基于深度的图像绘制技术（DIBR）代码，需要Opencv支持

DIBR源码

虚拟视点绘制源代码

基于FPGA实现的实时2D转3DDIBR算法深度图不雅点

3D正当失真（JND）阈值本质上取决于人类视觉灵敏度（HVS）。
本文提出了一种基于3D视频的深度图像渲染（DIBR）框架的混合正畸形（HJND）模型，以测量JND阈值。
HJND模型将2D和3D视觉感知，深度显着性和几何变形之间的关键差异组合到了HJND模型中，因为它们对HVS具有重大影响。
为了节省比特，将HJND模型引入到多视图视频加深度（MVD）编码框架中作为残差滤波器。
在通过HJND和参考模型称为联合正当失真（JJND）过滤残差之后，位节省分别达到了28.79％和23.53％，并且通过HJND和JJND过滤的3D受损视频具有类似的主观质量。
实验表明，HJND比最先进的方法更准确地描述3D视频的HVS。

摘要:在基于深度图的虚拟图像绘制(DIBR)中,前景物体的遮挡会形成虚拟图像中的空洞问题.针对Criminisi算法及模板匹配对空洞边界噪声敏感的问题,提出一

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。