核心思想：使用卷积神经网络提取视频光流运动信息上图是抽象的网络结构描述，convolution network的前半段进行卷积和池化操作，输出特征图分辨率逐渐变小。Convolution network的后半段使用反卷积和特征concat融合操作，输出特征图分辨率逐渐变大。网络结构：FlowNetS: FlowNetS直接把一对图像输入到卷积网络中，让网络自己学习提取运动特征，理论上只要
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2023-12-25 20:55:06
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O-Face 3D结构光：最科幻的交互方式当然，外观只是一方面，交互才是OPPO Find X的最具科幻精神的亮点。OPPO Find X采用了O-Face 3D结构光(以下简称3D结构光技术)作为生物识别技术的核心交互技术。这一技术曾出现在各种科幻作品中，挑逗着人们对“科幻变成现实”的向往。图片说明这一技术可以说得上是OPPO Find X在人机交互方面最大的亮点了。3D结构光最早应用于苹果iP
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2023-06-28 14:49:23
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摘 要: 线结构光扫描是三维重建领域的关键技术。光条纹中心提取算法是决定线结构光三维重建精度以及光条纹轮廓定位准确性的重要因素。本文详细阐述了光条纹中心提取算法的理论基础及发展历程，将现有算法分为三类，传统光条纹中心提取算法、基于传统光条纹中心提取的改进算法、基于神经网络光条纹中心提取算法，并提出每一类算法的优势与不足。最后，对线结构光中心提取算法的发展提出展望，生产更高质量的线激光器，扩充基于神
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2022-10-05 10:42:53
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如今使用IT数码设备的小伙伴们是越来越多了，那么IT数码设备当中是有很多知识的，这些知识很多小伙伴一般都是不知道的，就好比最近就有很多小伙伴们想要知道iPhone XS 采用的 3D 结构光技术与安卓手机 TOF 技术有什么不同，那么既然现在大家对于iPhone XS 采用的 3D 结构光技术与安卓手机 TOF 技术有什么不同都感兴趣，小编就来给大家分享下关于iPhone XS 采用的 3D 结构
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2023-12-17 13:48:50
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结构光法：为解决双目匹配问题而生 前面文章《深度相机原理揭秘--双目立体视觉》中提到基于双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且比较依赖图像本身的特征，因此在光照不足、缺乏纹理等情况下很难提取到有效鲁棒的特征，从而导致匹配误差增大甚至匹配失败。 而基于结构光法的深度相机就是为了解决上述双目匹配算法的
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2024-01-18 21:32:09
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一、结构光法：为解决双目匹配问题而生基于双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且比较依赖图像本身的特征，因此在光照不足、缺乏纹理等情况下很难提取到有效鲁棒的特征，从而导致匹配误差增大甚至匹配失败。而基于结构光法的深度相机就是为了解决上述双目匹配算法的复杂度和鲁棒性问题而提出的，结构光法不依赖于物体本身的颜色和纹理，采用了主动投影已知图案的方法来实现快速鲁棒的匹配特征点，能够达到较高的精度，
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2023-11-03 12:05:54
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目前的深度相机根据其工作原理可以分为三种：TOF、RGB双目、结构光一、RGB双目RGB双目相机因为非常依赖纯图像特征匹配，所以在光照较暗或者过度曝光的情况下效果都非常差，另外如果被测场景本身缺乏纹理，也很难进行特征提取和匹配。你看看下面的图就懂了。三种相机的参数对比：从分辨率、帧率、软件复杂度、功耗等方面来考虑（1）分辨率TOF方案深度图分辨率很难提高，一般都达不到VGA（640x480）分辨率
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2024-01-04 13:21:46
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去年的仪器仪表的课有汇报，我还专门为3D深度像机做了个调研，一直用inter realsense的，最近老师让看结构光方案的，正好总结一下。1. 结构光(Structured-light)由于基于双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且比较依赖图像本身的特征，因此在光照不足、缺乏纹理等情况下很难提取到有效鲁棒的特征，从而导致匹配误差增大甚至匹配失败。基于结构光法的深度相机就是为了
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2023-12-01 15:11:51
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传统方法： 同一目标在相邻帧之间的亮度恒定相邻帧之间物体的运动微小，即短距离运动基本约束方程： 根据假设前提1，亮度恒定可得公式 其中为目标移动距离。 将式（1）的右侧泰勒展开得式(2)（因为约束2，运动微小，故一阶泰勒展开可以近似？） 略去2阶无穷小项和约掉。且2边除以得 令为图像灰度在3个方向上的偏导数， 令为所求光流矢量。 则得到约束方程：（记：只看最终的约束方程，为原
