深度图第11页

EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型（Pattern Recognition）

但面临低质量的深度图，现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。

Tom Hardy·2022-12-07 11:04

【论文简述】CVP-MVSNet：Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo（CVPR 2020）

一、论文简述1.第一作者：JiayuYang2.发表年份：20203.发表期刊：CVPRoral4.关键词：MVS、深度学习、代价体金字塔、残差深度图5.探索动机：MVSNet内存消耗立方级别的，R-MVSNet

华科附小第一名·2022-12-07 05:42

opencv python 深度图渲染

深度图如果安按照灰色图显示时很白的，和一些鲜艳的颜色不是很搭配，可以显示为彩色的，就想MATLAB显示热图的时候可以设定colorbar一样。

不解不惑·2022-12-06 13:26

Dynamic Selective Network for RGB-D Salient Object Detection

DynamicSelectiveNetworkforRGB-DSalientObjectDetection用于RGB-D显着目标检测的动态选择网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.30,2021一Motivation通过各种融合策略来整合RGB图像和深度图

小羊咩~·2022-12-06 13:46

RGB-D Salient Object Detection with Cross-Modality Modulation and Selection

RGB-DSalientObjectDetectionwithCross-ModalityModulationandSelection具有跨模态调制和选择的RGB-D显着目标检测一、Motivationtwochallenge：1）如何有效地整合来自RGB图像及其对应的深度图的互补信息

小羊咩~·2022-12-06 13:46

ICNet: Information Conversion Network for RGB-D Based Salient Object Detection

的显著性目标检测的信息转换网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.29,2020存在的问题之前的融合策略：在输入图像、提取特征和输出结果三个融合域中利用RGB图像和深度图之间的相关

小羊咩~·2022-12-06 13:16

DPANet: Depth Potentiality-Aware Gated Attention Network for RGB-D Salient Object Detection

显著性目标检测的深度潜能感知门控注意网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING2020存在的问题1）如何防止不可靠的深度信息造成的污染；2）如何有效地整合来自RGB图像的多模态信息和对应的深度图

小羊咩~·2022-12-06 13:15

[2021]Rethinking RGB-D Salient Object Detection : Models, Data Sets, and Large-Scale Benchmarks

2.作者认为，并非深度图中的所有

小羊咩~·2022-12-06 13:45

个人理解：深度估计-自监督、无监督、全监督学习的区别

全监督：这个好理解，需要制作数据集，输入为RGB图像，label为对应的深度图；典型的深度学习算法如：VisionTransformersforDensePrediction、DepthFormer:ExploitingLong-RangeCorrelationandLocalInformationforAccurateMonocularDepthEstimation

辣大辣条·2022-12-06 12:40

基于点云的深度学习方法综述

为了捕捉到三维世界的深度信息，早期我们使用多目视觉的方法或者来自RGB－D的深度图提取三维空间信息。点云作为一种数据结构，蕴

视觉先锋·2022-12-06 07:34

通过双目深度相机获取三维坐标

4、根据匹配结果计算每个像素的深度，从而获得深度图。双目立体视觉深度相机详细原理1.理想双目相机成像模型假设左右两个相机位于同一平面（光轴平行），且相机参数（如焦距f）一致。

持～月·2022-12-05 22:48

深度相机工作原理

转自：https://blog.csdn.net/electech6/article/details/78707839结构光法：为解决双目匹配问题而生深度图效果：结构光vs.双目投射图案的编码方式直接编码时分复用编码空分复用编码

Cecilia_YS·2022-12-05 22:47

r相机采集的图片转化为halcon识别的图像源码_【视觉】采用空间投影的深度图像点云分割...

