深度图第20页

小白科研笔记：深度连续卷积和它在深度补全中应用

1.前言由于LiDAR点云稀疏的特性，根据它得到的LiDAR深度图也是稀疏的。然而相机采集到的信息却是稠密的。这样一种反差对LiDAR-Camera多传感器信息融合造成挑战。

Niuip·2020-08-13 17:42

kinect深度图彩色图配准

生成的点云一直不太正常，发现深度图和彩色图没有配准Kinect的SDK的函数貌似无用？

dust_finger·2020-08-13 17:19

解析小觅中通过双目相机生成深度图的代码

最近在使用双目摄像机生成深度图，研读一下自带的代码，做一个记录。第一部分：第一部分是定义了一个命名空间，其中包含许多个类。

孙敬博·2020-08-13 13:04

图像语义分割论文解读（一）：Geometry-Aware Distillation for Indoor Semantic Segmentation

Geometry-AwareDistillationforIndoorSemanticSegmentation简述：本文提出在仍利用有用的深度域信息的情况下，通过提取几何感知嵌入来共同推断语义和深度信息，来消除现有方法（都需要精确的深度图作为分割场景的输入

Star·端木·2020-08-13 12:52

Fast Lidar Clustering by Density and Connectivity解读及文章复现工作

主要步骤：此工作是利用将三维点云转换成深度图像后进行相关操作。1.去除地面。2.横纵向

LimitOut·2020-08-13 12:31

采用：win10+VS2013+PCL1.8+opencv2.4.13+kinect1.8获取深度图、彩色图以及将深度图转换为pcd格式的点云

我再操作的过程是这样做的：（1）下载好对应版本的软件（2）单独配置好每一个环境，（下面opencv的实现过程会教你如何以一次实现永久配置PCL配置好以后）用实例去实现一下；（3）再把他们创建的环境模块导入新建好的项目中，同时添加好Kinect的相关配置，导入代码，运行得到结果。1版本及安装VS2013VS2013，上网找个别的网友提供的资料安装好就可以了。Kinect1.8Kinect1.7、1.

科研小白·2020-08-12 14:08

Kinect v2+Opencv+PCL+libfreenect 获取点云、深度图、彩色图

废话不多说，直接上代码这里我把图片展示的部分注释了，如果有需要直接展示的取消注释即可。#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usi

inusturbo·2020-08-12 14:04

Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study

1、Abstract:本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作，主要可以分为两类：深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具。

weixin_30325487·2020-08-10 07:24

如何根据深度图生成点云图

如何根据深度图生成点云图此部分参考https://blog.csdn.net/leon_zeng0/article/details/72956750//程序开始#include"stdafx.h"#include

_twinkle_·2020-08-10 07:10

HDRP中的贴花效果

原本在默认管线中工作正常的Shader在导入到使用了HDRP的工程中后效果变的很错乱，大概是这样：直观感觉应该是深度值的原因导致重建世界坐标时出现了错误，在用FrameDebug查看具体的渲染过程后发现深度图是这样的

上午八点·2020-08-08 15:59

GAMES101-Lecture 07

depthbuffer（深度图）：只存任何一个像素所看到的物体最浅的深度信息。始终假设相

ios_miracle·2020-08-08 00:34

单镜头视觉系统检测车辆的测距方法

注：深度学习直接估计深度图不属于这个议题。其中标题加黑的是重点掌握的。

yangdashi888·2020-08-07 23:24

决策树之ID3算法

本文主要参考PeterHarrington著的《MachineLearninginAction》一书以及华南理工大学的王国强同学的论文《基于深度图像的人体部位识别及动作识别》，若有不妥之处欢迎指出。

焕听·2020-08-07 18:56

使用PCL点云库在kinect v2设备上运行pcl_openni2_viewer时解决no device connected问题

可以运行在Linux,OSX，Windows平台上，支持RGB和深度图像，Motors，Accelerometer，LED，Audio。注意事项：l

sunyoop·2020-08-06 13:01

体绘制（Volume Rendering）概述之4：光线投射算法（Ray Casting）实现流程和代码（基于CPU的实现

首先要渲染出正向面深度图和背向面深度图，这是为了计算射线穿越的最大距离，做为循环采样控制的结束依据；然后在顶点着色程序中计算顶点位置和射线方向，射线方向由视线方向和点的世界坐标决定，其实射线方向也可以

ranran125·2020-08-05 16:34

论文笔记 | 使用CNN处理稀疏与密集数据：深度补全与语义分割

：INRIA原题目：SparseandDenseDatawithCNNs:DepthCompletionandSemanticSegmentation主要成果可以通过CNN对非常稀疏（低至0.8%）的深度图进行补全

