极坐标变换就是将图像在直角坐标系与极坐标系中互相变换，形式如图3-26所示，它可以将一圆形图像变换成一个矩形图像，常用于处理钟表、圆盘等图像。圆形图案边缘上的文字经过及坐标变换后可以垂直的排列在新图像的边缘，便于对文字的识别和检测。图3-26 极坐标变换示意图OpenCV 4中提供了warpPolar()函数用于实现图像的极坐标变换，该函数的函数原型在代码清单3-38中给出。代码清单3-38 wa
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2024-07-06 05:30:52
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openvino系列 7. 单目深度估算，输入为视频本案例演示在 OpenVINO 中使用 MidasNet 进行单目深度估计，输入视频情况。模型信息可以在 这里找到。环境描述：本案例运行环境：Win10IDE：VSCodeopenvino版本：2022.1
代码链接，3-monodepth-imaging
文章目录openvino系列 7. 单目深度估算，输入为视频单目深度估算的基本概念Mid
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2024-03-15 15:38:12
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目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我们将了解什么是极点，极线，极线约束等基础概念当我们使用针孔相机拍摄图像时，我们失去了重要信息，即图像深度。或者图像中的每个点距相机多远，因为它是3D到2D转换。因此，是否能够使用这些摄像机找到深度信息是一个重要的问题。答案是使用不止一台摄像机。在使用两台摄像机（两只眼睛）的情况下，我们的眼睛工作方式相似，这称为立体视觉。因此，让我们看看OpenCV在此字
原创
2021-01-05 16:08:05
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目标在本节中我们将学习多视图几何的基础知识我...
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2020-03-15 12:29:00
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LiveVideoStack通过邮件专访了腾讯音视频实验室专家高孟平，他聊起了自己的成长与从业经历，并畅谈了带领AI、视频处理、编解码、质量等团队打造人眼视觉为标准的视频服务平台——丽影平台的前前后后。在4月19-20日举行的LiveVideoStackCon上海2019上，邀请了腾讯高级工程师李凯和王诗涛介绍腾讯音视频实验室在视频前后处理及Codec方面的探索。文 / 高孟平策划 / LiveV
数字图像是真实世界中的对象通过光学成像设备在光敏材料上的投影。在3D到2D的转换过程中，深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用的3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。本文分别介绍了针孔摄像机模型和对极几何的基本知识。
原创
2021-07-16 16:55:09
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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对立体视觉建模的一种方法(约束)，使得立体匹配问题有一个最优解X: 三维空间点(研究对象
原创
2023-01-03 18:52:13
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目录：前言IMU标定1、编译标定工具2、准备数据集3、标定Camera-IMU标定1、安装依赖2、编译Kaibr3、制作标定板下载标定板生成标定板target.yaml文件4、数据采集5、相机标定标定中遇到的问题问题1：问题2标定结果查看6、相机-IMU外参标定收集数据标定标定结果 前言最近团队买了一个ZED 2i双目相机，之前也做过一些其他一些相机的标定比如 realsence d435i，但
本文主要介绍对极几何(Epipolar Geometry)与立体视觉(Stereo Vision)的相关知识。对极几何
原创
2022-12-18 07:02:13
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摄像机矩阵由内参矩阵和外参矩阵组成，对摄像机矩阵进行QR分解可以得到内参矩阵和外参矩阵。内参包括焦距、主点、倾斜系数、畸变系数（1） 其中，fx，fy为焦距，一般情况下，二者相等，x0、y0为主点坐标（相对于成像平面），s为坐标轴倾斜参数，理想情况下为0 外参包括旋转矩阵R3×3、平移向量T3×1，它们共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系，旋 转矩阵描述了世界坐
# OpenCV双目深度估计的Python实现
双目深度估计是计算机视觉中的一个重要领域，它通过两台相机拍摄的图像来计算物体的深度信息。相比于单目视觉，双目视觉能够获得更为丰富的三维信息。本文将介绍如何使用OpenCV库在Python中实现双目深度估计，并提供相关的代码示例。
## 基础原理
双目深度估计的核心在于通过左右两幅图像之间的视差来计算深度。首先，通过相机标定得到相机的内参和外参，
?????????我的主页??? 目录一、图像直方图的计算1.1 cv.calcHist()函数1.2 实例代码1.3 结果 一、图像直方图的计算1.1 cv.calcHist()函数函数原型：原型一：void cv::calcHist (
const Mat * images,
int nimages,
const int * channels,
章首先将展示如何使用深度摄像头的数据识别前景和背景区 域，这样我们就可以把效果只限制在前景或背景上。 介绍完深度摄像头后，本章将介绍深度估计的其他技术，即立体 成像以及运动结构（Structure from Motion，SfM）。运动结构技术 并不需要深度摄像头，相反，这些技术利用一台或多台普通摄像头从 多个角度捕捉主体的图像。 最后，本章将介绍允许我们从单幅图像提取前景对象的分割技 术。本章结
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2024-03-24 13:41:42
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极几何 Python 是一个专用于几何计算和分析的 Python 库。这篇文章将详细探讨如何从较早版本迁移到最新版本，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。希望能为你的迁移过程提供清晰的参考。
## 版本对比
在版本对比中，我们需要分析不同版本之间的兼容性，以及它们各自的适用场景。
时间轴如下所示，展示了各个版本的演进过程：
```mermaid
timeli
1 双目视觉 何为双目视觉？ 双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视觉下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离。目前也有很多研究机构进行3维物体识别，来解决2D算法无法处理遮挡，
这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介 本文记录了对OpenCV示例polar_transforms.cpp的分析。 这个示例主要演示了如何使用OpenCV，cvLogPolar和cvLinearPolar
函数将图像从二维坐标转换至极坐标，并
双目深度算法——SGM中的动态规划双目深度算法——SGM中的动态规划 双目深度算法——SGM中的动态规划由于工作上的需要，需要学习下双目立体匹配邻域中的一个经典算法SGBM，这里我的主要学习流程是先阅读了下原paper 《Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》
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2024-04-03 08:43:41
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这篇文章的作者是华为加拿大诺亚方舟实验室，是一篇将双向注意力机制用于弹幕深度估计的工作。主要的创新点在视觉注意力机制的基础上引入了前向和后向注意力模块，这些模块可以有效地整合局部和全局信息，以此来消除歧义。这篇文章又扩展了视觉注意力机制的应用范围，值得学习。论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.00743在本文中，提出了双向注意力网络（BANet），这是一种用于单目相机深
几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值，相应比较复杂的还有一阶和高
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2023-11-15 22:51:50
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