上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程,现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成.虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像,能够获取更多视角下的图片,在VR中应用前景很大. 视差图可以转换为深度图,深度图也可以转换为视差图.视差图反映的是同一个三维空间点在左.右两个相机上成像的差异,而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离,所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便. 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚…

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/…

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最…

怀着很纠结的心情来总结这篇论文,这主要是因为作者提虽然供了源代码,但是我并没有仔细去深究他的code,只是把他的算法加进了自己的项目.希望以后有时间能把MST这一结构自己编程实现!! 论文题目是基于非局部代价聚类(non-local cost aggregation)的立体匹配,从题目上看这篇论文不是局部算法,但是也不是传统意义上的全局算法.这要从基于窗结构局部立体匹配算法说起,如下图: 我们求左右两幅图像在视差d下一点的cost时,我们实际是求得以该点为中心半径为r的Windows内所有点的c…

<Effective large scale stereo matching> In this paper we propose a novel approach to binocular stereo for fast matching of high-resolution images. Our approach builds a prior on the disparities by forming a triangulation on a set of support points w…

  由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示.聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一对应. 图1:代价聚合前后视差图示意图   为了获得较好的匹配效果,SGM算法依旧采用全局立体匹配算法的思路,即全局能量最优化策略,简单来说就是寻找每个像素的最优视差使得整张影像的全局能量函数最小.全局能量函数的定义如公式1所示: 式1 全…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计…

传统的使用窗口的方法缺陷主要在 1.窗口外的像素不能参与匹配判断. 2.在低纹理区域很容易产生错误匹配 论文的主要贡献在代价聚类上(左右图像带匹配点/区域的匹配代价计算),目标是图像内所有点都对该点传递一个support,距离该点较远的或者颜色差别很大的点传递较小的Support. 本文利用MST(最小生成树)来构建这个代价聚类的结构,根据MST结构我们知道,当把图像看做是一个四联通区域的图时,图像两点所形成边的权值我们定义为这两点灰度值的差值,这种定义下生成的MST结构正好符合我们的期望.这一…

个人收藏了很多香港大学.香港科技大学以及香港中文大学里专门搞图像研究一些博士的个人网站,一般会不定期的浏览他们的作品,最近在看杨庆雄的网点时,发现他又写了一篇双边滤波的文章,并且配有源代码,于是下载下来研读了一番,这里仅仅对一些过程做简单的记录,以防时间久了忘记. 关于杨庆雄的相关文章可见:Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching以及一篇  Recursive Bilateral Filtering,都配有相关的源代码.…

首先代码实现是根据"Segment-Based Stereo Matching Using Belief Propogation and Self-Adapting Dissimilarity Measure"来的,之所以使用这一论文主要是因为其http://vision.middlebury.edu/stereo/这网站上面排名较高,而且已经有人将其代码实现出来了(尽管代码与论文描述还是有些出入). 先附上代码链接(后续可能会对其改进):http://download.csdn.ne…

一直找不到opencv stereo matching的根据和原理出处,下面这个文章贴了个链接,有时间看看: Basically OpenCV provides 2 methods to calculate a dense disparity map: cvFindStereoCorrespondenceBM: Fast (can process several images per second), but if parameters not tuned then the results ar…

基于支付系统真实场景的分布式事务解决方案效果演示:http://www.iqiyi.com/w_19rsveqlhh.html…

归一化相关性,normalization cross-correlation,因此简称NCC,下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称. NCC,顾名思义,就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度,注意这里比较的是原始像素.通过在待匹配像素位置p(px,py)构建3*3邻域匹配窗口,与目标像素位置p'(px+d,py)同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性,注意这里构建相关窗口的前提是两帧图像之间已经校正到水平位置,即光心处于同一水平线上,此时极线是水平的,否则匹配过程只能…