理想就是派大星·2020-08-05 15:28

一种在RGB-D图像中检测行人的新的深度描述子

www.tuicool.com/articles/z2mmia一种在RGB-D图像中检测行人的新的深度描述子NingboWang,XiaojinGong,JilinLiu摘要随着深度摄像机技术的发展，实时同步获取高质量的深度图和彩色图成为现实

xuezhisd·2020-08-05 13:37

《计算机视觉度量：从特征描述到深度学习》相机成像和计算成像（1）

这些应用可充分利用深度信息将图像作为纹理映射到深度图上，以引入新的光源，并在图形处理流程

qq_17767255·2020-08-05 12:04

我们真的需要深度图神经网络吗？

2020-07-3019:07:22深度学习的一大特点就是使用的神经网络具有几十层甚至数百层。与之形成鲜明对比的是，大多数用于图深度学习的架构都很“浅”，只有少量的层。在本文中，作者提出了一个看上去有些离经叛道的问题：图神经网络架构的深度能否带来任何优势？本文最初发表于TowardsDataScience博客，经原作者MichaelBronstein授权，InfoQ中文站翻译并分享。今年，图深度学

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-05 03:30

记录实习第一个issue

xbot机器人测试xbot机器人硬件配置Intel实感深度摄像头、二自由度云台（用于采集深度图和彩色图，v:-60–30h:-90–90)人脸识别摄像头、人脸识别模块(实现人脸注册、人脸识别）音响、双麦克风

一直等待花开１·2020-08-05 03:01

关于抠图的一些文章方法收集

既然可以利用深度图，那么便最大化利用深度图像；分割支撑面以后，可以利用抠图算法，把RGB剩余的像素载进行抠图：《"GrabCut"-InteractiveForegroundExtractionusingIteratedGraphCuts

wishchin·2020-08-04 21:34

读取深度图中的数据异常（数据全部为0）的解决办法

读取深度图中的数据异常（数据全部为0）的解决办法两种读取方式编程中遇到的问题编码格式对应关系参考博文两种读取方式1、指针方式读取floatd=(float)depth.ptr(n)[m]/1000;ptr

北戴河一哥·2020-08-04 21:34

同步采集深度图和彩色图

利用深度相机采集深度图和彩色图会面临一个问题，如何实现同步采集数据？以下是我搜集到的两点方法：1）高翔博士提到他的orbslam2教程有这么一步工作，具体目录为example/RGBD/.

weixin_30341735·2020-08-04 19:19

ARCore Depth API 深度解析：算法原理及开发细节

DepthAPI仅凭设备的RGB摄像头就可以创建深度图。应用深度图提供的深度信息，虚拟物体能够准确地出现在现实物体的之前或之后，从而与现实场景真正融合，为用户打造更加逼真和有沉浸感的AR体验。

谷歌开发者_·2020-08-04 14:15

论文笔记：Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs

这一篇也是其在深度图像去噪方面的新的文章。与其前面的工作不同的是，这篇文章主要研究了卷积网络在真实图像上的去噪效果，其主要贡献在于以下几点：提出了一个更加真实的噪声模型

JimmyCM·2020-08-04 09:31

计算机视觉相关干货文章-20190807

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-04 06:00

OpenNI2获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题，彩色图分辨率无论如何设置始终是320*240，深度图倒是可以设成640*480，而OpenNI1.x是可以获取640*480的彩色图的。

masikkk·2020-08-03 20:39

OpenNI1.5获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示

华硕XtionPro类似Kinect，都是体感摄像机，可捕捉深度图和彩色图，详细参数见：http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications

masikkk·2020-08-03 20:39

深度图转激光原理

深度图转激光在ROS包depthimage_to_laserscan中实现，本篇讲解其计算过程。关于点云转激光数据的思路也是类似的，只需要将一定高度范围内的数据进行投影即可。

辰视智能·2020-08-03 16:35

深度图转点云原理

深度图转点云的计算过程很简洁，而里面的原理是根据内外参矩阵变换公式得到，下面来介绍其推导的过程。

辰视智能·2020-08-03 16:35

multi-view stereo教程

multiviewstereo文档该文档总结了使用笔者multiviewstereo(MVS)的方法对相机进行rectify,生成深度图的过程，希望能给之后的同学一些帮助。

zhuziyu_edward·2020-08-03 09:23

A Comparison and Evaluation of Multi-View Stereo Reconstruction Algorithms

2.多视觉立体分类法（1）场景描述（Scenerepresentation）物体或场景的几何可以有多种描述方式：像素，水平集，多边形网格，深度图。3D网格：简单

yiranpiaoluo·2020-08-03 09:45

Open3D——RGBD图转化为点云(pcd)并显示

1.用Open3D分别读取RGB图片和深度图片彩色图：深度图：2.把Open3D中的RGBD图片转化pcd格式并储存3.显示点云直接看代码：#Open3D:www.open3d.org#TheMITLicense

CV-deeplearning·2020-08-02 15:12

Real-time human pose recognition in parts from single depth images 中文翻译【译】【中译】微软kinect中用的算法

Real-timehumanposerecognitioninpartsfromsingledepthimages中文翻译----------------贴图好麻烦，好多公式截图的，暂时没时间加进来------------Abstract我们给出了从单深度图像

wuyoy520·2020-08-02 14:11

OpenCV——Realsense读取保存RGB图像和深度图像

#include"pxcsensemanager.h"#include"pxcmetadata.h"#include"util_cmdline.h"#include"util_render.h"#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,WCHAR*argv[]){//创建图像窗口UtilRender*Rcolor=newU

