视差

来聊聊双目视觉的基础知识（视察深度、标定、立体匹配）

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达1双目视觉的视差与深度人类具有一双眼睛，对同一目标可以形成视差，因而能清晰地感知到三维世界。
AI算法修炼营·2022-11-24 10:22

46、OAK基本接口学习笔记＆显示深度图和视差图

基本思想：继续学习oak的接口函数，具体参考官方demo，自己做下笔记记录一下看结构写代码比较方便cmakelists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.16)project(depthai)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)find_package(OpenCVREQUIRED)#message(STATUS${OpenCV_INCLUDE_D
sxj731533730·2022-11-24 04:39

从连接到手机的 OAK-D 设备获取 rgb 和视差图像的 Android 示例

#include#include#include#include#include"opencv2/core.hpp"#include"depthai/depthai.hpp"#include"utils.h"usingnamespacestd;std::shared_ptrdevice;shared_ptrqRgb,qDepth,qDet;cv::Matdetection_img;//Neural
winxp-pic·2022-11-24 04:39

【计算机视觉】使用GrabCut算法進行前景檢測

问题描述：计算视差图是分割图像前景和背景的有效方法。本次目标是抓住图像中的人物并丢弃背景。GradCut算法实现步骤：1.定義一個包含圖片主題的矩形。2.矩形以外的區域被自動定義為背景。
danyow-4·2022-11-23 14:33

单目深度估计自监督模型Featdepth解读（上）——论文理解和核心源码分析

Featdepth是在monodepth2的理论基础上进行的进一步优化，核心思想都是用视频连续帧或者立体图像对来做图像重构，利用重构图像的光度损失作为自监督信号，从而训练出像素级的稠密视差/深度结果。
苹果姐·2022-11-23 08:37

SURF SIFT ORB三种特征检测算法比较

转自https://blog.csdn.net/zilanpotou182/article/details/66478915我们知道，双目立体测距的基础是利用视差求距离，而视差就是计算左右图像中对应点的像素坐标之差
落日樱花·2022-11-22 10:39

【论文笔记】无监督的视觉里程计、深度图估计、视差图估计方法：Robustness Meets Deep Learning: An End-to-EndHybrid Pipeline...

AnEnd-to-EndHybridPipelineforUnsupervisedLearningofEgomotion宾夕法尼亚大学本文提出使用深度学习方法和几何RANSAC结合的无监督相对位姿回归pipeline,分别对光流图和视差图进行预测
phy12321·2022-11-22 06:35

视觉SLAM面试问题和学习资料整理

李群与李代数的映射关系2、李群与李代数的扰动模型3、SIFT与SURF特征的区别4、相似变换、仿射变换、射影变换的区别5、Homograph、Essential、FundamentalMatrix的区别6、双目相机视差和深度的关系
我是快乐的小趴菜·2022-11-22 01:24

ORB-SLAM2代码详解04: 帧Frame

这个网站的默认排版太丑了（访问密码：3834）ORB-SLAM2代码详解04:帧Frame各成员函数/变量相机相关信息特征点提取特征点提取:`ExtractORB()`ORB-SLAM2对双目/RGBD特征点的预处理双目视差公式双目特征点的处理
ncepu_Chen·2022-11-21 20:23

双目相机的三维重建

双目相机的三维重建一.步骤摄像机的标定（内参和外参）双目图像的标定（张正友标定法）立体匹配算法获得视差图生成深度图进行三维重建二.详细过程1.摄像机的标定内参，摄像机内参反映的是摄像机坐标系到图像坐标系之间的投影关系
大芒果·2022-11-21 17:18

三维重建（2）：双目相机的测距原理

上图解释了双摄像头测距的原理，书中Z的公式如下：b代表基线，根据相似三角形关系，这里d表示为左右图横坐标之差，称为视差，视差的单位是像素点。
宇亲·2022-11-21 17:44

双目相机视差测距

测距公式2.参数解析3.备注信息1.测距公式双目测距公式：dis=f*b/disp2.参数解析dis:距离信息，描述相机到目标点深度数据f:相机焦距，焦距信息为像素距离b:双目相机之间距离（厘米）disp:视差矩阵
SYC_MORE·2022-11-21 17:38

python学习笔记03 图像增强

#视差图像预处理-_gammma.py对图像增强后再进行视差匹配计算fromPILimportImagefromPILimportImageEnhanceimporttypes#importcv2#原始图像
Shelton-N·2022-11-21 11:53

python 深度 视差 计算_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
图灵的追随者·2022-11-21 04:02

matlab获取视差图,Matlab生成视差图

【实例简介】双目视觉，根据块匹配方法的视差图生成。依据Matlab生成视差图。
王科特·2022-11-21 04:32

temp 自动输出简单的 视差图和深度图

看样子伪色彩已经削峰了#todo视差数据,转换深度数据,转换公式=?
tubesystem·2022-11-21 04:31

双目立体视觉法优缺点 ,以及改进方式

简介:比较好的算法是结合了图像分割和视差匹配算法.fromOAK深度相机工作原理科普-知乎纯视觉的方法，计算复杂度高。
tubesystem·2022-11-21 04:00

