uv-视差

CV学习笔记-立体视觉（点云模型、Spin image、三维重建）

原理：在二维图像中，只有宽高两个维度的信息，而如何辨识远近的深度信息，则是仿生模拟了人眼的“视差”的原理，由于我们的左眼和右眼观察真实的物体时，成像是不同的，大脑利用了左右眼之间的图像差异，辨识了物体的远近
Moresweet猫甜·2023-01-12 06:38

双目立体视觉笔记（三）三角测量、极线校正

利用三角形关系，我们不难推出Z值：如果主点cxlc_{x}^{l}cxl，cxrc_{x}^{r}cxr坐标相同则可简化为：因为视差d=xl−xrd=x^{l}-x^{r}d=xl−xr，且ZZZ为我们的深度值
郑学长·2023-01-12 06:36

首个可用于深度学习的ToF相关数据集——基于置信度的立体相机以及ToF相机深度图融合框架

作者|cocoon编辑|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.导语2.方法以及网络结构2.1使用网络学习置信度2.11训练细节2.2双目以及ToF视差的fusion3
奥比中光3D视觉开发者社区·2023-01-10 19:41

基于python的AD-census立体匹配算法实现

1.代价计算2.代价聚合3.视差优化4.视差后处理二、基于python的AD-census立体匹配算法实现前言  AD-Census算法来自于中国学者XingMei等在ICCV2011发表的论文《OnBuildinganAccurateStereoMatchingSystemonGraphicsHardware
小张Tt·2023-01-07 07:35

CREStereo： Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Networkwith Adaptive Correlation-论文阅读

但是，因为结构薄、非理想修正、相机模块不一致和各种硬情况场景等实际复杂因素，从智能手机等大众级设备拍摄的真实图像对中准确提取视差仍然是一个巨大的挑战。在本文中，作者提出了一套创新的设计来
MengYa_DreamZ·2023-01-07 07:27

halcon学习之基于灰度的特征提取

这节主要介绍通过灰度进行特征的选择和提取，基于区域特征进行提取的估计大家都会，这里不再细说，本节通过灰度提取针对某些场合会很有用，例如在三维类的视差图进行处理时，这方面用的是比较多的，废话不多说，下面开始
zsffuture·2023-01-07 00:22

视差贴图，凹凸贴图，法线贴图和位移贴图的区别

原文章链接：http://www.xuedda.com/index/article/show/id/154.html1.Parallaxmapping视差贴图（因为后面的算法都是基于NormalMap的应用
华美黄昏·2023-01-06 19:03

各种贴图

ParallaxocclusionMapping视差贴图视差贴图技术我们其实应该称之为视差遮蔽贴图技术，因为在这一技术中，会对纹理的坐标做变换，一些凸出的纹理会遮蔽到其他的纹理，这样就会看起来具备更好的凹凸的感觉了
dongdongya94510·2023-01-06 19:14

【论文精读】ACVNet: Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching

这是一篇CVPR2022的文章，基于一种新颖的注意力权重代价体构建方法，设计了一种网络结构，用以立体匹配（视差估计，双目深度估计）。
YuhsiHu·2023-01-04 23:14

PCL.1在QT中显示点云

经过讨论终于知道是要干什么了：利用视差图生成点云参考链接：由双目立体视差图重建三维点云【Win10+OpenCV3.4.1+PCL1.8】_$南山种豆$的博客-CSDN博客_视差图重建三维点云视差图片：
HimeAnole·2023-01-04 13:47

vs2019+opencv3.4.1+pcl1.8.1环境搭建

主要目标是为了实现通过视差图以及原图进行三维重建(20条消息)由双目立体视差图重建三维点云【Win10+OpenCV3.4.1+PCL1.8】_$南山种豆$的博客-CSDN博客_视差图三维重建但在进行这一步之前要进行
有梦想的冲·2023-01-04 13:12

利用OpenCV建立视差图像

我们都熟悉"视差"这一术语，它是描述对象在左右眼中的位置差距，视差的大小这取决于我们离它有多远。视差因此，如
小白学视觉·2023-01-04 07:28

SLAM_视觉SLAM面试题及答案汇总

目录1SIFT和SUFT的区别2相似变换、仿射变换、射影变换的区别3Homography、Essential和FundamentalMatrix的区别4视差与深度的关系5描述PnP算法6闭环检测常用方法
惊鸿一博·2022-12-30 21:34

专业尖端远心光学，高精度视觉检测解决者

为弥补普通镜头应用之不足，适应精密检测需求，远心镜头应运而生，远心镜头主要是为纠正传统工业镜头视差而设计，它可以在一定的物距范围内，使得到的图像放大倍率不会变化，这对被测物不在同一物面上的情况是非常重
Microvision维视智造·2022-12-30 12:48

【计算机视觉】NCC匹配算法

NCC匹配算法1.NCC匹配实验原理1.1NCC的基础概念1.2NCC算法的基本原理1.3相关的数学知识1.4双目立体匹配流程1.4NCC的特点2.NCC算法实现视差图匹配实验2.1实验数据2.2实验代码
荔枝酱·2022-12-30 09:24

