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  1. 快速SIFT匹配,双目测距

  2. 适用于双目测距,图像匹配,障碍物识别等。基于SIFT算法,快速匹配,得到各匹配点的偏移量,经过筛选后,精确度较高,因而也能得到物体与摄像头之间的距离。 匹配率很高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-29
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:luoling8825
  1. 双目匹配与角点检测程序opencv vc编译通过

  2. 本程序主要实现了基于opencv与c++程序编程对双目图像进行立体匹配与角点检测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-05-27
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:feifeiabb
  1. 双目立体视觉标定 匹配重建

  2. 一个博士生写的基于计算视觉的双目立体视觉的人脸三维重建,功能齐全,一步到位,适合初学者学习及借鉴,同时附带技术文档帮助学习理解
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-10-11
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:vigor2828
  1. 基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定

  2. 分析了双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于同心圆合成图像匹配的双目视觉传感器的标定方法。在测量范围内任意多次摆放同心圆靶标,由两台摄像机拍摄靶标图像。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-10-29
    • 文件大小:915kb
    • 提供者:zzx1232014
  1. SGM立体匹配

  2. 采用多路动态规划算法实现的双目立体匹配,采用了8个方向,针对PC进行了优化,多线程实现,可以得到精确的视差图像
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-12-15
    • 文件大小:33kb
    • 提供者:luoyuncen
  1. SIFT算子及处理

  2. 可以进行空间双目图片的特征点提取,以及实现双目图片特征点的匹配,可以为深度信息的计算提供帮助
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:abcdefg0h
  1. 基于双目视觉的人脸视差快速获取方法

  2. 提出一种在平行双目视觉系统下快速获取致密的人脸视差图的方法。首先对获取的双目图像进行极线校正和人脸的精确定 位,降低立体匹配的搜索范围;然后针对人脸这一特殊场景,采用基于盒状滤波的快速区域立体匹配算法对人脸区域进行匹配,得 到人脸的初始视差图;最后利用金字塔匹配模型来获取高分辨率的人脸致密视差图。实验结果表明,该方法在保证所获取人脸视 差精度的前提下,大大降低了时间复杂度,有较好的实用价值。
  3. 所属分类:管理软件

    • 发布日期:2017-03-24
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:luckygemstone
  1. 双目深度图像处理

  2. 经矫正的双目图像,使用区块划分后进行匹配,提取深度信息,并绘制深度图像
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2018-01-09
    • 文件大小:7mb
    • 提供者:yangxm2011
  1. 立体视觉中的双目匹配方法研究

  2. 本文首先对已有的双目立体视觉方法进行分析和总结, 并依所选取的匹配特征和匹配方法的不 同而将其分为利用灰度图像区域间相似性、特征点相关、边界或二阶导数过零点、二值拉普拉斯图像匹配、校 正透视形变、动态规划、利用区域分割的结果和立体视觉连续性原理的各种演绎等类; 然后对用金字塔图匹配 边界基元的双目立体视觉方法进行了重点探讨; 本文还对利用基极线约束实现匹配进行详细分析与推导.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-04-03
    • 文件大小:329kb
    • 提供者:langjianfei
  1. 基于Python语言的SAD算法进行双目立体匹配.rar

  2. SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想:差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配,将每个像素对应数值之差的绝对值求和,据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确,通常用于多级处理的初步筛选。
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-07-30
    • 文件大小:714kb
    • 提供者:qq_28005905
  1. 基于自适应权重AD_Census变换的双目立体匹配_王云峰.pdf

  2. 针对AD-Census变换采用固定权重将AD变换代价与Census变换代价合成的双目立体匹配代价无法体现像素点区域特征的问题,提出一种基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配算法。算法首先通过增加相邻像素点的灰度差阈值条件改善十字支撑自适应窗口;然后以每个像素点的十字支撑自适应窗口的最短臂长为自变量,利用指数形式的函数,进行AD变换代价与Census变换代价合成权重的自适应设置。由于像素点十字支撑自适应窗口的最短臂长能够反映像素点的区域特性,因此自适应设置的权重大小与像素点的区域特性
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-08-21
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:qq_28005905
  1. 双目数据集Middlebury Stereo Data2014(三)