视差Disparity与深度图

/www.elecfans.com/d/863829.html双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双目立体视觉（BinocularStereoVision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像
ppdyhappy·2022-11-21 04:27

通过cv2输出左右眼视差图, 然后根据视差图输出深度边沿

视差图是神经网络里的x--feature,分左右眼计算过程是先将左眼(或右眼)图片作为主视图(基准),然后用另外一眼图片缓慢的水平划过主视图,这时候会有部分区域重合,相当于人看东西的时候双目同时注视.记住这个水平移动的距离就可以计算出景深
tubesystem·2022-11-21 04:51

根据视差图输出深度边沿

视差图是神经网络里的x--feature,分左右眼计算过程是先将左眼(或右眼)图片作为主视图(基准),然后用另外一眼图片缓慢的水平划过主视图,这时候会有部分区域重合,相当于人看东西的时候双目同时注视.通过水平移动的距离
tubesystem·2022-11-21 04:51

python 深度 视差 计算_OpenCV-Python 立体图像的深度图 | 五十二

目标在本节中，我们将学习根据立体图像创建深度图。基础在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。上图包含等效三角形。编写它们的等式将产生以下结果：disparity=x−x′=BfZdisparity=x-x'=\frac{Bf}{Z}disparity=x
墨菲世托·2022-11-21 02:02

BEVStereo

MVS技术是解决基于相机的3D对象检测任务中深度感知不适定问题的一种有前途的方法，同时它也暴露了自动驾驶场景中的两个致命缺陷，即①内存成本占用较大的问题②自车静止或与他车相对静止时无法通过时序图像序列产生视差
財鸟·2022-11-21 00:48

SLAM入门之数学基础

自身状态建图：外在环境单目Monocular三维空间的二维投影，要恢复三维结构需要改变相机视角运动（Motion）若相机右移，则图像中物体向左移结构（Structure）近处的物体移动快，远处的物体移动慢——视差尺度
金贰胖·2022-11-20 06:31

SLAM学习第一天

室外定位；2稀疏-半稠密重建；3.稠密重建；单目相机，只能将现实中三维的实体用投影投到2D的平面上，没法测量深度，得通过其他的手段估计；双目相机：左右两边各有一个摄像孔，每次传回两张图像，通过两张图像的视差来确认
qq_53951219·2022-11-20 03:20

Cascade-MVSNet

CascadeCostVolumeforHigh-ResolutionMulti-ViewStereoandStereoMatching摘要现有的基于深度学习的多视图立体方法，通常是通过构建3D代价体，通过正则化代价体回归深度图或者视差图
有远大理想·2022-11-19 19:02

《视觉slam十四讲》ch5相机与图像 学习笔记（2）——实践部分双目视觉代码讲解

1.实现效果先展示一下这部分最后的效果图最后会出来两张图，上面这张是归一化后的视差图，下面那张是点云图。
sticker_阮·2022-11-19 15:20

无监督学习方法

然而现有网络依然难以适应于未见过的真实环境，而且获取足够的真实视差图和对应的立体图像对难度巨大，因此研究人员研究基于无监督学习的深度估计网络。下面列举出近年来的几篇关于无监督学习的深度估计网络的论
爱钻研的小铭·2022-11-19 11:47

(含源码)利用GPU加速Python图像缩放

库中的一些算法包括过滤方法、透视扭曲、时间降噪、直方图均衡、立体视差和镜头失真校正。VPI提供易于使用的Python绑定以及C++API。
扫地的小何尚·2022-11-19 07:50

【论文简述及翻译】Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitatio（CVPR 2021）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：立体匹配、代价聚合、特征激励、实时网络、视差回归5.探索动机：使用3D卷积进行聚合的深层堆叠计算成本高且内存效率低
华科附小第一名·2022-11-16 15:41

【论文简述及翻译】Learning for Disparity Estimation through Feature Constancy（CVPR 2018）

一、论文简述1.第一作者：ZhengfaLiang、YiliuFeng2.发表年份：20183.发表期刊：CVPR4.关键词：CNN、端到端训练、视差改进、特征恒量、视差估计5.探索动机：立体匹配算法通常由四步组成
华科附小第一名·2022-11-16 14:03

3D点云基础知识(二)-bilibili视频资源整理（一）

超人视觉免费启蒙三维课程入门第一节（3D激光三角相机实战初识）3D设备点云数据来源：1、双目立体视觉：人眼视差（三角关系推导）测量越远、精度越差。
xiaoyaolangwj·2022-11-08 21:24

【自动驾驶】16.计算机视觉：相机成像原理：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换

原文链接：https://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/535580960.前言最近整理了“相机成像原理”和“视差与深度信息”相关的资料，然后做成了
Mister Zhu·2022-10-29 01:47

双目相机标定以及立体测距原理及OpenCV实现(下)

之后在该程序基础上运行stereo_match.cpp，求左右相机的视差。
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-10-28 07:16