最近在研究用深度学习预测图像深度信息的方法,一开始用的是2017年CVPR上Godard大神的monodepth,代码在这里.这篇文章介绍了利用双目的consistency训练网络以对单张图像进行深度估计,思路还是蛮有新意的.某天在必应上无意中发现了商汤(sensetime)的Yue Luo同学发表在2018年CVPR上的一篇文章Single View Stereo Matching,代码开源了,因此fork一下clone下来跑一跑,没想到按照readme跑第一步installation就遇到了…

Middlebury Stereo Evaluation Camera Calibration and 3D Reconstruction OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算 Camera calibration With OpenCV 3.1 Disparity map post-filtering opencv: samples/cpp/stereo_calib.cpp…

文章目录 视差计算 视差优化 剔除错误匹配 提高视差精度 抑制噪声 视差计算   在SGM算法中,视差计算采用赢家通吃(WTA)算法,每个像素选择最小聚合代价值所对应的视差值作为最终视差,视差计算的结果是和左影像相同尺寸的视差图,存储每个像素的视差值,在影像内外参数已知的情况下,视差图可以转换为深度图,表示每个像素在空间中的位置,图1为双目立体像对的真实视差图示意图. 图1 双目立体像对及左影像真实视差图示意图   如图2所示,某个像素的所有视差下的代价值中,选择最小代价值所对应的视差作为最优视…

概述 我们在做性能测试的时候,不同的视角看到的结果都不一样. 例如响应时间 用户通过客户端向服务端发出请求的时间为: T1服务端接收到请求,处理该请求的时间为:T2服务端返回数据给客户端时间为: T3客户端接收到响应数据,处理数据呈现给用户时间为:T4 从系统视角来看:系统的响应时间Ts= T1+T2+T3.该时间没有包括客户端对数据处理并呈现的时间T4 从用户视角来看:用户眼中的的响应时间:Tu = T1+T2+T3+T4.用户通过客户端发出业务请求,到客户端展现相应的请求结果,这个过程的时间…

Tips MVS: Multi-View Stereo Abstract 思路:一般的局部立体方法是一个具有整形数值视察(disparity)的支持镜头进行匹配,其中有一个隐藏的假设:再支持区域的像素中具有恒定的视差.这个假设在倾斜的表面是不成立的. 每个像素有一个单独的3D平面. 除了PatchMatch的空间传播方法外,还有 在立体中左右视图传播的图传播. 时间传播,从视频的前和连续帧中传播平面. 倾斜支持窗口可以用来计算全球立体方法的代价,允许明确的遮挡处理,可以处理大的非纹理区域. 重构…

这里要求用我们自己计算得到的视差图和给的视差图作比較来比較我们得到的视差图的好坏程度,我视差图返回的值是计算得到的视差乘以3之后的图,所以在计算时我不是两个值相差大于1,而是大于3.由于两个图像都乘3了.所以要大于3.我传入的參数是两个图像的矩阵.由于我是写了一个脚本咯跑全部測例的.在脚本里边已经把图像读出来了 <span style="font-size:18px;">function [percentnumberbadpixels] = PercentBadPixels…

FQ收录转自:WebRTC in the real world: STUN, TURN and signaling WebRTC enables peer to peer communication. BUT... WebRTC still needs servers: For clients to exchange metadata to coordinate communication: this is called signaling. To cope with network addre…

学习OpenCV双目测距原理及常见问题解答 转自博客:https://blog.csdn.net/angle_cal/article/details/50800775 一. 整体思路和问题转化.  图1. 双摄像头模型俯视图 图1解释了双摄像头测距的原理,书中Z的公式如下:  在OpenCV中,f的量纲是像素点,T的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定,一般总是设成毫米,当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级,d=xl-xr的量纲也是像素点.因此分子分母约去,z的量纲与T相同  图2,…

这是老版本的教程,为了不耽误大家的时间,请直接看原文,本文仅供参考哦!原文链接:https://developer.microsoft.com/EN-US/WINDOWS/HOLOGRAPHIC/holograms_230 空间场景建模是将真实环境的环境信息扫描到设备中,使得全息对象可以识别真实场景环境,从而达到可以将虚拟对象与真实世界相结合的效果.这节教程主要学习内容如下: 使用Hololens扫描空间环境并将空间数据导入到开发计算机中. 学习利用shader给空间网格赋予材质以便其更容易被发…

