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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姿态估计在许多领域都有广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等。了解姿态估计的原理和相关算法，可以帮助我们更好地理解和应用计算机视觉中的姿态估计技术。
原创
2023-08-30 16:25:52
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浅谈：2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势、未来方向以及个人思考
1.基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。
2.基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。
按照人的直观视觉理解的话，主要会涉及到以下问题：
关键点及周围的局部特征是什么样的？
关键点之间、人体肢体
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2020-04-27 16:57:33
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作者丨哇噻@知乎编辑丨Smarter浅谈：2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势、未来方向以及个人思考1.基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。2.基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。按照人的直观视觉理解的话，主要会涉及到以下问题：关键点及周围的局部特征是什么样的？关键点之间、人体肢体的空
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2022-10-05 11:02:04
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2020/7/20Hey，这篇论文主要从以下三个方面对多人姿态估计进行了创新：1、数据预处理（坐标点变换和ground truth heatmap生成）过程中的中心点对齐问题。2、使用多尺度监督引导网络生成热度图（论文中将此视为空间注意力机制）3、用于keypoint和body part heatmap监督的损失函数：focal L2 loss今天先分析一下论文中的数据预处理问题。剩下两个问题接下
继续OpenCv的图像处理对于上一节的inRange得到两幅图像等情况，可以使用addWeighted处理。（1）.然后讲形态学滤波#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace
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2024-04-23 15:55:05
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图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
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2024-01-09 13:30:48
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目录ShowLicense Basic1.Texture2DToMatExample2.WebCamTextureToMat Example3.WebCamTextureToMatHelper Example4.MatBasicProcessing Example5.Utils_GetFilePath Example Advanced1.Comic Filter Example
实验基础首先我们通过OpenCV中的随机数产生RNG，生成一些均匀分布的随机点，这些点的位置对应一副图像中的像素位置，然后使用kmeans算法对这些随机点进行分类，并计算出类簇的中心点。随机产生的簇的数量是2到5之间的值，采样点的数量范围是1～1000，一维矩阵centers存放kmeans算法结束后，各个簇的中心位置。在下面的例子程序中将用到以下的OpenCV函数： 1、RNG::fill -
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2024-04-07 15:07:18
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图像的采集是视觉的开端。针孔摄像机模型是图像采集的一种简单模型，模型中只有进入微型小孔中的光线被采集，其余光线全部被阻拦。该模型数学性质较为理想，但针孔不能为快速曝光采集足够的光线，一般相机采用了透镜模型来增加进光量。透镜的使用不仅背离了简单的几何模型，而且引入了畸变，由此需要利用摄像机标定来使用数学方式纠正主要的偏差。同时，摄像机标定也是将摄像机的自然单位与现实单位联系的重要方法。摄像机模型针孔
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2024-03-25 16:59:55
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算法基本思想如下：1）将每条直线的端点e1,e2，写成齐次坐标的形式e1=（x1_i,y1_i,w）,e2=（x1_i,y1_i,w）；则点的欧式坐标为（x1_i/w,y1_i/w）,（x2_i/w,y2_i/w）；常数w通常取1，当取0时，即代表该点处于无穷远处，这在欧式坐标里表示需要无穷远的符号。2）将直线表示为其两个端点的叉乘的齐次坐标向量（说明白点就是，两个点齐次坐标的叉乘为过这两个点直线
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2024-07-11 14:21:35
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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
Simple and Lightweight Human Pose EstimationPDF: https://arxiv.org/pdf/1911.10346v1.
原创
2022-08-06 00:04:42
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?????????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,
文章目录前言一、关键帧（KeyFrame）1. 作用、意义2. 选择二、共视图（Covisibility Graph）1. 概念2. 作用3. ORB-SLAM2中的应用场景三、扩展树（Spinning Tree）四、本质图（Essential Graph）1. 特点2. 作用3. 与全局BA相比，本质图的优势五、与上述内容相关的代码 前言越来越不知道这前言写什么，大家共勉吧。一、关键帧（Key
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2024-07-12 17:36:36
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目标在本章中，将学习利用calib3d模块在图像中创建一些3D效果基础在上一节相机校准中，了解了相机矩阵、失真系数等。给定图案图像，可以利用以上信息来计算其姿势或物体在空间中的位置，例如其旋转方式， 对于平面物体，可以假设，问题就变成了如何将相机放置在空间中以查看图案图像。 因此，如果知道对象在空间中的位置，可以在其中绘制一些2D图来模拟3D效果。问题是，想在棋盘的第一个角上绘制3D坐标轴(X,Y
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2024-01-09 17:08:07
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# 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，
话不多说，首先贴上OpenCV的相关链接：API文档： OpenCV: OpenCV modulesdocs.opencv.org 官方教程： OpenCV教程_w3cschoolwww.w3cschool.cn
就如标题所说，今天我们来解析一下OpenCVForUnity在AR应用当中的一个例子——人脸的3d姿态估计。这个示例也是插件作者写的，但是没有默认包
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2024-02-20 07:14:33
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我正在研究一个程序，该程序拍摄了椭圆形红色激光光斑已经扩散成椭圆形的斑点。要做这个应用程序的初步理论测试，我用单反相机拍摄了照片，并在Matlab中处理了图像。但是，通常这些照片过度曝光/过度饱和。 (这意味着光斑中心的红色在结果图像中变成黄色/白色，由于曝光过度，斑点尺寸显得比现实更大)查看RGB强度图，过饱和度很清晰。我可以修改数码单反相机上的所有相机设置，以获得正确曝光的照片(在黑暗的房间中
一：什么是似然函数概念：给定联合样本值X条件下(未知)参数θ的函数：L（θ|X） = f(X|θ),X是指联合样本随机变量x的取值，即X = xi,θ是未知参数，他是空间参数。这里的f(X|θ)是一个密度函数，他表示在给定模型参数θ的条件下，取到x的概率。所以从定义上，似然函数和密度函数是完全不同的两个数学对象：前者是关于[θ]的函数，后者是关于[X]的函数。所以这里的等号理解为函数值形式的相等，
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2024-07-23 13:20:35
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