计算。点云转化成体像素步骤：
ZachZheng·2022-12-09 00:07

DIDFuse:用于红外和可见光图像融合的深度图像分解

论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.09210code地址：GitHub-Zhaozixiang1228/IVIF-DIDFuse:Officialimplementationfor"DIDFuse:DeepImageDecompositionforInfraredandVisibleImageFusion"(IJCAI2020)摘要红外与可见光图像融合是图像处理领域的
qq_43469979·2022-12-08 17:07

ch10——10.3PCL中的NARF关键点

2.关键点算法NARF关键点：是为了从深度图中识别物体而提出来的。关键点探测的重要一步是减少特征提取的搜索空间，把重点放在重要的结构上。
R.F.T.S·2022-12-08 15:44

python保存3通道图片为8位深度图

今天遇到一个问题，需要将标签文件png重新处理再保存，但是发现通过普通的cv2.imwrite()或者image.save()保存的都是24位深度图，所以需要重新保存。
吴天德少侠·2022-12-08 07:25

【OpenCV-Python】16 使用同一物体的两幅图像来计算视差图

OpenCV在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV（Hue，Saturation，Value）深度图：灰度图像。该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。
gkm0120·2022-12-07 22:46

In Defense of Classical Image Processing: Fast Depth Completion on the CPU 论文笔记

/1802.00036代码地址:https://github.com/kujason/ip_basic一、ProblemStatement如果将目前的激光雷达传感器数据投影到图像上的话，只能获得稀疏的深度图
Tianchao龙虾·2022-12-07 19:17

58、NeuMan: Neural Human Radiance Field from a Single Video

neural-human-radiance-field给定一个移动摄像机捕捉的视频，给定一个由移动摄像机捕捉的视频，首先使用传统的现成方法估计人体姿势、人体形状、人体掩码，以及摄像机姿势、稀疏场景模型和深度图
C--G·2022-12-07 18:03

列表转RGB图，深度图python (numpy+ opencv)

1.list转RGB图importcv2importnumpyasnp#img_list=[[[255,0,53],[255,255,51],[49,51,0],[49,255,51],[49,255,51],[255,255,255],[255,51,0],[255,0,53],[255,0,53],[49,51,0],[51,0,54],[0,54,55],[255,51,0],[49,255
程序员进化不脱发!·2022-12-07 14:58

Blitz-SLAM：A semantic SLAM in dynamic environments

结合掩模（mask）、RGB和深度图像的语义和几何信息优势，去除局部点云中的噪声块。通过合并局部点云得到全局点云
理工CV·2022-12-07 12:11
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