引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。

双目摄像头，根据成像得到物体离相机所在平面的距离。

双目立体匹配算法，采用稠密视差的方法。
程序采用c++编写，利用opencv3.1的库，在x64+release模式下运行。

谭浩强-C++程序设计内容目录：第1篇基本知识第1章C++的初步知识*1.1从C到C++*1.2最简单的C++程序1.3C++程序的构成和书写形式1.4C++程序的编写和实现1.5关于C++上机实践第2章数据类型与表达式2.1C++的数据类型2.2常量2.3变量2.4C++的运算符2.5算术运算符与算术表达式2.6赋值运算符与赋值表达式2.7逗号运算符与逗号表达式第2篇面向过程的程序设计第3章程序设计初步3.1面向过程的程序设计和算法3.2Ｃ++程序和语句3.3赋值语句3.4C++的输入与输出3.5编写顺序结构的程序3.6关系运算和逻辑运算3.7选择结构和ｉｆ语句3.8条件运算符和条件表达式3.9多分支选择结构和switch语句3.10编写选择结构的程序3.11循环结构和循环语句3.12循环的嵌套3.13break语句和continue语句3.14编写循环结构的程序第4章函数与预处理4.1概述4.2定义函数的一般形式4.3函数参数和函数的值4.4函数的调用*4.5内置函数*4.6函数的重载*4.7函数模板*4.8有默认参数的函数4.9函数的嵌套调用4.10函数的递归调用4.11局部变量和全局变量4.12变量的存储类别4.13变量属性小结4.14关于变量的声明和定义4.15内部函数和外部函数4.16预处理命令第5章数组5.1数组的概念5.2一维数组的定义和引用5.3二维数组的定义和引用5.4用数组名作函数参数5.5字符数组*5.6C++处理字符串的方法——字符串类与字符串变第6章指针6.1指针的概念6.2变量与指针6.3数组与指针6.4字符串与指针6.5函数与指针6.6返回指针值的函数6.7指针数组和指向指针的指针6.8有关指针的数据类型和指针运算的小结*6.9引用第7章自定义数据类型7.1结构体类型7.2共用体7.3枚举类型7.4用typedef声明类型第3篇基于对象的程序设计第8章类和对象8.1面向对象程序设计方法概述8.2类的声明和对象的定义8.3类的成员函数8.4对象成员的引用8.5类的封装性和信息隐蔽8.6类和对象的简单应用举例第9章关于类和对象的进一步讨论9.1构造函数9.2析构函数9.3调用构造函数和析构函数的顺序9.4对象数组9.5对象指针9.6共用数据的保护9.7对象的动态建立和释放9.8对象的赋值和复制9.9静态成员9.10友元9.11类模板第10章运算符重载10.1什么是运算符重载10.2运算符重载的方法10.3重载运算符的规则10.4运算符重载函数作为类成员函数和友元函数10.5重载双目运算符10.6重载单目运算符10.7重载流插入运算符和流提取运算符10.8不同类型数据间的转换第4篇面向对象的程序设计第11章继承与派生11.1继承与派生的概念11.2派生类的声明方式11.3派生类的构成11.4派生类成员的访问属性11.5派生类的构造函数和析构函数11.6多重继承11.7基类与派生类的转换11.8继承与组合11.9继承在软件开发中的重要意义第12章多态性与虚函数12.1多态性的概念12.2一个典型的例子12.3虚函数12.4纯虚函数与抽象类第13章输入输出流13.1C++的输入和输出13.2标准输出流13.3标准输入流13.4文件操作与文件流13.5字符串流

小觅的简单代码实现！亲测可用！欢迎下载，主要包含小觅双目摄像头的API调用，slam算法的小觅摄像头实现，以及VINS的实现哈！

由于相机标定易受靶标自身和外界环境因素的干扰,且相机标定精度直接影响双目视觉或三维重建等计算机视觉领域的结果,因此,在标定过程中要尽可能提高相机的标定精度。
相机标定过程中的精度影响因素主要为靶标自身的网格尺寸、特征点数目、摆放位姿和平面性,以及相机提取靶标图片的数量、标定物距、光照条件等。
以相机标定精度的影响因素为切入点,介绍了相机标定的成像模型和单因素对标定精度的影响情况,总结出相机标定的最优标定工况条件,为相机标定的研究提供了有效参考。

根据论文AccurateandEfficientStereoProcessingbySemi-GlobalMatchingandMutualInformation写的双目立体匹配代码，matlab编写方便阅读，带测试图片，注意算法只实现了4个方向，即左右，右左，上下，下上四个方向。
然后，互信息没有用到。
测试结果可见效果不错，对于学习动态规划，立体匹配的同学有帮助

基于双目立体视差图进行三维点云的重建，并提供PFM文件转成Mat格式的接口。
点云重建过程清晰明了、内含所需的所有文件，详情见：https://mp.csdn.net/mdeditor/86644361

基于HALCON实现双目立体视觉系统的介绍。
为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率提供参考。

运用opencv对双目视觉系统进行标定和校正，精度很高

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。