立体匹配SSD视差图原理

2024-08-24

图像的视差匹配（Stereo Matching）

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

立体匹配-----NCC视差匹配

目录一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类二.NCC 视差匹配方法 1.原理 2.NCC计算公式 3.算法流程 4.代码实现 5.不同场景运行三.结论四.遇到的问题及解决方法一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类在立体匹配中,匹配问题可以看成是寻找两组数据相关程度的过程.根据采用图像表示的基元不同,立体匹配算法有多种分类. ①根据算法运行时约束的作用范围:分为局部匹配算法和全局匹配算法. ②基于生成的视差图:可分为稠密匹配和稀疏匹配.稠密匹配:是基于生成的视差图,对于所有像素

3D游戏常用技巧Normal Mapping (法线贴图)原理解析——高级篇

1.概述上一篇博客,3D游戏常用技巧Normal Mapping (法线贴图)原理解析——基础篇,讲了法线贴图的基本概念和使用方法.而法线贴图和一般的纹理贴图一样,都需要进行压缩,也需要生成mipmap.但是由于法线贴图存储的是法线信息,压缩和生成mipmap的方法自然会有所变化. 现在已经许多用于法线贴图压缩和生成mipmap的工具,大部分商业游戏引擎也集成了相关方法,只需要点几下鼠标就可以完成.本文仅针对法线贴图的纹理压缩和mipmap的方法进行原理性的说明,至于在具体的工具中如何操作,可

ArcGIS Server的切图原理深入（转载）

http://forum.osgearth.org/template/NamlServlet.jtp?macro=search_page&node=2174485&query=arcgis+mapserver http://forum.osgearth.org/arcgis-server-and-wms-drive-td3012359.html (分层切片讨论) ArcGIS Server的切图原理深入转自http://blog.newnaw.com/?p=69 注:菩提老王的博客很不

[转帖]SSD的工作原理、GC和TRIM、写入放大以及性能评测

SSD的工作原理.GC和TRIM.写入放大以及性能评测 https://blog.csdn.net/scaleqiao/article/details/50511279 SSD的物理结构和工作原理 SSD是由SSD控制器,FLASH存储阵列,板上DRAM(可选),以及跟HOST接口,诸如SAS.SATA.或者PCIE也就是我们通常说的NVMe磁盘.它的结构图如下: 上面的Nand Flash表示的是Flash颗粒,SSD控制器通过若干个主控通道并行操作这些Flash颗粒,就像RAID0一样,

python+openCV实现双目视差图及测距

通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py import numpy as np import cv2 #双目相机参数 class stereoCameral(object): def __init__(self): #左相机内参数 self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]]) #右相机内参数 self.cam_

SSD基本工作原理

SSD主要由SSD控制器,FLASH存储阵列,板上DRAM(可选),以及跟HOST接口(诸如SATA,SAS, PCIe等)组成. SSD主控通过若干个通道(channel)并行操作多块FLASH颗粒,类似RAID0,大大提高底层的带宽.举个例子,假设主控与FLASH颗粒之间有8个通道,每个通道上挂载了一个闪存颗粒,HOST与FLASH之间数据传输速率为200MB/s.该闪存颗粒Page大小为8KB,FLASH page的读取时间为Tr=50us,平均写入时间为Tp=800us,8KB数据传输时

【转载】SSD断电保护原理

异常掉电的隐患若没有合理的掉电保护机制,而异常掉电的发生又不可避免,当发生异常掉电,会引发很多问题. (1)丢盘异常掉电,会使得映射表来不及保存,丢失逻辑地址到物理地址的映射,待重新上电后,SSD将无法被BIOS识别.只能通过返厂维修解决问题,然而所谓返厂维修是通过重新开卡解决你的丢盘问题.重新开卡也就意味着所有用户数据的丢失! (2)丢失缓存中的数据 SSD一般都采用SDRAM或者DDR(也即DDR SDRAM)做缓存,其中SDRAM是非易失性存储介质,断电之后数据会丢失. (3)导致误判

原生js实现轮播图原理

轮播图的原理1.图片移动实现原理:利用浮动将所有所有照片依次排成一行,给这一长串图片添加一个父级的遮罩,每次只显示一张图,其余的都隐藏起来.对图片添加绝对定位,通过控制left属性,实现照片的移动. 2.图片移动动画原理:从a位置移动到b位置,需要先计算两点之间的差值,通过差值和时间间隔,计算出每次移动的步长,通过添加定时器,每次移动相同的步长,实现动画效果. 3.图片定位停止原理:每一张照片都有相同的宽度,每张照片都有一个绝对的定位数值,通过检测定每次移动后,照片当前位置和需要到达位置之间的距

