函数 cvSmooth 可使用简单模糊、简单无缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊、双边滤波的任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。 没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位到16位的转换（与cvSobel和cvaplace相似）和32位浮点数到32位浮点数的变换格式。 简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道， 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以（in-
转载
2024-07-24 16:56:31
18阅读
?????????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,
Abstract集成了外观信息(appearance information)提升sort性能， 减少了identity witches。two stages。 offline阶段，学习 deep association metric; online阶段， 使用最近邻查询构建跟踪测量。deepsort代码的流程应该是这样的，先单独训练检测器，比如说是yolov4，这个训练过程和追踪没有任何关系，就
转载
2024-05-28 10:31:17
118阅读
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
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
转载
2024-03-24 13:41:42
380阅读
自从17年MonoDepth系列论文问世, 单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现, 在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。但是单目深度估计方法的可解释性比较弱，从单张图片推测出深度的原因可能有：Perspective projection带来的近大远小关系（下图1）；景深变化带来的模糊感（下图2）；遮挡效应，被遮挡物应该距离更远（下图3）；以上种种原因很难
转载
2024-03-18 09:20:11
351阅读
简介无人驾驶车辆在路上行驶时，通常需要配置激光雷达获得高精度点云数据，从点云数据中获取主车与周围各个障碍物的距离。但是，激光雷达的成本高，因此，很多学者尝试用相机来估计主车与周围各个障碍物的距离，从而尽可能地降低成本。用专业术语来说，深度估计就是通过图像采集装置采集物体的图像，利用物体的图像估计物体各点到图像采集装置的成像平面的垂直距离，该垂直距离即为该物体上对应点的深度信息。目前有很多深度估计方
1. 论文简介论文题目：Single Image Depth Estimation:An OverviewPaper地址：https://www.mdpi.com/1424-8220/20/8/2272Paper类型：综述发表刊物： Digital Signal Processing发表时间：20222. Abstract本文研究了非深度学习方法，这些方法主要出现在深度学习之前，并利用手
转载
2023-08-26 17:43:20
180阅读
# 单目深度估计 深度学习教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教给你关于单目深度估计的深度学习方法。在本篇文章中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程概述
下面是实现单目深度估计的深度学习的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 构建模型 |
| 步骤三 | 训练模型 |
| 步
原创
2024-01-02 09:36:42
70阅读
注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。1. 论文简介论文题目：Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation Methods—A State-of-the-Art ReviewPaper类型：综述2. Abstract本综述基于深度学习方法展开，分别包括了数据集、SOTA方法。
转载
2024-05-24 21:47:51
235阅读
深度估计很重要，sfm和mvs都是建立在多个视图的特征匹配的基础上，预测出来的深度图还很他妈稀疏，说实话从单个图像推出深度就是不适定的扯淡问题。但是没办法，话是要用深度学习搞 啊，于是乎不同的网络结构，损失函数，训练策略都蹦出来了。基于几何的方法： 说实话老方法还是靠谱的，基于几何方法用几何约束，从多张图片恢复出三维结构。 SFM是经典，它从几个2D图像恢复出3D结构，算出来位姿等一系列东西，确实
转载
2023-12-09 21:32:47
51阅读
一、依靠深度学习和网络架构输出结果引用最多、最早的是Eigen组的两篇文章，相对于简单粗暴的使用卷积神经网络回归来得到结果，主要卖点是采用Multi-scale的卷积网络结构（2015年）：Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architectur
转载
2022-10-09 11:12:57
220阅读
作者 | agent 编辑 | 汽车人论文题目：Toward Practical Self-Supervised Monocular Indoor Depth Estimation论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.02306.pdf前言自Facebook改名为Meta后，元宇宙的概念被各种追捧，空间虚拟化作为元宇宙的
注：刚入门depth estimation，这也是以后的主要研究方向，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。1. 论文简介论文题目：RA-Depth: Resolution Adaptive Self-Supervised Monocular Depth EstimationPaper地址：https://arxiv.org/pdf/2207.11984.pdfCode地址：htt
参考论文：Mertan A, Duff D J, Unal G. Single image depth estimation: An overview[J]. Digital Signal Processing, 2022: 103441.
本人基于上面的参考论文，试着总结单目深度估计的基础知识与发展路径。如有错漏之处，还请大家在评论区多多指教。点击文中的超链接即可转到引用论文。1.单
转载
2023-12-18 11:31:41
136阅读
单目三维重建简介： 单目三维重建是根据单个摄像头的运动模拟双目视觉获得物体在空间中的三维视觉信息。已知单个摄像头在两个不同时间点上同时在空间中两个不同位置的图像等价于已知两个摄像头同一时间在空间两个不同位置的图像。所以问题分解为： （1）如何用单目视觉替换双目视觉，即如何确定单个摄像头在两个不同时间点的空间转换关系； （2）根据双目视觉确定图像中物体的三维视觉信息。代码实现：（1）标定摄像机获得摄
转载
2023-10-01 16:44:52
221阅读
单目结构光三维视觉测量的基本原理是基于三角测距的。如下图所示，为结构光三维视觉测量系统数学模型，若明确了投影仪与摄像机之间的位置关系，则可根据三角测距的原理计算被测物体的三维信息。其中\(OXY\)为自由选取的参考平面，假设所选取的参考平面与摄像机和投影仪之间连线平行。\(O_p\)：为投影仪镜头光心即投影中心，\(O_p\)在参考平面的投影点为\(O\)。\(O_c\)：为摄像机镜头光心，\(O
转载
2024-04-24 19:05:28
300阅读
文章目录摘要1. 论文主要贡献：2. 从视频中学习预测深度2.1 尺度模糊2.2 建模姿态估计预测器3. 可微分直接视觉测距法3.1 直接视觉测距法（DVO）3.2 可微分的实现4 训练损失5 实验5.1 训练设置5.2 KITTI数据集上的结果5.3 Make3D数据集上的结果6.讨论深度估计系列文章： Learning Depth from Monocular Videos using D
转载
2024-01-17 10:45:28
251阅读
三维情况下的小孔成像模型小孔成像二维平面模型 典型的小孔成像模型，与单目相机的成像原理类似。 中间通过红蓝的垂线是相机的主光轴，d是被测物体至镜头的距离，f为相机镜头的焦距，w为被测物体的实际宽度（高度），w'为物体在成像平面（感光元件）上的宽度（高度）。 根据相似三角形公
转载
2023-11-04 22:42:08
277阅读
在深度学习的应用中，使用“单目相机测距”的方法已经逐渐引起了大家的关注。通过结合深度学习的强大能力，我们能够从单目图像中提取深度信息，实现精准的测距功能。以下是我对如何解决“单目相机测距 深度学习”问题的整理，涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和预防措施等内容。
## 备份策略
确保数据安全是关键，因此我们需要一个合理的备份策略。以下是一个备份流程图，展示了备份的整体结构