传统多视图立体算法：PatchMatchStereo详解

作为立体视觉的经典之作，PatchMatchStereo[1]{[1]}[1](以下简介为“PMS”)重述了DSI以及视差平面等概念。本文作为这一系列的引论，先抛砖引玉，主要
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-10-28 07:45

探究几种CSS视差动画实现方案及原理

滚动视差介绍视差滚动（ParallaxScrolling）是指多层背景以不同的速度移动，形成立体的运动效果，带来非常出色的视觉体验。
·2022-10-23 16:08

第13/100天 阅读笔记

为何要重视差异化与其更好，不如不同。很多时候，我们没必要去跟别人挤，走差异化路线，成功的概率会更大。我们更应该晒什么我们可以晒自己的一些心得体会，晒自己的专业见解，晒自己读过的书。
梦想家DBA·2022-09-29 18:29

android 自定义View: 视差动画

背景在AndroidApp的成长过程中，随着包功能越来越多，团队越来越复杂，为了保证功能的清晰和可维护性、增加模块的内聚性，减小git推代码冲突的风险等等，App的开发模式会慢慢变成集成开发模式集成开发模式每个人负责一个或者多个模块，模块之间相互隔离，独立进行打包和升级，最后以远端依赖的方式集成到App中进行打包问题在采用集成开发模式的时候会碰到一个问题，因为主App都是通过implement远端
·2022-09-02 22:17

单目深度估计基础理论和论文学习总结

：三维刚体运动的数学表示：旋转平移矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数、轴角模型、齐次坐标、各种变换等照相机模型：单目/双目模型，单目中的世界坐标系/相机坐标系/图像坐标系的互相转换、畸变与矫正，双目涉及的视差和深度的反比关系
苹果姐·2022-08-30 07:28

DepthInSpace：多帧影像信息在单目结构光深度估计中的应用（ICCV2021）

编辑‖3D视觉开发者社区导语：本文作者提出利用多帧影像可辅助单目结构光训练，在资源有限的情况下，可使用融合的视差图调整单帧视差估计网络。希望能对基于深度学习的单目结构光估计相关研究人员有一定参考帮助。
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:28

视差计算-双目立体校正

http://sourishghosh.com/2016/dense-disparity-maps-orb-descriptors/codehttps://github.com/sourishg/disparity-maphttp://sourishghosh.com/2016/stereo-calibration-cpp-opencv/codehttps://github.com/sourish
OpenCV中文网公众号·2022-08-24 19:54

车载双目ADAS（二）：双目匹配算法入门

（文末附个彩蛋）(*￣︶￣)1、匹配算法的原理2、匹配算法的评估3、稀疏视差和稠密视差图的对比稀疏视差：常用的匹配算法有：S
bobuddy·2022-07-14 17:50

Android中实现视差滚动示例介绍

什么是视差滚动？
·2022-06-28 11:33

视差特效的原理和实现方法

本文主要讲解视差效果是如何实现的（原生三件套），本文并不涉及性能优化相关的知识点讲解（你就当我耍流氓吧）。本文会从原理讲起，然后结合多个案例由浅入深去实现最终效果。
·2022-06-22 11:21

视差特效的原理和实现方法

本文主要讲解视差效果是如何实现的（原生三件套），本文并不涉及性能优化相关的知识点讲解（你就当我耍流氓吧）。本文会从原理讲起，然后结合多个案例由浅入深去实现最终效果。
·2022-06-21 20:37

一文详解双目视觉目标检测

双目视觉可以根据物体投影在左右图像上的位置差异计算出视差，并在已知相机参数的情况下根据极线约束计算出像素的深度。在得
Tom Hardy·2022-06-17 07:47

高效人士的7个习惯———统合综效

2.统合综效珍视差异性
面冷静·2022-06-15 16:23

基于双目视觉的非标机械臂的空间定位流程（未完待续）

文章目录系统坐标系变换原理双目标定原理准备步骤图像极线校正、对应点匹配、空间定位图像校正计算视差计算深度手眼标定（eye-in-hand）问题故障解决下一步计划参考系统接上一次的非标机构完成双目视觉的空间定位
woshigaowei5146·2022-06-08 17:49

双目立体视觉建立深度图_计算机视觉实验五 双目立体匹配获得视差图，深度图...

完整源码链接https://github.com/LamyaLi/cvLab文章目录一、立体匹配的研究背景及意义二、立体匹配算法的基本实现思想1、误差能量函数2、基于最小平均误差能量的视差图3、计算可靠度
Joy雒金凤·2022-05-29 07:19

立体匹配入门指南（8）：视差图、深度图、点云

视差图三维点云首先，我们要介绍下这三个概念。
李迎松~·2022-05-29 07:00

双目摄像头 三维坐标 python_聊聊三维重建-双目立体视觉原理

双目立体视觉原理视差(Disparity)及深度计算人依靠两只眼睛判断深度（物体离眼睛的距离），具体是如何来判断的呢，我们从小到大似乎并
weixin_39860849·2022-05-14 21:42
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他