本文摘自于：郭清达,全燕鸣.采用空间投影的深度图像点云分割[J].光学学报,2020,40(18):1815001点云分割是点云处理的一个关键环节,其分割质量决定了目标测量、位姿估计等任务的精确与否。

weixin_39943202·2022-12-05 11:26

matlab生成深度图像,如何从深度图像和从Matlab获取的彩色图像生成3D点 Cloud

好问题.您应该使用Burrus的本教程-基本上您需要使用深度信息将颜色/深度质心转换为第三维.请注意，Kinectv1深度和颜色流稍有不匹配，因此也要考虑到这一点.教程可以在这里找到：http://nicolas.burrus.name/index.php/Research/KinectCalibration您也可以使用这位作者的作品：Khoshelham，K.和Elberink，S.O.(201

weixin_39885683·2022-12-05 11:56

深度图像转化为点云

现在我们看看深度图像是如何转换为点云的：图1：（左）以u，v坐标

路&客·2022-12-05 11:25

深度图转点云（Xtion/Kinect/OB等）

今天分享一个将深度图转点云的方法。所谓的深度图一般指从深度相机中读取到的带有深度信息的一帧数据，一般为16bit的png/pgm格式。

Zuo丶·2022-12-05 11:25

PCL——（8）从点云数据生成深度图像

文章目录一、深度图像的获取方法二、深度图像简介三、PCL中的模块RangeImage相关类的介绍3.1classpcl::RangeImage3.2classpcl::RangeImagePlanner3.3

一抹烟霞·2022-12-05 11:54

matlab 深度图像转三维点云

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理深度相机能够获取物体到相机的距离信息，可以根据距离信息，计算像素的3D相机坐标，生成点云。计算公式为：−z=ddepthsc

点云侠·2022-12-05 11:23

深度图像转换为点云数据计算原理及代码实现

深度图像转换为点云数据计算原理及代码实现1.开发环境2.深度图转点云计算原理3.代码实现3.1头文件Depth_TO_PointCloud.h3.2Depth_TO_PointCloud.cpp1.开发环境

Robot_Tiger_·2022-12-05 11:52

（Visual Navigation）深度图像转点云

深度图像即图像中包含深度信息（也就是距离信息）的单通道图像，每个像素反应的是图中的一点相对于相机的位置：左右位置高度位置和深度位置而视觉导航中比较常用的就是深度相机，通过深度相机的深度图像和rgb图像的转化得到地图信息

Hoyyyaard·2022-12-05 11:52

从分割后的深度图像生成点云

文章目录前言一、深度图转点云1.1原理1.2关键部分1.3关键代码二、结果展示总结前言前一段时间忙着秋招和修改论文意见反稿，就没有接着做关于AzureKinectDK相关的探索总结，现在有时间就慢慢补起来

W威小威W·2022-12-05 11:52

论文阅读《UCS-Net: Deep Stereo using Adaptive Thin Volume Representation with Uncertainty Awareness》

1911.12012v1源码地址：https://github.com/touristCheng/UCSNet背景现有的模型都是基于固定大小的深度假设空间进行深度值搜索，这种方法很难得到高分辨率的深度图

CV科研随想录·2022-12-05 07:54

将彩色和深度图转成点云图

将彩色和深度图转成点云图1.方法1////Createdbytyon20-9-30.

再遇当年·2022-12-05 00:47

【论文精读】Learning Edge-Preserved Image Stitching from Large-Baseline Deep Homography

文章目录一、论文翻译题目：从大基线深度单应性学习边缘保留图像拼接0摘要1引言2相关工作A传统图像拼接B深度单应方案C深度图像拼接3方法3.1大基线深度单应3.2边缘保持变形网络3.3无尺寸拼接4实验4.1

小李不会编程啊·2022-12-04 10:12

【论文精读】Pixel-wise Deep Image Stitching

文章目录一、论文题目：像素级深度图像拼接0摘要1引言2相关工作3像素级深度图像拼接3.1总体框架3.2像素扭曲模块（PWM）3.3缝合图像生成模块（SIGMo）4实验4.1提出的数据集4.2实验设置4.3

