用matlab实现由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。
用matlab实现由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。
用matlab实现由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。
2023/9/12 21:19:02
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这个代码专用KinectV2中彩色图片的尺寸变换，相比于其它图像变换的方法，具有简单高效的特点。
变换之后的彩色图像中的物体可以与深度图一一对应。
变换之后的彩色图像中的物体可以与深度图一一对应。
2023/9/9 21:43:23
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本文来结合下opencv的highgui功能显示kinect采集得来的颜色图和深度图。
本来在opencv中自带了VideoCapture类的，使用该类可以直接驱动kinect设备，具体的可以参考下面的文章：http://blog.csdn.net/moc062066/article/details/6949910，也可以参考opencv提供的官方文档：http://docs.opencv.org/doc/user_guide/ug_highgui.html。
这种方法用起来非常简单，不需要考虑OpenNI的驱动过程，有点像傻瓜式的操作。
不过本人在使用该种方法时kinect一直驱动不成功，即使用opencv的VideoCapture类来捕捉Kinect设备的数据，一直是打不开的，即驱动不成功。
但是kinect设备已经连接上了，且能运行openni中的sample，说明kinect的硬件驱动是没问题的，应该是opencv这个类的bug，网上很多人都碰到了该情况。
所以还是使用前面2篇博文介绍的，自己用OpenNI写驱动，这样可以更深刻的对OpenNI这个库灵活运用。
本来在opencv中自带了VideoCapture类的，使用该类可以直接驱动kinect设备，具体的可以参考下面的文章：http://blog.csdn.net/moc062066/article/details/6949910，也可以参考opencv提供的官方文档：http://docs.opencv.org/doc/user_guide/ug_highgui.html。
这种方法用起来非常简单，不需要考虑OpenNI的驱动过程，有点像傻瓜式的操作。
不过本人在使用该种方法时kinect一直驱动不成功，即使用opencv的VideoCapture类来捕捉Kinect设备的数据，一直是打不开的，即驱动不成功。
但是kinect设备已经连接上了，且能运行openni中的sample，说明kinect的硬件驱动是没问题的，应该是opencv这个类的bug，网上很多人都碰到了该情况。
所以还是使用前面2篇博文介绍的，自己用OpenNI写驱动，这样可以更深刻的对OpenNI这个库灵活运用。
2023/8/20 6:13:24
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这是在ROS下同时采集彩色图和深度图的代码包。
博客：https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/88377871对应的代码包，具体使用步骤可以参考博客。
如果你的积分不够可以留下邮箱，我看到的时候会发送到你的邮箱当中去。
博客：https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/88377871对应的代码包，具体使用步骤可以参考博客。
如果你的积分不够可以留下邮箱，我看到的时候会发送到你的邮箱当中去。
2023/8/10 23:45:22
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利用Kinectsdk2.0和opencv，获取深度图和彩色图，并实时显示。
详见博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/53665838代码下载后可直接运行
详见博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/53665838代码下载后可直接运行
2023/8/7 17:02:12
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图像去雾算法的的原文，在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像先验暗通道之前，从一个单一的输入图像去除混浊。
暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。
这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。
利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。
在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。
此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。
暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。
这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。
利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。
在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。
此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。
2023/7/29 13:51:16
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QT完整项目示例，目标：Kinect+QT+openCV读取Kinect彩图、深度图环境QT5.11.2MINGW编译器openCV3.2KinectV2
2023/7/24 0:28:26
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要实现基于OpenGLES2.0的阴影映射，要攻克这三个技术难点：1、熟练操作FBO。
帧缓存FBO是需要熟练操控的，因为FBO可以很快地将深度图写入一块显存中，然后作为纹理渲染到真实的场景中。
2、掌握着色器的使用。
由于OpenGLES2.0只允许使用着色器来对其进行渲染，因此对着色器的书写熟练程度要求较高。
3、掌握将float深度数据分拆成vec4再将vec4合并成float的操作。
这个已经成为业内熟练掌握的技能之一了，网络上搜索“howtopackfloatintoRGBA”，能够得到很多有用的回答。
帧缓存FBO是需要熟练操控的，因为FBO可以很快地将深度图写入一块显存中，然后作为纹理渲染到真实的场景中。
2、掌握着色器的使用。
由于OpenGLES2.0只允许使用着色器来对其进行渲染，因此对着色器的书写熟练程度要求较高。
3、掌握将float深度数据分拆成vec4再将vec4合并成float的操作。
这个已经成为业内熟练掌握的技能之一了，网络上搜索“howtopackfloatintoRGBA”，能够得到很多有用的回答。
2023/6/14 20:24:10
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代码对应于本人博客http://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/52778741。
博客中详细描述了该项目中各段代码的用途。
该代码可以实现双目视觉标定和立体匹配、视差计算、深度图生成等功能。
并配有标定图片。
欢迎交流
博客中详细描述了该项目中各段代码的用途。
该代码可以实现双目视觉标定和立体匹配、视差计算、深度图生成等功能。
并配有标定图片。
欢迎交流
2023/5/29 21:17:19
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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