OpenCV+OpenGL双目立体视觉三维重建代码以及文档使用opencv进行立体匹配获取视差图，三角剖分使用opengl进行纹理贴图需要配置opengl，opencv，vs2015工程博客地址：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217
2023/6/3 2:55:07
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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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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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这是一篇ECCV2018上关于图像拼接的论文。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段，即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐，该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中，使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明，与现有技术方法相比，该方法具有更好的功能。
所提出的方法“GreenWarps”旨在精确地对准具有大视差的帧/图像。
该方法包括两个新阶段，即预变形和网格变形。
第一阶段使用格林坐标将未对齐图像变形到参考图像。
第二阶段使用demon-baseddiffeomorphic变形方法来确定对齐，该方法被称为“DiffeoMeshes”的网格变形。
在两个阶段中，使用格林坐标进行变形而不假设任何运动模型。
两个阶段的组合提供了图像的精确对准。
在两个标准图像拼接数据集和一个由不受约束的视频创建的图像组成的数据集上进行实验。
结果表明，与现有技术方法相比，该方法具有更好的功能。
2023/3/20 21:47:49
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C#,双目测距,检测空间中指定的一个点的距离.经过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物（图像所拍摄到的范围）进行距离测量.
2023/2/18 17:07:49
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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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