小李不会编程啊·2022-12-04 10:12

【论文精读】Unsupervised Deep Image Stitching: Reconstructing Stitched Features to Images（无监督的深度图像拼接）

论文下载链接文章目录前言摘要一、介绍二、相关工作2.1基于特征的图像拼接2.2基于学习的图像拼接2.3深度单应方法==》研究动机三、无监督图像拼接Ⅰ、无监督图像对齐Ⅱ、无监督图像重建四、实验Ⅰ、数据集Ⅱ、实验细节五、总结和未来工作Ⅰ、总结Ⅱ、局限和未来工作前言图像拼接(ImageStitching)可以说是计算机视觉领域中一个非常经典且完备的体系，由于其包含如特征点检测、映射估计、匹配对齐、投影变

小李不会编程啊·2022-12-04 10:11

【论文精读】A view-free image stitching network based on global homography-基于全局单应的无视图图像拼接网络

Aview-freeimagestitchingnetworkbasedonglobalhomography代码调试文章目录前言摘要一、介绍二、相关工作2.1传统图像拼接2.2深度图像拼接三、我们的方法

小李不会编程啊·2022-12-04 10:41

论文阅读《CVP-MVSNet: Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo》

论文地址：CostVolumePyramidBasedDepthInferenceforMulti-ViewStereo一、摘要这篇文章采用了代价体金字塔，由粗糙到精细逐级生成深度图；在第一次深度估计时直接生成固定大小的代价体

CV科研随想录·2022-12-04 07:12

【3D目标检测】Rethinking Pseudo-LiDAR Representation

目录概述细节证明基于伪点云的3D目标检测算法效果好的原因并不是伪点云这种数据表示基于深度图的图像表示的算法PatchNet证明基于伪点云的3D目标检测算法效果好的原因是从图像到点云坐标系转换的过程概述本文是基于图像的

可乐大牛·2022-12-03 18:11

深度学习基于摄像头和激光雷达融合的3-D目标检测

https://arxiv.org/abs/2004.03080源码地址：https://gitee.com/long_xiao_wyh/pseudo-LiDAR_e2e以前在传感器融合讲过数据级的融合（深度图

龙啸wyh·2022-12-03 18:40

sgbm算法_立体视觉BM算法原理一看就懂

注意几点：-BM和SGBM算法对参数敏感，一定要耐心调节参数-摄像头一定要标定-这些立体算法对光照敏感BM算法实现原理这种算法实现起来的优点就是快，缺点是深度图的效果不是很好。

weixin_39789792·2022-12-03 11:03

[CVPR2022]3D Photo Stylization: Learning to Generate Stylized Novel Views from a Single Image

主要思路是先提取2D图片的深度，然后进行深度图补全以恢复所有视角中

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:49

Structured Attention Guided Convolutional Neural Fields for Monocular Depth Estimation 论文理解

论文理解论文序列2）StructuredAttentionGuidedConvolutionalNeuralFieldsforMonocularDepthEstimation目标：单目相机的rgb图->单目相机的深度图之前写阅读

夕阳染色的坡道·2022-12-03 08:03

realsense D455读取深度图时，深度值不变问题解决方案

使用python代码读取深度相机D455时，保存每一帧的深度信息，结果使用时发现除了前两帧以外，后面所有的深度图都完全一样，同样的代码分别3个场景做实验：一、深度相机+树莓派（Ubuntu系统）二、深度相机

Boris_LB·2022-12-03 07:10

【论文阅读】MVSNet：Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo【2018】

文章目录Abstract解决问题：端到端，从多视图中预测深度图。方法：实验结果：1.IntroductionMVS是什么？

I"ll carry you·2022-12-02 22:37

【论文精读7】MVSNet系列论文详解-PVA-MVSNet

主要是用了一个自适应的聚合模块来在构建代价体时不用均匀的方差、而是让不同的特征体具有一定的选择注意力权重来对最终的代价体做贡献，同时对于多尺度的的深度图输出使用MVSNet的光度一致性约束、几何一致性约束来用小尺度

