为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。
2023/5/29 3:16:15
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基于分割的立体婚配及算法-Segment_Based_Stereo_Matching.part2.rarSegment-BasedStereoMatchingUsingBeliefPropogationandaSelf-AdaptingDissimilarityMeasure一文及所带程序，可以实现两幅图像的立体婚配及可得到视差图。
PS：我现在做的方向是3DTV，有此方向的朋友可联系我。
QQ：349537618
PS：我现在做的方向是3DTV，有此方向的朋友可联系我。
QQ：349537618
2023/2/16 12:42:15
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视差图是以图像对中任一幅图像为基准，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像。
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
2021/2/5 3:13:39
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调用opencv库提供的BM以及SGBM算法获得效果较好的视差图。
其中算法具体参数详解见http://blog.csdn.net/this_is_chris/article/details/51810735，SAD算法参考网上本人实现，效果不是很好。
其中算法具体参数详解见http://blog.csdn.net/this_is_chris/article/details/51810735，SAD算法参考网上本人实现，效果不是很好。
2019/9/7 1:56:50
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运用的OpenCV自带方法sgbm计算求取视差图，配置好OpenCV环境，入口写好的，直接可用。
opencv2和opencv3sgbm的写法略有不同。
opencv2和opencv3sgbm的写法略有不同。
2019/10/16 14:19:04
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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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