本文的目的就是对结构光技术做一个比较全面的简介。总体而言，所说的结构光主要可以分为两类线扫描结构光；面阵结构光。一般说结构光的时候都指代第二类，这里也主要关注面阵结构光。01线扫描结构光线扫描结构光较之面阵结构光较为简单，精度也比较高，在工业中广泛用于物体体积测量、三维成像等领域。1.1 数学基础先来看一个简单的二维下的情况：通过上图可以看到线扫描结构光装置的一个基本结构。主动光源L缓慢扫过待测物
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2022-07-28 10:08:47
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深度相机分类介绍:结构光+立体深度+飞行时间摘要结构光(Structured Light and Coded Light)双目立体视觉或者直译为立体深度(Stereo Depth)飞行时间(Time of Flight and LiDAR) 摘要本文主要根据intel网站上对深度相机的介绍做一些翻译整理1。涉及了三种不同类型的深度相机：结构光(Structured Light and Coded
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2024-06-29 07:47:22
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2023-10-18 14:55:58
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一．概述结构光（Structuredlight），通常采用特定波长的不可见的激光作为光源，它发射出来的光带有编码信息，投射在物体上，通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息，镜头需要定制镜头或者特殊镜头设计。光飞行时间法（TOF），利用测量光飞行时间来取得距离，简单来说就是，发出一道经过处理的光，碰到物体以后会反射回来，捕捉来回的时间，因为已知光速和调制光的波长，所以能快速
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2023-10-16 22:15:28
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光流特征：光流（optical flow）是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。光流法是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。通常将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。一言以概之：所谓光流就是瞬时速率，在时间间隔很小（比如视频的连续前后两帧之间）时，也等同于目标
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2024-04-25 15:04:49
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# 结构光与深度学习的实现指南
在计算机视觉领域，结构光是一种用于获取物体深度信息的技术。结合深度学习，我们可以对生成的深度图像进行各种分析与处理。本篇文章将详细介绍如何实现结构光深度学习的流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，首先了解整个过程的步骤。以下是实现结构光深度学习的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|----
引子光波波前误差是影响发射激光束的质量或光学成像质量最主要的因素，但在自适应光学系统中，一般不能直接获得光波波前误差的数据以进行校正，而只能测得离散的波前斜率或离焦面上的光强分布，这就需要从上述离散数据中恢复出连续的波前形状。同时，测得的波前数据中，通常还包含有测量误差，也需要利用波前上全部数据来平滑个别测量点的误差。这两方面的工作，都属于波前重构的内容。——周仁忠. 自适应光学[M]. 国防工业
1.图像分类rgb图像、灰度图像、二值图像2.修改像素颜色可以对多个像素处理image[100:150,100:150] = [255,255,255] (这是一个彩色图像)3.使用numpy包访问像素创建图像： np.ones((101,101,3))获得像素：image.item(x,y,color) (相对于彩色图片)修改像素：image.itemset((x,y,c
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
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2024-04-24 19:05:28
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本次实验包含两个题目砖块的检测与位姿估计窗户的检测与位姿估计2019-4-28更新：针对4类RGB-D数据，已将深度数据和可见光数据进行对齐给出数据读取的代码demo给出相机的内参信息注：此次更新将会替换之前数据集的说明 在文件夹OpenCV实验1中2019-4-27更新中，为一个压缩包1 砖块的检测与位姿估计现有三种尺寸的砖块，尺寸信息已知，要求检测出砖块，并计算出其姿态信息。砖(小)：尺寸0.
《PanNet: A Deep Network Architecture for Pan-Sharpening》ICCV 2017前言深度学习函数包MatconvNetCaffeeTensorFlow1.0TensorFlow2.0PyTorchTensor -> 张量，即数据。Flow ->流。TensorFlow -> 数据在网络中流动…用python配置GPU比较简单，一般
