1.用psmnet获得更好的disparity 2.用edgebox获得整个rgb图片的边缘,然后通过原本的stixel的上下边缘去寻找最优,用两个的边缘去重新得到一个新的边缘,但获得的轮廓不仅仅是外轮廓还有内部的轮廓,得出的结果比之前没有太多提升. 目前可以尝试在disparity图求边缘这种方式 3.使用freespace的后处理操作.先findcontours,再使用approxPolyDP.实际上,这个的用处不是特别大,因为使用findcontours是freespace为了找整个的轮廓…

1.The Stixel World - A Compact Medium Level Representation of the 3D-World:http://pdfs.semanticscholar.org/2df3/4dbfb4feeb2d7f40e90956ebc8de1f41a5e4.pdf stixel world开山鼻祖文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27494151 对stixel world相关的一些概念进行解释 2.Towards a Glo…

float32位,4字节 原本的stixel-world是用sgbm生成深度图,并且转成了float型 psmnet保存最终的disparity图是保存成uint16的,skimage.io.imsave(test_left_img[inx].split('/')[-1],(img*256).astype('uint16')) 最开始我采用的是直接保存成图片,cv2.save(save_dir,img),img本身是个一通道的,保存之后是个三通道的,然后在stixel-world读取图片的时候只…

上图是2^x-1的曲线,取值范围在(-1,正无穷) 上面两个公式组成了隶属函数(membership)表示隶属度,隶属度就是衡量这个点同下边缘点是否属于同一个物体.实际上M函数就是2^x-1,但M函数的取值范围在(-1,1],且bottom点取到最大值1.小于0的点属于背景,大于0的点属于物体. 1.为什么是(-1,1]且在bottom点最大? 首先2^x-1的取值范围是(-1,正无穷),那就看x的取值范围,x的取值范围是(负无穷,1).为什么是(负无穷,1)? 的最小值是0,最大值是正无穷,所…

在车辆所处平面建立极坐标占位网格(polar occupancy grid),将视差图所代表的三维世界(3D world) 正交投影到该平面中. occupancy:每个网格被赋予一个占位数,代表了该网格是障碍物的可能性的大小.可以预设一个阈值,占位数高于阈值的网格被认为是障碍物. d,v就是disparity和纵坐标,将视差图的三维正交投影到图片平面 struct CoordinateTransform { CoordinateTransform(const CameraParameters&…

这是论文中的作者博客地址https://sites.google.com/site/danmlevi/ 这是作者现在的博客地址https://sites.google.com/view/danlevi/datasets,数据集直接在这下就好了…

代码地址:https://bitbucket.org/rodrigob/doppia/src stereo_matching下的几个目录相当于这几篇论文中求stixel的几个步骤 cost_volume相当于 FastDisparityCostVolumeEstimator是实现的Fast stixels estimation for fast pedestrian detection这篇论文 DisparityCostVolumeEstimator是实现的Stixels estimation…

stixels_t在stixel.hpp里,存储class stixel的vector…

  1. 算法背景 Q: 如何有效处理数以百万的视差图数据(提供了每个像素的精确深度信息)? 以及如何在大量数据中找到所有相关的障碍物? 提出方法 “ stixel_world ”, It takes into account that the free space in front of ve-hicles is limited by objects with almost vertical surfaces. These surfaces are approximated by adjace…

hourglassnet中文名称是沙漏网络,起初用于人体关键点检测,代码,https://github.com/bearpaw/pytorch-pose 后来被广泛的应用到其他领域,我知道的有双目深度估计,关于双目深度估计,自己最近会写一篇blog,这里先简单介绍一下.双目深度估计第一次用hourglassnet是在psmnet(https://github.com/JiaRenChang/PSMNet)中使用的的,后来的很多双目深度估计的工作也有很多继承这种hourglass的使用方法,比如g…