易水向西·2020-08-02 13:46

从深度图里面导出边界

这次我们将学着怎么从一个深度图里面导出边界。我们对3种不同种类的点很感兴趣:物体的边框的点，阴影边框点，和面纱点(在障碍物边界和阴影边界)，这是一个很典型的现象在通过雷达获取的3D深度。

奋斗路上的产品狗·2020-08-01 14:03

python 从深度相机realsense生成pcl点云

取得深度信息和彩色信息二、获取坐标和色彩信息三、通过pcl可视化点云一、通过realsense取得深度信息和彩色信息ubuntu下intelrealsense的软件可以打开realsen的界面，里面可以得到彩色图像和深度图像

墨水兰亭·2020-08-01 13:38

PCL提取深度图像边界

#include#include#include#include#include#include#include#includetypedefpcl::PointXYZPointType;//--------------------//-----Parameters-----//--------------------floatangular_resolution=0.5f;pcl::RangeI

MrLi1·2020-08-01 12:46

ros环境下华硕xtion深度图和彩色图的配准问题

使用华硕华硕xtion，发现彩色图和深度区别好几个像素，没有对齐。上网搜了很多教程，也没在ros下编出来（等编出来再发）后来发现ros中openni2有自带的配准，就在launch里面，修改参数，效果变化很大。$cd/opt/ros/indigo/share/openni2_launch/launch$sudogeditopenni2.launch将21行改为“true”即可:

__tudou__·2020-07-31 13:46

基于深度摄像头的障碍物检测（realsense+opencv）

//find_obstacle函数是获取深度图障碍物的函数,返回值是每个障碍物凸包的坐标，参数一depth是realsense返回的深度图（u

Zuo丶·2020-07-30 22:25

Realsense（三）截取n帧彩色及深度图并保存

#include#include#include"util_render.h"#include#include#include#include//#include"pxcconvert.h"#defineWIDTH640#defineHEIGHT480usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){UtilRender*

SCUT_Arucee·2020-07-30 22:29

NTU RGB + D 120 动作识别数据集描绘骨架

两个数据集都为每种样本包括4种不同的数据形式：RGB视频深度图序列3D骨骼数据红外（IR）视频在这里主要先讲解3D骨骼数据两个数据集中的每个文件/文件夹名称均采用SsssCcccPpppRrrrAaaa

hsclyy·2020-07-30 12:11

《计算机视觉度量深入解析》—第1章1.4节三维表示：体元、深度图、网格和点云...

本节书摘来自异步社区《计算机视觉度量深入解析》一书中的第1章1.4节三维表示：体元、深度图、网格和点云，作者【美】ScottKrig（斯科特·克里格）,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

weixin_33701564·2020-07-30 02:35

小觅双目摄像头D1000-IR-120/Color模组评测(上)

评测前的准备工作本次评测的型号是D1000-IR-120/Color，特点是相机自带芯片计算出深度图，深度图的计算不耗费计算平台的算力。带IR补光提升深度图效果，120度FOV，支持输出彩色图。

qq_43525734·2020-07-29 23:34

人脸深度图活体检测_SVM（Ubuntu+opencv3）

环境Ubuntu，opencv3数据准备原始深度图（已标定过人脸位置）百度云盘：https://pan.baidu.com/s/1Hi85o521oIGaAfDoavOXeA使用MATLAB进行数据采集与处理

zj19941113·2020-07-29 18:19

残疾人手语交流辅助系统手语识别与翻译&&基于数据手套的虚拟手的实现

Kinect可以获得深度图像，OpenNI不太了解，查了下，【百度百科】例如，一个中间件可以接收一副有人的图像，计算并返回人手掌在图像中的位置。OpenNI提供了一组基于传感器设备的API，

HsuyiaQing.·2020-07-29 15:45

PCL深度图像

转载自：https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6474699.html目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，

leoking01·2020-07-29 09:00

已开源的SLAM

DA-RNN_SemanticMappingwithDataAssociatedyoutube链接特殊之处：相对于FCN而言，将获取的语义信息投影到Kinect地图里获取3D的地图一般的语义分割都是图像形态没有定位信息，这个有相对的三维位置关系仪器：Kinect需要深度图软件

zhengbq_seu·2020-07-29 03:21

利用OpenCV的函数获取双目相机拍摄物体的深度图（总结）

先上《LearningOpenCV3》书配套的代码：//Example19-3.Stereocalibration,rectification,andcorrespondence#pragmawarning(disable:4996)#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;voidhelp(char*arg

Write Freely·2020-07-29 03:42

ORB-SLAM2应用练习：三维重建系统搭建 (4) [END]

想想我们系统运作的流程，大概会是：系统的初始化相机的初始化与立体矫正中视差图到深度图映射矩阵的计算图片的读取与预处理立体匹配、计算视差、求深度图根据深度图和原图，在3D空间中打印点云

翁仔灯·2020-07-29 01:55

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