ArcGIS Server的切图原理深入【转】

http://blog.newnaw.com/?p=69 GoogleMap,Virtual Earth,YahooMap等,目前所有的WebGIS都使用了缓存机制以提高地图访问速度.原理都是将地图设定为多个比例尺,对于每个比例尺提前将地图分成若干小图片,存在服务器上,客户端访问时直接获取需要的小图片拼接成地图,而不是由服务器动态创建出一幅图片来送到客户端,极大程度的提高了反问速度.好比外面卖菠萝,和自己买一整个回家吃不同,提前把一个菠萝等分成四份(js可能会分成6份),你只需买一份来吃,体积小

Q-Q图原理详解及Python实现

[导读]在之前的<数据挖掘概念与技术第2章>的文章中我们介绍了Q-Q图的概念,并且通过调用现成的python函数, 画出了Q-Q图, 验证了Q-Q图的两个主要作用,1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布.本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程本文的代码文件(jupyter)和数据文件可以在我们的公众号"数据臭皮匠" 中回复"QQ图"获取 Q-Q图是什么 QQ图是quantile-quan

Web前端JS实现轮播图原理

实现轮播图有很多方式,但是html的结构都是一样的.本文使用了Jquery框架,Dom操作更加方便灵活 html部分: <div class="banner"> <ul> <li><a href="javascript:;"><img src="Img/1.jpg" /></a></li> <li><a href="javascript

根据js轮播图原理写出合理的结构与样式、并实现js交互效果

在JS中,能用 . 的地方一般都可以用 [ ] 取代 index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>

3D游戏常用技巧Normal Mapping (法线贴图)原理解析——基础篇

http://www.cnblogs.com/wangchengfeng/p/3470310.html

RTABMAP-ROS RGB-D的建图原理

CoreNode.cpp: new CoreWrapper -- CoreWrapper.cpp: process() -- mapsManager_.updateMapCaches MapsManager.cpp: iter; memory->getSignatureDataConst RTABMAP源码里 Rtabmap.cpp: process() -- memory->update() Memory.cpp: update() 未完待续 ------------------------

视差效果原理 background-attachment:fixed

<html> <head> <style type="text/css"> body { background-image:url('http://images2015.cnblogs.com/blog/441096/201610/441096-20161013163910781-1393436376.jpg'); background-repeat:no-repeat; background-attachment:fixed; background

OpenGL OpenCV根据视差图重建三维信息

代码如下: // disparity_to_3d_reconstruction.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" //Huang,Haiqiao coded on Dec.2009代码出处: //http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=8722&extra=&page=1 #include "stdafx.h" #incl

利用光场进行深度图估计(Depth Estimation)算法之二——匹配算法

光场相机由于能够捕获相机内部光线的强度和方向而得到整个光场,可以实现重聚焦(refocus)和视角变换等功能.进而可以进行深度估计获取深度图,前面说过利用重聚焦的图像进行深度估计,今天说一下利用不同视角的图像进行深度估计. 仍然是以Lytro Illum为例由于每一个微透镜后面的15*15个像素能够记录来自主镜头的225条光线信息,因此取每一个微透镜后面同一位置的像素可以得到一个视角下的图像,遍历15*15个像素,就能够得到225个不同视角下的图像.这些图像之间视角上又偏移,即视差,可以使用匹

Unity Shader-法线贴图（Normal）及其原理

简介以前经常听说“模型不好看啊,怎么办啊?”答曰“加法线”,”做了个高模,准备烘一下法线贴图”,“有的美术特别屌,直接画法线贴图”.....法线贴图到底是个什么鬼,当年天真的我真的被这个图形学的奇淫杂技忽悠了,然而毕竟本人还算有点刨根问底的精神,决定研究一下法线贴图的原理以及Unity下的实现.本人才疏学浅,如有错误,欢迎指正. 法线贴图是目前游戏开发中最常见的贴图之一.我们知道,一般情况下,模型面数越高,可以表现的细节越多,效果也越好.但是,由于面数多了,顶点数多了,计算量也就上去了,效果永

双目立体匹配经典算法之Semi-Global Matching（SGM）概述：视差计算、视差优化

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

Dive into TensorFlow系列（1）-静态图运行原理

接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练.不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模.我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一起来探个究竟. 学习静态图运行原理能干什么?掌握它对我们TF实践中的错误排查.程序定制.性能优化至关

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