(含源码)Python实现利用GPU加速透视变换

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++
扫地的小何尚·2022-12-28 12:39

立体匹配中的评价指标

立体匹配中的评价指标记录立体匹配中的评价指标，包括视差估计指标、图像相似度指标、光流估计指标等。
jiayuzhang128·2022-12-28 01:39

SMD-Net_首次在立体匹配任务中使用连续变量表示（CVPR 2021）

文章目录概述模型问题定义SMD-NetsbackboneSMD-Head损失函数采样策略实验数据集消融实验不同的输出表达形式：视差回归、单峰拉普拉斯分布与双峰分布不同采样策略不同视差真值分辨率与当前Baseline
F_L_O_W·2022-12-28 01:05

双目深度估计算法总结

双目深度估计算法总结基于人工特征的：1.AD-census:（1）代价计算：（2）代价聚合：它基于一个假设：相邻的颜色相近的像素有相近的视差值。
Chinese_OG·2022-12-25 04:29

首个可用于深度学习的ToF相关数据集！基于置信度的立体相机以及ToF相机深度图融合框架...

计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者|cocoon编辑|3D视觉开发者社区目录✦contents1.概述2.方法以及网络结构2.1使用网络学习置信度2.1.1训练细节2.2双目以及ToF视差的
Tom Hardy·2022-12-25 00:20

核线影像生成(摄影测量)以及极线校正(计算机视觉)

在获得影像的内外方位元素或者影像的相对方位元素的前提下，实施过程大体分为核线影像生成、匹配代价计算、匹配代价聚合、视差计算与精华、三维点云生成几个主要步骤。
伴君·2022-12-24 00:03

双目视觉焦距_双目视觉系统的原理和设计

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
八亿中产·2022-12-20 10:42

双目视觉焦距_双目视觉三维定位原理解析

双目视觉三维定位原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理。其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；
姚令武·2022-12-20 10:42

双目多光谱融合_立体匹配

SGM一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差；而另一方面全局算法虽然通过二位相邻像素视差之间的约束（如平滑性约束）而得到更好的匹配效果，但是对内存的占用量大
Abel_ISP·2022-12-19 20:41

python openCV灰度图（深度图）转伪彩色

在学习立体视觉过程中，视差图会以灰度图的形式表现出来，然而在论文中，为了便于观看，增强图像的效果，常常会需要转换成伪彩色。
Procrastinator^_^·2022-12-18 13:53

OpenCV中的立体图像创建深度图

1.效果图原图VS视差图效果如下：可以看到结果受到高度噪音的污染。通过调整numDisparities和blockSize的值，可以获得更好的结果。2.源码#立体图像匹配和点云生成的简单示例。
程序媛一枚~·2022-12-18 11:51

Python基于OpenCV的双目视觉深度图算法（源码＆教程）

1.研究背景对于双目视觉立体匹配算法，先验的视差范围估计是影响算法匹配效果和运行时间的重要因素。
a4822425·2022-12-18 11:45

【论文简述及翻译】A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and SceneFlow

一、论文简述1.第一作者：NikolausMayer等2.发表年份：20163.发表期刊：CVPR4.关键词：数据集、视差估计、场景流估计、光流估计、端到端训练5.探索动机：因为缺乏具有足够真实性的并且充分标注的真实值的大型数据集
华科附小第一名·2022-12-16 00:56

结构光逆相机法重建详解+代码

逆相机法，也称为三角立体模型，其将投影仪看做“逆相机”，投影结构化光，主动标记视场内的“同名点”，利用类似双目视差原理（不完全相同）进行重建。01理论1.1单目标定传感器存在误差，这部分请
Tom Hardy·2022-12-15 23:40

SCADC-

作者构建一个传感器融合网络，将基于双目视差得到的深度图和雷达形成的稀疏补全深度图融合，利用上层场景更结构化的立体匹配得到的深度，以及激光雷达完成的更高精度的深度，生成场景完备性感知和精确的深度图。
weixin_46779338·2022-12-14 14:02

Disp R-CNN Stereo 3D Object Detection via Shape Prior Guided

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.03572代码链接：https://github.com/zju3dv/disprcnn  提出的系统估计一个实例视差图，即仅在前景对象上的像素级视差
pursue excellence AI·2022-12-13 21:51

arXiv每日推荐-4.8:计算机视觉/图像处理每日论文速递

DispR-CNN:Stereo3DObjectDetectionviaShapePriorGuidedInstanceDisparityEstimationDispR-CNN：基于形状先验引导的立体3D对象检测实例视差估计作者
sapienst·2022-12-13 21:21

【论文阅读】Disp R-CNN: Stereo 3D Object Detection via Shape Prior Guided Instance Disparity Estimation

近期的许多工作都是首先通过视差估计恢复点云，然后应用3D检测器来解决该问题。视差图是对整张图像计算得到的，不但成本很高，而且未能利用特定类别的先验信息。
何处闻韶·2022-12-13 21:48

论文阅读：Disp R-CNN:Stereo 3D Object Detection via Shape Prior Guided Instance Disparity Estimation

