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搜索资源列表

  1. H. 264编码器在TMS320DM642平台上的底层优化

  2. H. 264编码器在TMS320DM642平台上的底层优化。上海交通大学 图像处理与模式识别研究所。摘要：在分析H.264 编码器的结构和复杂度之后,提出了结合TMS320DM642性能特点的一些优化方法。这些方法提高了程序代码的并行性和存储器的访问效率,其中重点介绍了算法中比较耗时的半像素插值、绝对误差和(SAD)等关键模块的线性汇编优化。通过实验结果表明,优化过的编码器基本可以实现CIF 格式视频流的实时编码。关键词：TMS320DM642 ;H.264;编码器;DSP;汇编优化

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2008-08-07
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：yousung

  1. SAD特征匹配算法

  2. 使用SAD算法实现两幅图像的立体匹配，然后得到视差图。使用固定窗口的匹配算法。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：yewei712

  1. SAD、BM、SGBM算法获得视差图

  2. 调用opencv库提供的BM以及SGBM算法获得效果较好的视差图。其中算法具体参数详解见http://blog.csdn.net/this_is_chris/article/details/51810735，SAD算法参考网上自己实现，效果不是很好。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-07-02
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：this_is_chris

  1. sad算法的实现，能运行，需要自己添加图片

  2. sad算法的实现，能运行，需要自己添加图片

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-05-08
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：ilove1229

  1. 基于MATLAB的SAD（SSD）模板匹配算法

  2. 在MATLAB中实现SAD模板匹配算法，有示例，有结果。另外，程序中也对SSD算法进行了实现说明，代码注释非常详细，对做图像匹配的学生有参考价值。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-04-10
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：huihaifang

  1. SAD模板匹配算法matlab实现

  2. 包含两个SAD模板匹配的matlab算法实现资源，提供测试资源，有较为详细的代码讲解，适合模板匹配使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-19
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：u011575566

  1. 基于MATLAB的SAD模板匹配算法

  2. 包含两个SAD模板匹配的matlab算法实现资源，提供测试资源，有较为详细的代码讲解，适合模板匹配使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-01-22
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：weixin_39984901

  1. 立体匹配之SAD算法opencv2

  2. 使用SAD方法对校正后左右图像进行立体配，没有opencv中sgbm，bm的效果好，但可以看一下算法原理的实现方法

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2019-05-22
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：fjzxqm

  1. 工程设备双目视觉系统设计.doc

  2. 本文的主要研究内容是利用两幅以上的摄像机图像恢复出被拍摄物体的三维信息深度信息。基于OpenCV设计了视觉测距系统，采用基于二维平面模板法对摄像机进行标定，然后采用SAD算法实现了立体匹配功能，进而实现了目标物体的测距。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2019-10-21
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：qq_28900443

  1. OpenCV密集配准BM.cpp

  2. SGBM算法的密集匹配SGBM算法介绍 在OpenCV中使用函数StereoSGBM ( ) 实现了SGBM算法。SGBM 算法核心步骤为：选取匹配基元；构建基于多个方向的扫描线的代价能量和函数；求取能量代价和函数的最优解。OpenCV中SGMB算法的实现主要分为以下四个步骤： ①预处理 SGBM采用水平Sobel算子，把图像做处理，然后用一个函数将经过水平Sobel算子处理后的图像上每个像素点（P表示其像素值）映射成一个新的图像，表示新图像上的像素值。映射函数如下：

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_25338597

  1. 运用SAD算法降低FPGA资源利用率

  2. 资源共享是一种在保持功能性的同时减少面积或资源占用率的传统方法。其中包括通过将一个以上的运算映射到一个运算器，实现算术运算器(如加法器、乘法器等)的共享。例如，共享后3个加法器可执行6个而不是3个加运算，使用的加法器数量减少了一半，从而减少了资源占用率。通过Xilinx ISE软件，可以在合成属性对话框中开启相应开关(resource sharing)后进行资源共享。当在一个if-else程序块(图1)或case-endcase程序块(图2)中描述互斥的任务后，这些工具能检测并实施资源共享。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_38630571

