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置信度传播立体匹配
立体匹配图片库;
2005年;
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2005照片.rar
- 立体匹配平台middlebury上的可以用于匹配的常用的图片,2005年的匹配图片库。,2020-06-04 15:07:44,下载0次
bp-vision-master.rar
- 置信度传播立体匹配,matelab就能运行,比较简单 1、需要Matlab 2013a及以上版本; 2、运行demo_stereo.m,注意修改图片路径; 3、左右图像使用3通道灰度图;,2020-06-04 14:53:27,下载5次
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- 基于双目立体视觉成像原理的MATLAB双相机标定实例,有图片,程序,和说明书
calibr8.zip
- 一个很好用的摄像机标定程序,用matlab语言开发,大家可以
cameraCalibration.rar
- 张正友标定程序,几乎每行都有注释。并配有棋盘图,以及个人重新拍摄的彩色标定图
12343454533.zip
- 单目摄相机标定!OpenCV实现,标定图像,标定结果。
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- python实现的相机标定程序,可做学习参考
ORBSLAM2_with_pointcloud_map-master.zip
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- 采用蚁群算法求解城市间TSP问题,模拟蚂蚁社会系统。
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- c++源码,多尺度立体匹配算法,算是一个综合性很强的平台,可以把自己的东西往上加。
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- 双目匹配 3D立体视觉 代价聚合 非局域
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- 实现立体匹配,兼顾了速度和匹配准确度,比以往的局部算法和非局部算法效果都好
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- 在opencv上实现双目测距主要步骤是: 1.双目校正和标定,获得摄像头的参数矩阵: 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配,获得视差图: stereoBM生成视差图 预处理: 图像归一化,减少亮度差别,增强纹理 匹配过程: 滑动sad窗口,沿着水平线进行匹配搜索,由于校正后左右图片平行,左图的特征可以在右图对应行找到最佳匹配 再过滤: 去除坏的匹配点 通过uniquenessratio 输出视差图disparity:如果左右匹配点比较稠密,匹配点多,得到的图像与原图相似度比较大, 如果匹配点比较稀疏,得到的点与原图 相似度比较小 3.得出测距: 把生成的视差图输入 reprojectImageTo3D()函数,生成3D点云,3D点云中保存有2D图像的三维坐标,再读出每帧图像的三维坐标中的z轴的值,就得出了距离数据。
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