ARVR技术交流群:129340649 欢迎增加. AR场景往往给别人留下的印象深刻,假设模型做的炫丽一点,效果将会更好. 那么怎样保存这一美好的情景呢?这篇文章将教你怎样实现AR场景的拍摄以及永久保存. 1.AR虚实融合场景图层的分析 一个简单的AR场景,在不论什么系统下的布局方式都不外乎上图所看到的的类型.本文以在Android系统下的增强现实为例. 虚实融合场景图层都是这样的架构,GLSurfaceView用于绘制三维虚拟模型.SurfaceView是显示真实场景视频帧画面,假设使用Ope…

上几次博客,我说了一下Zookeeper的简单使用和API的使用,我们接下来看一下他的真实场景. 一.分布式集群管理✨✨✨ 我们现在有这样一个需求,请先抛开Zookeeper是集群还是单机的概念,下面提到的都是以Zookeeper集群来说的. 1. 主动查看线上服务节点 2. 查看服务节点资源使用情况 3. 服务离线通知 4. 服务资源(CPU.内存.硬盘)超出阀值通知 我们先来看一下代码实现流程吧.主要分为两个部分的,一个部分是写入Zookeeper集群,另一部分是获取Zookeeper集群内…

前言 人人都有大厂梦,我也不例外,从大三开始,就一直想进入阿里工作,大毕竟是大厂,想想也没那么容易,不过好在自己学历还过得去,项目经验也有得讲,所以今年也斗胆尝试了一下,直接就投了阿里云计算.简历是过了,紧张激动地开始准备面试,但结果并不理想,三面过后,出门我就哭了!以下还原这次阿里云面试的真实场景和面试题!希望能够给大家一些参考和帮助. 如字节跳动.腾讯.美团.拼多多等等面试题,有需要的朋友转发此文关注公众号[不脱发有志青年]免费领取! 三面阿里云计算被虐哭,还原真实场景 阿里云计算一面题:…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/40723789 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 邮箱: happylifemxy@163.com 作为一个系统介绍Unity3D中Shader编写的系列文章的开篇,本文的第一部分为系列文章的前言,然后第二部分介绍了这个系列文章中我们会使用的游戏场景创建方式,最后一部分讲解了如…

LR工具使用之场景设置 一.操作步骤 1.运行loadrunner,进入运行负载测试控件:…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品.转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/40723789 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 邮箱: happylifemxy@163.com 作为一个系统介绍Unity3D中Shader编写的系列文章的开篇.本文的第一部分为系列文章的前言,然后第二部分介绍了这个系列文章中我们会使用的游戏场景创建方式.最后一部分解说了怎…

在<Spring AOP初级——入门及简单应用>中对AOP作了简要的介绍,以及一些专业术语的解释,同时写了一个简单的Spring AOPdemo.本文将继续探讨Spring AOP在实际场景中的应用. 对用户操作日志的记录是很常见的一个应用场景,本文选取“用户管理”作为本文Spring AOP的示例.当然,该示例只是对真实场景的模拟,实际的环境一定比该示例更复杂. 该示例的完整代码路径在https://github.com/yu-linfeng/BlogRepositories/tree/ma…

1.1 负载均衡介绍 1.1.1 负载均衡的妙用 负载均衡(Load Balance)集群提供了一种廉价.有效.透明的方法,来扩展网络设备和服务器的负载.带宽.增加吞吐量.加强网络数据处理能力.提高网络的灵活性和可用性. ü 单台计算机无法承受大规模的并发访问或数据流量了,此时需要搭建负载均衡集群把流量分摊到多台节点设备上分别处理,即减少用户等待响应的时间又提升了用户体验: ü 7*24小时的服务保证,任意一个或多个有限后端节点设备宕机,不能影响整个业务的运行. 1.1.2 为什么要用lvs n…