为实现自然的三维光显示,需按照真实物体的呈现方式,且同时保证双目视差和平滑的运动视差。
回顾国内外三维光显示的研究现状,重点介绍北京邮电大学在密集视点显示、集成成像显示、光场显示和全息显示方面的研究进展,认为全视差光场显示和全息显示是未来三维光显示发展的方向。
2025/2/2 11:09:08 23.56MB 测量 三维显示 运动视差 密集视点
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这是一个matlab工具箱,可以用于对平行处理之后的双目相机的图片进行三维重建,可以得到彩色视差图和3D形状,功能强大,使用方便。
2025/1/27 7:55:08 2.44MB matlab 三维重建 stereo 3D
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双目立体视觉标准匹配图片以及视差图
2024/12/20 5:15:50 3.57MB 匹配图片 视差图
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实现效果:http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html如何在你的电脑上运行这个程序?1,它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能,具体安装信息请见:http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html,当你配置好cvblobslib之后,你可以用这一的程序进行测试:http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar2,视频中两个摄像头之间的距离是6cm,你可以根据你摄像头的型号,来选择合适的距离来达到最好的效果。
3,在进行测距之前,首先需要对摄像头进行标定,那么如何标定呢?在stdafx.h中把"#defineCALIBRATION0"改成“#defineCALIBRATION1”表示进行标定,标定之后,你就可以在工程目录下的"CalibFile"文件夹中得到标定信息的文件。
如果标定效果还不错,你就可以吧"#defineCALIBRATION"改成0,以后就不需要再标定,直接使用上一次的标定信息。
你还需要把"#defineANALYSIS_MODE1"这行代码放到stdafx.h中。
4,视频中使用的是10*7的棋牌格,共摄录40帧来计算摄像头的各种参数,如果你像使用其他棋盘格,可以在"StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。
5,如果你无法打开摄像头,可以在"StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。
6,Aboutcomputingdistance:itinterpolatestherelationshipbetweendepth-valueandreal-distancetothirddegreepolynomial.Soiusedexcelfile"interpolation"forinterpolationtofindk1tok4,youshouldfindyourownvalueoftheseparameters.7,你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块,从而来得到更好的视差图。
8,在目录下的”distance“文件夹中,有计算距离信息的matlab代码。
9,如果你想了解基本的理论,可以看一下这个文档和代码(视频里的代码其实就是根据这个代码改的):http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf视频中环境:vs2008,opencv2.1
2024/11/10 7:30:13 24.09MB opencv 双目测距 双目标定 双目视觉
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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。
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针对小基高比立体匹配中的"黏合"现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和"胜者全取"策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明:该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的"黏合"现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.
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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。
2024/8/12 5:23:08 27.86MB 稠密视差算法
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根据原始影像和方位元素,利用水平影像纠正原理,生成无上下视差便于立体观测的“水平”影像对编程的要点: 读入内定向文件;
 读写影像;
 水平核线的计算;
 影像内插输出:立体影像对;
新的立体像对如何根据同名点计算出空间点坐标;
2024/7/18 17:46:40 2.23MB 核线影像
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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
2024/6/13 10:35:01 29.58MB 双目视差图 三维点云重建 PFM转Mat
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使用python3.7实现SGBM算法,通过调用opencv库函数来实现图像匹配,计算出左右图的视差图
2024/3/28 13:05:16 unknown SGBM 双目视觉 python
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