  2. 双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets,包含Middlebury Stereo官网上面的2014的数据集双目图像和相机参数,分享给大家。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-31
    • 文件大小:178mb
    • 提供者:qq_41341310
  1. 双目深度图像处理

  2. 经矫正的双目图像,使用区块划分后进行匹配,提取深度信息,并绘制深度图像 经矫正的双目图像,使用区块划分后进行匹配,提取深度信息,并绘制深度图像
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-23
    • 文件大小:7mb
    • 提供者:netpbc
  1. 基于双目立体视觉的图像匹配与测距.zip

  2. 基于双目立体视觉的图像匹配与测距Python代码,可以运行。
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2020-07-09
    • 文件大小:96mb
    • 提供者:qq_45957970
  1. 基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法

  2. 针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的视差图像。Middlebury平台测试结果表明:该算法与传统的AD-Census融合立体匹配算法相比
  3. 所属分类:其它

  1. 双目视觉极线约束匹配

  2. 本文提出一种基于极线约束的最小二乘图像匹配方法。该方法利用两幅图像间的极线约束得到多个预匹配点,确定预匹配区域,然后用用最小二乘法获得最佳匹配
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-03-25
    • 文件大小:358kb
    • 提供者:gonylibechen2
  1. 基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定

  2. 分析了双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于同心圆合成图像匹配的双目视觉传感器的标定方法。在测量范围内任意多次摆放同心圆靶标,由两台摄像机拍摄靶标图像。根据摄像机模型与已知同心圆在靶标坐标系上的位置关系,构造合成图像,将合成图像与观测图像进行相似度匹配,通过优化定位得到靶标上每个圆的圆心点图像坐标。利用左右图像对应的圆心图像坐标和双目视觉的约束关系,对双目视觉传感器参数进行非线性优化,并得到最优解。所提出的标定方法是在张正友方法的理论基础上,利用了图像的整体性进行的优化。实验结果表明,该方法提
  3. 所属分类:其它

  1. 基于特征点能量的双目立体匹配稳健算法

  2. 为提高双目立体视觉测量图像精确匹配的稳定性,提出一种基于特征点能量的稳健匹配新算法。该算法基于极线约束获取左右图像中特征点的初始匹配,根据特征点之间极线约束关系定义了一种不受仿射变换影响的能量来描述特征点,通过比对特征点能量值来剔除误匹配。该算法有效降低了误匹配率和误剔除率,从而满足多视角测量数据拼合过程中严格限制误匹配率的要求。实验结果表明,该算法正确匹配率大于95%,误剔除率小于2%,具有较强的稳健性。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于单应性矩阵的变焦双目视觉标定方法

  2. 针对现有变焦镜头标定方法难度大、动态精度低等问题, 提出一种基于单应性矩阵的动态变焦双目内外参数估计方法和平面快速重建方法。利用双目图像匹配点及变焦前后的匹配点进行两类单应性矩阵估计;基于变焦数学模型和单应性矩阵, 求解变焦后双目内外参数, 实现畸变后双目参数动态估计与优化;通过双目图像单应性进行平面快速匹配和重建。实验结果表明, 计算的内外参数与标定结果吻合较好;变焦后, 推导的单应性矩阵归一化误差小于0.01, 图像重投影误差小于1 pixel;重建精度小于0.1 mm。
  3. 所属分类:其它

  1. 融合多尺度局部特征与深度特征的双目立体匹配

  2. 针对立体匹配中不适定区域难以找到精确匹配点的问题,提出一种融合多尺度局部特征与深度特征的立体匹配方法。特征融合阶段包括两部分,其一是融合不同尺度下Log-Gabor特征和局部二值模式特征组合的浅层次特征,其二是将多尺度浅层融合特征和卷积神经网络提取的深度特征进行级联,形成既包含语义信息又包含结构化信息的特征图像。通过在极线垂直方向添加不同强度的噪声来构造正负样本,减小图像中极线对齐欠准带来的误差。将该方法与两种变体方法(改变或舍弃部分模块)在KITTI数据集进行对比实验,结果表明各模块设置具有合
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:22mb
    • 提供者:weixin_38651165
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