LiverWhles·2022-12-02 20:58

PointNet

6a0fc51187c1https://blog.csdn.net/qq_15332903/article/details/80224387背景在以往的深度学习处理点云时，往往将其转换成为特定视角下的深度图像或者体素

梨鱼·2022-12-02 18:54

点云入门笔记(一)：点云数据及获取

有序点云：一般由深度图还原的点云，有序点云按照图方阵一行一行的，从左上角到右下角排列，当然其中有一些无效点因为。有序点云按顺序排列，可以很容易的找到它的相邻点信息。

print('冰心')·2022-12-02 15:37

在python中读取.pgm格式图像

网址：PIL库图像中的mode参数假设是8位深度图像,则采用下列代码读取数据：defread_pgm(pgmf)

l_z_z_z·2022-12-02 02:24

【三维深度学习】多视角立体视觉模型R-MVSNet

提出了一种基于递归方式的多视角重建方法，通过递归方式的代价空间正则化(costvolumregularization)来代替原本的3D代价空间，不但减少了内存消耗还提升了模型的精度和效率，使得高分辨率的深度图

hitrjj·2022-12-02 00:28

【三维深度学习】多视角立体视觉网络MVSNet

基于深度学习的多视角立体视觉模型MVSNet提出了一种基于多视角图像和相机参数重建出目标深度图的有效方法。

hitrjj·2022-12-02 00:27

小车有了眼睛颜值都变高了，仿佛有了灵魂

奥比中光的代码只能出来深度图像和红外线图像，不能同时出来彩色图像，彩色图像代码需要安装ros2通用的摄像机代码，安装命令：sudoaptinstallros-humble-usb-cam启动摄像机ros2runusb_camusb_cam_node_exe

m0_73694897·2022-12-02 00:26

三维重建方法汇总

主要涉及技术包括：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔可夫随机场、图像分割等。

Half_A·2022-12-01 12:23

GGCNN笔记

如果没有**d.tiff（因为没有深度相机所以无法获得深度图）。使用点云文件转化成深度图pcd*[0

Jerry-hao·2022-12-01 10:03

Unity视差贴图多实现对比和改进

由于采样高度图会比较难以计算，因此可以采样深度图。（深度图其实是高度图得反相，白色表示凹陷）。计算：需要将视线向量转换到切线空间下（因为高度是物体表面信息，都是相对于物体表面空间（切线空

瘦瘦的小北·2022-12-01 09:52

MVS（多视图）

在缺少纹理或光照条件剧烈变化的场景中发生错误匹配2、MVS流程：数据采集——稀疏重建——深度图估计——稠密重建。3、增量式SFM输出的3D点云，可以重新估计相对位姿，修正位姿结果。

weixin_44594953·2022-12-01 05:11

【论文简述】Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereoand Stereo Matching（CVPR 2020）

深度学习、CNN5.探索动机：目前基于深度学习的立体匹配和MVS方法构建的3D代价体需要3D卷积进行代价聚合/正则化消耗显存非常大，随着分辨率的增加时间和内存以立方级别增长，因此为了节省内存一般网络输出的深度图或者视差图分辨率限制为输入的

华科附小第一名·2022-11-30 01:35

安卓使用opengles显示深度点云图或深度3D效果图

前言：因为想在安卓设备上显示深度图的3D效果画面，经过查找资料，发现使用opengles比较方便。

Zafir2022·2022-11-29 20:06

稠密点云重建MVS——基于多视角深度图像

稠密点云重建MVS——基于多视角深度图像前言一、整体流程*二、算法原理1.全局视角图像序列选取方法2.局部视角图像序列选取方法2.深度与法向量优化算法基本概念极线搜索——查找图像中某个像素点在另一帧图像的对应像素点光度一致性

A晨的博客·2022-11-29 11:01

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