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计算机视觉三维重建理论与应用
计算机立体视觉研究利用二维投影图像恢复三位景物世界的问题,是计算机视觉技术的主要任务之一。本文详细的介绍了影像特征提取、基于知识的影像分析、宽基线影像匹配、影像地面控制点自动识别、三维实时重建以及立体视觉模型误差分析等问题展开了理论和实现技术的研究。取得了一些成果。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-05-04
文件大小:7mb
提供者:
midclass
基于双目立体视觉的三维图像重建.nh
双目立体视觉理论为基础,采用双摄像机获取两幅视点之间差异不大 的同一物体的图像,用Harris算子提取特征角点,利用灰度相关计算对应点匹配, 用RANSAC方法来求解基础矩阵,恢复极线几何,利用初匹配集和对极几何约束, 进行一维搜索,并在此基础上使用SFM算法进行关键点的重建,从而恢复出物体 三维表面信息,最终在OpenGL中实现物体的三维重建,获得了良好的重建效果
所属分类:
其它
发布日期:2009-08-30
文件大小:4mb
提供者:
yichuan2
三维人脸特征提取
新的三维人脸特征定位
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-03-24
文件大小:235kb
提供者:
lss366
车载三维激光扫描系统在铁路沿线景观建模中的应用
本文给出一种利用激光传感器与导航 POS 组成的车载三维激光数据快速采集系统 , 对铁道两侧的地形、地物进行三维扫描。将 POS 获取的系统位置与姿态信息和激光传感器获取的扫描距离与角度信息进行时间匹配 , 通过解算得到大地坐标下的三维激光点云坐标。改进基于投影密度的计算 , 进行地形、地物分离 , 并提取其特征信息 , 得到基本的三维激光模型。最后 , 针对数据预处理的结果 , 指出进一步研究的方向。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-10-13
文件大小:397kb
提供者:
tingwang23
计算机视觉中的三维重构建模
(可免费下载)三维重构建模是计算机视觉技术的主要内容之一。相机内外参数的标定、图像特征点的提取以及特征点的立体匹配是三维重构建模的技术核心。本文总结了近来三维重构建模的研究成果和计算方法,并提出了一些观点,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-12-07
文件大小:256kb
提供者:
chrishare_john
三维重建方面的本科毕业论文
自己写的本科毕业论文,非标定图像的三维重建。内含纯matlab代码,包括harris、susan和sift特征提取及重建实现的代码,均通过matlab2011b的测试。
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-06-08
文件大小:6mb
提供者:
ousng
马尔科夫特征提取
1 图像三维矩阵转换成二维矩阵 2 差分矩阵的平移处理 3 提取块间DCT系数
所属分类:
其它
发布日期:2012-11-04
文件大小:1mb
提供者:
lifugui2007
三维物体识别
二维平面视图可通过普通 CCD 相机获取,数据来源要求不高。基于外观 (Appearance-based)或基于视图(View-based)的三维物体识别算法研究,近来 成为人们研究的热点。基于视图的方法通过视觉相似性来识别物体,使得识别系 统设计相对简单,无需显式计算物体的三维模型。另外一方面,基于局部特征匹 配的方法考虑了视图间的局部相似性,不要求匹配所有视图特征,即使物体被部 分遮挡,也有可能检测到局部特征,并完成识别,对于物体的重叠和背景杂波表 现出较好的稳健性。本文研究了基于二维视图
所属分类:
C++
发布日期:2013-06-17
文件大小:7mb
提供者:
light169
三维重建完整代码+文档说明
完成三维图像重建:特征提取,计算坐标,三角剖分,三维重构。
所属分类:
C++
发布日期:2013-10-23
文件大小:7mb
提供者:
zzx1zzx11
图片分类 特征提取 gist
源码在程序代码文件夹的gist descr iptor下的ImgGist.m,ImgGist2.m,ImgGist3.m,ImgGist4.m,ImgGist5.m,ImgGis6.m文件中,其中ImgGist4.m是对测试数据集的特征提取,另外5个是分别对5个训练集的数据提取,提取的原理是现将每10000副用3072维向量表示的数据集通过红绿蓝三色的叠加表示成1024维的向量,再将这1024维向量转换为32*32的图片,在调用LMgist进行特征提取,结果用512维的向量表示。
所属分类:
其它
发布日期:2014-01-01
文件大小:21mb
提供者:
u013135736
