- 本文是自己的一篇学习笔记,记录自己学习代价匹配过程中的问题,在此分享,转载请附原文链接 在之前双目立体匹配步骤中已经简单介绍过代价聚合了,直白的说,其主要目的就是让匹配代价计算的效果更好。 之前也介绍过立体匹配的第一步——匹配代价计算匹配代价计算,我在文中介绍了相关的匹配代价计算方法,如AD、AD-cencus等等。通过这些方法我们可以得到一个代价矩阵C(DSI),矩阵C中存储了每个像... 本文是自己的一篇学习笔记,记录自己学习代价匹配过程中的问题,在此分享,转载请附原文链接 在之前双目立体匹配步骤中已经简单介绍过代价聚合了,直白的说,其主要目的就是让匹配代价计算的效果更好。 之前也介绍过立体匹配的第一步——匹配代价计算匹配代价计算,我在文中介绍了相关的匹配代价计算方法,如AD、AD-cencus等等。通过这些方法我们可以得到一个代价矩阵C(DSI),矩阵C中存储了每个像...
- 1、匹配代价计算 2、代价聚合 3、视差计算 4、视差优化 5、小结 1、匹配代价计算 匹配代价是用来衡量候选像素与匹配像素之间的相关性的,代价越小,说明两个像素点之间的相关性越大,是同名点的概率也越大。 所谓同名点,就是左右两幅图像中相对应的点,如下图中红框框起来的点就是同名点。 需要注意的是两幅图中两个像素无论是否是同名点,都是可以进行代价匹配的,无非就是不是同名点的两个像素代... 1、匹配代价计算 2、代价聚合 3、视差计算 4、视差优化 5、小结 1、匹配代价计算 匹配代价是用来衡量候选像素与匹配像素之间的相关性的,代价越小,说明两个像素点之间的相关性越大,是同名点的概率也越大。 所谓同名点,就是左右两幅图像中相对应的点,如下图中红框框起来的点就是同名点。 需要注意的是两幅图中两个像素无论是否是同名点,都是可以进行代价匹配的,无非就是不是同名点的两个像素代...
- 计算机视觉没那么枯燥,这篇文章用最通俗的语言和最有趣的应用介绍什么是图像金字塔,配套代码加深理解 计算机视觉没那么枯燥,这篇文章用最通俗的语言和最有趣的应用介绍什么是图像金字塔,配套代码加深理解
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- 0、准备工作右击新建的项目,选择Python File,新建一个Python文件,然后在开头import cv2导入cv2库。import cv2 1、实现源码要进行人脸检测,对于现在的深度学习来说简直是入门级项目了。如果我们使用传统的方法来进行人脸检测,就可以省去寻找数据集、调参以及训练的时间了。faceCascade是我们的人脸分类器,一个写好的分类器文件,虽然很老,但是很有效。关注公... 0、准备工作右击新建的项目,选择Python File,新建一个Python文件,然后在开头import cv2导入cv2库。import cv2 1、实现源码要进行人脸检测,对于现在的深度学习来说简直是入门级项目了。如果我们使用传统的方法来进行人脸检测,就可以省去寻找数据集、调参以及训练的时间了。faceCascade是我们的人脸分类器,一个写好的分类器文件,虽然很老,但是很有效。关注公...
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- 0、准备工作右击新建的项目,选择Python File,新建一个Python文件,然后在开头import cv2导入cv2库。 1、转成灰度图像调用imread()方法获取我们资源文件夹中的图片lena.pngcvtColor()方法可以让我们的图片转换成任意颜色,第一个参数是我们要转换的图片,第二个参数是要转成的颜色空间,cv2.COLOR_BGR2GRAY就是由BGR变为GRAY,我们... 0、准备工作右击新建的项目,选择Python File,新建一个Python文件,然后在开头import cv2导入cv2库。 1、转成灰度图像调用imread()方法获取我们资源文件夹中的图片lena.pngcvtColor()方法可以让我们的图片转换成任意颜色,第一个参数是我们要转换的图片,第二个参数是要转成的颜色空间,cv2.COLOR_BGR2GRAY就是由BGR变为GRAY,我们...
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- 论文名称:Spindle Net: Person Re-identification with Human Body Region Guided Feature Decomposition and Fusion论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Zhao_Spindle_Net_Person_CVPR_20... 论文名称:Spindle Net: Person Re-identification with Human Body Region Guided Feature Decomposition and Fusion论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Zhao_Spindle_Net_Person_CVPR_20...
- 前言 首先进行双目定标,获取双目摄像头内部的参数后,进行测距。本次的双目视觉测距,基于BM算法。注意:双目定标的效果会影响测距的精准度,建议大家在做双目定标时,做好一些(尽量让误差小)。 一、双目测距 效果基于BM算法,生成视差图的效果用鼠标点击视差图,程序会自动计算该点的世界坐标、距离,输出信息如下:像素坐标 x = 470, y = 163世界坐标xyz 是: 0.225398727... 前言 首先进行双目定标,获取双目摄像头内部的参数后,进行测距。本次的双目视觉测距,基于BM算法。注意:双目定标的效果会影响测距的精准度,建议大家在做双目定标时,做好一些(尽量让误差小)。 一、双目测距 效果基于BM算法,生成视差图的效果用鼠标点击视差图,程序会自动计算该点的世界坐标、距离,输出信息如下:像素坐标 x = 470, y = 163世界坐标xyz 是: 0.225398727...
- 前言双目立体匹配的原理类似于人类的视觉原理:分别单独使用左眼和单独使用右眼去观察一个物体,该物体在两个视角中的相对位置会存在一定的偏移,人类视觉系统可以根据该偏移去判断该物体的距离远近。同样的,在双目立体匹配中,只要能在两张图像中正确地找到匹配点,结合相机的内部参数和外部参数,就能精准地计算出空间点距离拍摄相机的距离。一、立体匹配简介双目立体视觉一般是指使用两个摄像机从不同的角度获取同一个场... 前言双目立体匹配的原理类似于人类的视觉原理:分别单独使用左眼和单独使用右眼去观察一个物体,该物体在两个视角中的相对位置会存在一定的偏移,人类视觉系统可以根据该偏移去判断该物体的距离远近。同样的,在双目立体匹配中,只要能在两张图像中正确地找到匹配点,结合相机的内部参数和外部参数,就能精准地计算出空间点距离拍摄相机的距离。一、立体匹配简介双目立体视觉一般是指使用两个摄像机从不同的角度获取同一个场...
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