关于RealSense的基础使用的博文用的库有点混杂,挺多博文都是早期maneger的那个库,对那个不是很了解,主要记录一下使用最新的函数库的基础使用. 相机型号:RealSense R435 使用函数库:librealsense2/rs.hpp #include <librealsense2/rs.hpp> 命名空间:rs2 using namespace rs2; 首先是检查设备并打印设备信息,从context里面查找device. context ctx; auto devicelist

Matlab下imwrite,Uint16的深度图像 1. 在Matlab命令窗口输入命令: help imwrite 会有如下解释: If the input array is of class uint16 and the format supports 16-bit data (JPEG, PNG, and TIFF), imwrite outputs the data as 16-bit values. If the format does not support 16-bit valu

Kinect v1 (Microsoft Kinect for Windows v1 )彩色和深度图像对的采集步骤 一.在ubuntu下尝试 1. 在虚拟机VWware Workstation 12.0安装ubuntu14.04按照<Ubuntu安装Kinect v1驱动(openni.NITE.Sensor)及遇到的问题>安装了Kinect v1的驱动,但是最终运行示例出现的窗口和网址提供的不一样,右侧彩色图都是重叠起来的,并且一直在跳动.原因可能是由于kinect v1在虚拟机上驱动有问题

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c

目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术,深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等,在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于  其近邻的检索方式的不同,并且可以互相转换. (这一章是我认为非常重要的) 模块RangeImage相关概念以及算

(1)点云到深度图与可视化的实现 区分点云与深度图本质的区别 1.深度图像也叫距离影像,是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像.获取方法有:激光雷达深度成像法.计算机立体视觉成像.坐标测量机法.莫尔条纹法.结构光法. 2.点云:当一束激光照射到物体表面时,所反射的激光会携带方位.距离等信息.若将激光束按照某种轨迹进行扫描,便会边扫描边记录到反射的激光点信息,由 于扫描极为精细,则能够得到大量的激光点,因而就可形成激光点云.点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等

RGB-D(深度图像)   深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map   在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道.其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离.通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系.   下面可以看到两个不同的深度图,以及从中衍生的原始模型.第一个深度图显示与照相机的距离成比例的亮度.较近的表面较暗; 其他表

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

ENVI栅格文件储存 图像原始的DN（Digital Number）值记录图像的光谱信息，不能轻易更改。在窗口中显示的一般是经过拉伸等增强处理的LUT上的灰度值，在保存文件时，就有不同的方式。 1.           主菜单界面 主菜单->File->Save File As，将图像按照需要的格式进行存储，保存的为原始数据，没有拉伸等增强处理。 2.           主图像窗口 主菜单->File->Save Images As，将图像按照需要的格式进行存储，存储的图像是显示

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/lxk7280 首先,要接触一下KinectOrbit这个摄像机库,这篇文章中有这个库的下载网址和简单的介绍:http://blog.csdn.net/lxk7280/article/details/38184355.将下载得到的文件放到对应的Processing的一个子目录后,就可以使用.    KinectOrbit库下的鼠标和键盘的操作方法: 1.右键拖拽:摄像机摇拍. 2.左键拖拽:绕对象旋转. 3.滚动:缩放操作. 4.P键保存

动机 想象一下,如果有数十万到数百万张图像的数据集,却没有描述每张图像内容的元数据.我们如何建立一个系统,能够找到这些图像的子集来更好地回答用户的搜索查询? 我们基本上需要的是一个搜索引擎,它能够根据图像与搜索查询的对应程度对图像结果进行排序,可以用一种自然语言表示,,也可以用其他查询图像表示. 我们将在本文中解决问题的方法是训练一个深度神经模型,该模型学习任何输入图像和文本的固定长度表示形式(或嵌入形式),使得如果文本-图像或图像-图像是"相似的",则他们在欧氏空间中接近,. 数据集

图片中存在着色版的概念,二维矩阵的每个元素的值指定了一种颜色,因此可以显示出彩色. 迁移调色板 下述python代码将VOC数据集中的某个语义分割的图片的调色板直接应用在一个二维矩阵代表的图像上 #label_im is a numpy array of 1 x height x width #return an Image object,call its' save('out.png') functioin to save as image file def palette( label_im

模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量.op.集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重.偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 checkpoint文件:文本文件,记录了最新保持的5个模型文件列表 tf中模型保存使用 tf.train.Saver类来保存模型.使用方式: 1. 在Session外生成一个模型保存对象 saver =

https://github.com/kruglov-dmitry/pnd2pcd_batch

参考资料: http://www.cnblogs.com/emouse/archive/2013/03/04/2943243.htmlhttp://blog.csdn.net/eastmoon502136/article/details/8190262 USB摄像头驱动是怎么来工作的: 驱动程序,它能够运行起来的配角叫做帧缓冲,它的作用是用于缓存一帧图像一帧数据的:那么他们俩配合之后就能够正常的工作了,针对驱动程序,首先由一个输入队列,输入队列里面有很多个帧缓冲,当驱动程序从摄像头抓取到一帧图像

上个随笔已经介绍EmguCV的一些常用库和程序安装以及环境变量的配置,这次写的是如何使用这个类库对图像进行操作. EmguCV图像处理系统组成(个人见解): 图像的基本操作: 贴个代码: using Emgu.CV; //使用命名空间 using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.Util; static void Main(string[] args) { Mat srcImg = CvInvoke.Imread("1.jp

图像载入.显示.保存函数: 1         图像载入函数:imread()   Mat imread(const string& filename, int flags=1); const string&类型的filename为载入图像的路径(绝对路径和相对路径) flags是int类型的变量,flags>0,返回一个3通道的彩色图像: flags = 0,返回灰度图像: flags < 0,返回包含Alpha通道的加载图像. flags默认值为1,可以省略对其赋值. 例如

/* * ===================================================================================== * * Filename: resize.cpp * Environment: * Description: 图像list为参数输入程序,resize后的图像在picture_resize下 * * * Version: 1.0 * Created: 2013/10/15 12:23:51 * Author: yul

/** * @file main-opencv.cpp * @date July 2014 * @brief An exemplative main file for the use of ViBe and OpenCV */ //#include <opencv2\core\core.hpp> #include "vibe-background-sequential.h" using namespace cv; using namespace std; ; // 舍去面积

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/YhL_Leo/article/details/49848391 1 头文件 libtiff定义一系列C语言类型的数据结构,调用时包含的头文件为: #include "tiffio.h" 2 文件读写 /* read from an existing TIFF image */ void main() { TIFF* tif = TIFFOpen("foo.tif&q