图片分类 特征提取 线性分类
第一部分为特征提取部分,源码在程序代码文件夹的gist descr iptor下的ImgGist.m,ImgGist2.m,ImgGist3.m,ImgGist4.m,ImgGist5.m,ImgGis6.m文件中,其中ImgGist4.m是对测试数据集的特征提取,另外5个是分别对5个训练集的数据提取,提取的原理是现将每10000副用3072维向量表示的数据集通过红绿蓝三色的叠加表示成1024维的向量,再将这1024维向量转换为32*32的图片,在调用LMgist进行特征提取,结果用512维的
所属分类:
其它
发布日期:2014-01-01
文件大小:22mb
提供者:
u013135736
基于混合专家模型的三维人体跟踪
本文基于混合专家模型(Bayesian Mixture of Experts, BME),采用“分而治之”的思想,建立了从图像特征空间到三维参数空间的映射,从而实现三维人体跟踪。使用背景减法从图像序列中提取人体区域,采用PCA方法对人体区域特征进行降维,应用BME算法和k-means聚类算法建立图像特征空间和状态空间之间的对应关系,从图像特征中估计出人体模型的三维姿态。实验结果表明本论文方法能够准确地从单视频序列中重建三维人体运动
所属分类:
Web开发
发布日期:2014-05-20
文件大小:290kb
提供者:
thhnancy
三维重建程序
利用图像进行三维重建,sift特征提取及匹配计算出摄像机矩阵,得出图像点对应的三维坐标,从而得到图像点三维重建坐标。
所属分类:
其它
发布日期:2014-10-04
文件大小:4mb
提供者:
dw_dai
三维重建全流程,倾斜摄影测量
演示了基于图像的三维重建的五大关键技术,每个关键技术均以图像或者ply点云进行示意;原始重建图像共8张,由于图像分辨率较大未上传,同时对重建精度也做了一定约束,以减小数据量;并提供了一个基于OSG开发的浏览器,可对数据进行显示,浏览器快捷键W,切换纹理、格网、点云显示模型。 关键步骤: 第一步图像特征点检测与匹配,提取出匹配点; 第二步相机参数解算,解算出相机的空中姿态(3个角度和空间位置XYZ); 第三步根据前两步骤提取稠密点云; 第四步根据稠密点云构建三角形格网,并进行简化压缩; 第五步结
所属分类:
C++
发布日期:2014-10-25
文件大小:50mb
提供者:
liubin315927
基于Python的三维重建开源代码
基于Python的三维重建开源代码,包括特征提取,SFM,PMVS以及CMVS等相关功能!
所属分类:
Python
发布日期:2016-07-20
文件大小:3mb
提供者:
lyangucas92
三维重建 特征点提取 立体匹配
这个是计算机视觉三维重建的领域。该代码实现特征点提取和立体匹配的功能。三维重建模拟人眼,进行双目拍摄。这里在经典特征点特区SURF算法基础上,加入极线约束的思想,去除噪声和匹配错误的杂点。有很好的匹配效果。
所属分类:
C++
发布日期:2017-12-05
文件大小:6kb
提供者:
qq_29418265
基于小波变换提取特征点的三维重建技术研究
本文研究了通过同一场景不同视点的两幅图像,建立场景三维几何模型的基于图像的三维重建技术。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-01-18
文件大小:1mb
提供者:
zhanghuilg1999
基于多幅图像序列的三维重建
多视角几何基础 特征点提取与匹配 基于图像序列的三维重建
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-04-25
文件大小:2mb
提供者:
csc15755152681
基于卷积自动编码机的三维形状特征学习
一种基于卷积-自动编码机的三维特征自动学习 方法. 实验结果表明, 文中方法的特征学习速度比其他深度学习方法提高约2 个数量级, 且提取的特征在三维模型分 类、三维物体检测等任务中都取得了良好的结果.
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-08-01
文件大小:2mb
提供者:
catchthesky
三维蚁堆算法在视频关键帧提取中的应用
为了有效、且自适应的提取出视频中的关键帧,提出了一种改进的三维蚁堆新算法。该算法首先提取每一帧中H-S-V颜色空间的三维特征向量,并将其表示为H-S-V三维欧式空间中的点,之后通过改进的三维蚁堆算法,自适应的聚类,从而提取出视频中的关键帧。通过MATLAB仿真并与传统算法对比,结果表明:相对于传统算法,该算法的查全率和查准率都有了一定程度的提高。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-17
文件大小:835kb
提供者:
weixin_38618094
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