双目立体匹配用到的数据集MiddleburyStereoDatasets自己从官网上下载的包括01030506年的以及14年的测试集和训练集带参数应该算比较全的官网下载很慢分享给大家
2024/3/27 7:33:57
307.22MB
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经典立体匹配算法PatchMatchStereo源码，可直接运行。
对代码有任何问题，可以直接和博主交流。
对代码有任何问题，可以直接和博主交流。
2024/3/18 18:33:50
54.53MB
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经典立体匹配算法SemiGlobalMatching(SGM)源码，可直接运行，对代码有任何问题，和博主直接交流。
2024/2/20 21:37:42
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基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码，opencv更新后，SGBM与SM的调用也发生改变，在网上查了一大圈后，终于将代码成功运行出来了。
（注：此代码不涉及两种算法的具体流程，只是基于opencv库的成功调用运行，每个代码就60行左右。
想看算法原理的就别下了）
（注：此代码不涉及两种算法的具体流程，只是基于opencv库的成功调用运行，每个代码就60行左右。
想看算法原理的就别下了）
2024/2/14 0:13:07
19.69MB
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VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距（双目校正和立体匹配）(文档里包含了测试图片)
2024/1/24 8:01:47
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提出一种基于迭代传播的方法求解小基高比立体匹配中的相关基本等式以解决立体匹配中存在的黏合现象。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。
2023/10/2 4:27:44
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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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