该网络相较于一般的3D目标检测模型，不同点主要在：该网络仅估计感兴趣目标的视差；学习（识别特定的形状先验category-specificshapeprior）以获得更精
VeraWin·2022-12-13 21:45

【3D目标检测】Disp R-CNN: Stereo 3D Object Detection via Shape Prior Guided Instance Disparity Estimation

目录概述细节网络结构实例视差估计网络概述本文是基于双目图像的3D目标检测方法。
可乐大牛·2022-12-13 21:13

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

基于双目立体视觉的图像匹配与测距-含源码

本次毕业设计主要内容为研究基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术，图像特征提取部分研究了SIFT算法和SURF算法，特征匹配部分研究了BF法和LANN法距离测量研究主要通过视差深度的计算
matlab科研中心·2022-12-12 03:25

车载双目ADAS（五）：双目视觉技术的原理、组成、应用与挑战

通过左右图像获取各像素点的视差，然后基于三角测量原理重构三维信息，从而识别障碍物体。与单目视觉相比，双目视觉不依赖庞大的训练集，测距精度较高。
bobuddy·2022-12-11 21:04

巧用 CSS 视差实现酷炫交互动效

巧用CSS视差实现酷炫交互动效我还记得第一次看到视差动画时感受到的那种惊艳的感觉，心想这逻辑实现起来肯定特复杂，不过静下心来细细研究还是能发现其中的奥秘，今天这篇文章介绍了用transform：translate3d
奇舞周刊·2022-12-11 19:25

【论文简述及翻译】GWCNet：Group-wise Correlation Stereo Network（CVPR 2019）

第一作者：XiaoyangGuo2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：端到端训练、组相关体、改进的堆叠沙漏网络、3D卷积、回归5.探索动机：完全相关是测量特征相似性的有效方法，但它只在每个视差水平产生一个单通道相关图
华科附小第一名·2022-12-11 13:49

立体匹配（视差估计）评价指标（MiddleBurry、KITTI 2012、KITTI 2015、Scene Flow、ETH3D)

MiddleBurry数据集：评估区域：dics(DepthDiscontinuityRegion)：视差不连续区域all(AllRegion)：全部区域non-occ（Non-OcclusionRegion
CV科研随想录·2022-12-11 10:22

【CVPR2018】PSMNet:一个基于金字塔的端到端立体匹配网络

通过这种方式，PSMNet将像素级特征扩展到具有不同接受域尺度的区域级特征；由此得到的全局和局部特征线索被用来形成可靠的视差估计的成本量。此外，我们设计了一个堆叠沙漏三维CNN结合中间监督，
明月醉窗台·2022-12-11 08:26

PSMNet学习记录：基于深度学习的双目立体匹配算法

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、研究背景二、论文精读1.介绍2.相关工作3.金字塔立体匹配网络3.1网络结构3.2空间金字塔池化模块3.3匹配代价卷3.43DCNN3.5视差回归
Scurry﹉·2022-12-11 07:15

结构光相移法-多频外差原理+实践（上）

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达01相移法原理02双频外差原理03多频率外差原理04代码实践01相移法原理结构光法原理其实是跟双目视觉一样的，都是要确定对应“匹配点”，利用“视差
Tom Hardy·2022-12-11 01:53

结构光多频外差法原理和代码

1、相移法原理结构光法原理其实是跟双目视觉一样的，都是要确定对应“匹配点”，利用“视差”三角关系计算距离，所不同的是：双目视觉通过“被动”匹配唯一特征点相移法作为结构光法中的一种，通过主动投影多副相移图案来标记唯一位置
马少爷·2022-12-11 01:18

立体匹配算法-SAD

目录前言SAD是一种简单高效的立体匹配算法，虽然由于精度等原因很少被实际应用，但可以帮助我们理解立体匹配过程一、SAD算法原理SAD计算过程主要包括以下步骤：二、代码示例1.引入库2.设置窗口和最大视差
可与人言不过二三·2022-12-10 15:36

立体匹配算法不足

该算法可利用所有的图像信息，最大限度地恢复场景细节特征，在视差连续且纹理丰富的区域有着较高的精确度，能得到稠密的视差图。但该算法存在下几个问题：
sky天·2022-12-10 15:35

常见的立体匹配算法介绍

1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。
white-poplar·2022-12-10 15:31

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）— 立体匹配经典算法Semi-Global Matching（SGM）论文翻译及要点解读

）论文翻译及要点解读声明SGM概述CostCalculation（像素代价计算）——MI互信息代价AggregationofCosts（代价聚合）——光滑约束DisparityComputation（视差计算
右边的口袋·2022-12-10 10:44

计算机视觉——三维视觉III：立体视觉与三维建模

，因此想通过博客方式记录课程中比较重要的点，巩固并且进行一些扩展学习】【从本章节开始由申抒含老师为我们讲述相关知识】【本章节内容针对立体视觉与三维建模进行讲解】接下来我们将主要针对以下内容进行介绍：•视差
林仔 Lin·2022-12-10 10:43
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