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/

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

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

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

<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

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

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

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

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

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

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

引导图是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献<Guided Image Filtering>.这里只说一下自适应权重原理.C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波.验证结果. 自适应权重原理 引导图滤波作为一种线性滤波器,可以简单定义为如下形式: 其中I是引导图像(guided Image),P是输入的待滤波图像,Q是滤波后的输出图像,W是根据引导图I确定的权重值.权重值W可以用下式表示(原文献有详细推导):        μk是窗口内像素点

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,

一篇BMVC18的论文,关于semantic keypoints matching.dense matching的工作,感觉比纯patch matching有意思,记录一下. 1. 摘要 提出一种针对correspondence matching的直接解决方案.没有采用一贯的基于正负样本对(一般需要困难负样本挖掘)的解决方案,本文提出了一种相似性热图生成器(similarity heatmap generator )来直接处理.对于所有query points直接在目标图像中生成相似性热图.结果

转:http://www.cnblogs.com/longdouhzt/archive/2012/05/11/2496373.html [简介] Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut.normalized cut.RatioCut), 是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的energy minimization(能量函数最小化)优化算法,典型的用于stereo matching, image restortion, texture synthesis等应用. 这个

Direct Monocular Odometry Using Points and Lines Abstract 大多数VO都用点: 特征匹配 / 基于像素intensity的直接法关联. 我们做了一种直接法算法结合了点和edge. 它在纹理少的场景下工作的更好,而且对于光线的变化和快速的运动的情况下通过扩大收敛域(convergence basin - 盆)的方式提升鲁棒性. 我们对于关键帧保持了depth map. Tracking: 相机位姿是通过最小化广度误差和几何误差(匹配的edge

https://mp.weixin.qq.com/s/I-rNwgXHEtwgdpkWzKtVXw 摘要 新一代增强现实技术需要依赖可视计算理论与方法解决大尺度复杂环境下的场景建模.内容生成.感知交互三个关键科学问题.本文从以上三个方面,介绍了面向增强现实的可视计算技术的主要研究进展.其中,场景建模主要涉及复杂场景定位.重建与建模,包括同时定位与地图构建.场景几何与材质精确重建与数字化.实时高质量动态环境重建等:内容生成主要涉及视觉一致性驱动的高逼真度虚实融合,包括场景渲染参数估计.虚拟物体嵌入

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的