  1. 基于SAD算法的立体匹配的实现

  2. 利用FPGA并行性计算和合理的流水线设计完成了立体视觉中最核心的部分——立体匹配以及硬件结构，选取SAD区域立体匹配算法，利用补码来实现SAD算法，在算法流程中采用窗口并行和像素串行来完成。在获得视差图时，采用128×128图像对，窗口大小为3×3，视差为24，在系统时钟为50 MHz情况下，实现了每秒425帧的处理速度，最后给出了视差图。实验证明，选用FPGA来实现立体匹配系统的设计是可行的，具有一定的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_38702047

  1. HEVC运动估计中SAD算法的动态可重构实现

  2. HEVC运动估计中SAD算法的动态可重构实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：520kb
    • 提供者：weixin_38632046

  1. SciPy-stereo-sgm：立体图像深度重建，包括全部获胜者通吃（WTA）和具有绝对差之和（SAD），平方差之和（SSD）和归一化互相关的半全局匹配（SGM） （NCC）基于匹配的成本，使用Numpy和Numba在Python中实现，

  2. 立体声匹配 *作者： （2020年1月） 总览 这个小工具是简单的立体声匹配的手动实现。 从不同的角度拍摄的两个经过校正的图像： 左图 正确的图像 通过两个匹配算法来组合以深度图像，简单胜者为王它，所有（WTA）或更复杂的半全局匹配（SGM）与绝对差的几个匹配成本（和（SAD），总和平方差（SAD）或归一化互相关（NCC） ）。 使用accX精度度量将结果与真实情况进行比较，不包括使用遮罩遮挡的像素。 公式 有关所涉及公式的精确细节（匹配成本，匹配算法和精度度量），请参阅Theory.p

  3. 所属分类：其它

  1. 车道检测代码：通过自我注意蒸馏学习轻型车道检测CNN（ICCV 2019）-源码

  2. 此存储库还包含Tensorflow实现 。 （SCNN-Tensorflow） 新闻 已发布。 （在CULane测试集中可以达到73.1 F1措施） ， 和已发布。 主要特点： （1）ENet-label是基于的轻量级车道检测模型，并采用了自注意蒸馏技术（更多细节请参见本文）。 （2）与最新的SCNN相比，它的参数减少了20倍，运行速度提高了10倍，并且在CULane测试集上达到了72.0 （F1量度）（优于SCNN，达到了71.6）。 它还在TuSimple测试集中达到96.64％的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：46mb
    • 提供者：weixin_42121754

  1. 基于SIFT特征匹配的运动目标检测及跟踪方法

  2. 摄像机运动情况下的运动目标检测及跟踪是视频监控中的热点问题。论文提出一种基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform） 特征匹配的运动目标检测和跟踪算法。在目标检测阶段，首先提取两帧带检测图像的SIFT特征点并进行特征匹配，然后计算两帧图像之间的几何变换矩阵，从而实现图像的几何对齐。再将几何对齐后的两幅图像进行差分，并在差分图像中寻找SAD最大值区域作为运动目标区域。在目标跟踪阶段，将已检测到的目标作为跟踪样本，与后检测到的目标区域进行SIFT特征匹配，结合论

  3. 所属分类：其它

  1. 基于指导滤波立体匹配算法的测距系统

  2. 基于SAD立体匹配算法的传统测距系统存在精度低、对光照敏感的缺点，为了克服以上缺点，我们实现了基于指导滤波立体匹配算法的双目立体视觉测距系统。本系统首先实现了摄像机的标定，其次使用目前在 Middlebury Stereo benchmark Version2 上排名第一的指导滤波立体匹配（Image-guided Stereo Matching ）算法完成了立体匹配，最后通过计算得到的深度图完成了测距功能。实验表明，该测距系统比传统的基于SAD的测距系统具有更高的精度和更强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：854kb
    • 提供者：weixin_38714653