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/

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

  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

  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

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

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

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,

    Kinect for Windows SDK1.7中引入了Kinect Fusion功能.在1.8的SDK中对该功能进行了改进和强化,Kinect Fusion能够使得我们使用Kinect for Windows 传感器来进行真实场景的三维几何重建,目前已支持导出.obj及.stl等三维数据格式.Kinect Fusion技术在支持GPU加速的机器上能够对物体进行实时的三维建模.和传统的三维建模方式相比,Kinect Fusion最大的优势是快速便捷.     Kinect Fusion

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:

背景说明: 今天查阅书籍时,偶然间发现“在对某个索引行执行删除操作时,只是为该行增加了一个删除标记,这个索引行并不会释放它的存储空间,Insert产生的新的索引行也不能被插入到该位置.索引列的修改过程其实是将对应的列值删除,然后再插入新的列值(与数据行本身的修改是不一致的,这也正是我们尽量不使用修改频繁的列来创建索引的原因).所以,无论是插入.修改.删除,都需要消耗存储空间,增大B-Tree索引结构的深度,影响数据的查询速度.尤其是删除和修改,不仅造成了存储空间的浪费,而且增加了扫描索引块的数量

作者 | 张晓宇(衷源)  阿里云容器平台技术专家 关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1010",可获取本文 PPT. 导读:资源利用率一直是很多平台管理和研发人员关心的话题.本文作者通过阿里巴巴容器平台团队在这一领域的工作实践,整理出了一套资源利用提升的方案,希望能够带给大家带来一些讨论和思考. 引言 不知道大家有没有过这样的经历:当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢? 这很难说.由于 Kubernetes 自己的

Asia 2014精彩入选论文赏析" title="探索真实事物的虚拟再现--微软亚洲研究院SIGGRAPH Asia 2014精彩入选论文赏析"> SIGGRAPH Asia今年首次来到内地,于12月3日在深圳国际会议中心开幕.此次,微软亚洲研究院共有七篇论文入选此次大会,研究员们也会大会现场进行演讲和项目演示.在这里,我们特别挑选了三篇精彩的入选论文,和大家分享一下论文背后的技术设想.他们的共同关注点都是如何利用设备更好地捕捉和呈现现实中的人物和场景,但是每一篇论文

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:

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

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