以下这张照⽚，是真⼈实拍还是对着照⽚翻拍的？如果告诉你，这张照⽚，是对着照⽚翻拍的照⽚，你会不会惊讶？但就是对于这种⼏乎以假乱真的照⽚，双⽬活体能很轻松地判断出来这张照⽚到底是真⼈照⽚还是照片翻拍。在⾦融、征信、安防等人脸识别应⽤最⼴泛的场景中，活体识别可以说是具备⼤规模应⽤最关键环节。1 什么是双⽬活体双⽬，就是有两个眼睛。⼀个眼睛是可⻅光摄像头，采集彩⾊照；还有⼀个眼睛是近红外摄像头，采集的⿊
作者：白杨
Date：2020-06-14 线扫相机精度高、速度快、抗干扰能力强，适用于连续性产品的在线检测。针对产品的测量，要获得产品边界的精确坐标，需对检测目标进行图像坐标系u-v到世界坐标系x-y-z的转化，如下图所示： 图 1 相机成像分布示意图 目前相机的标定主要有Tsai标定法和张氏标定法，这两种方法需要拍摄
转载
2024-06-28 07:34:04
119阅读
1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。 公式如下：2.基本流程 输入：两幅图像，一幅LeftImage，一幅RightImage且两幅图像已经校正实现行对准 对左图，依次扫描
转载
2024-06-11 22:30:48
225阅读
已更新Github地址。若觉得有用，欢迎使用、引用和进一步联系交流。谢谢！----一、背景介绍 可见光与红外图像融合（Visible and infrared image fusion）是图像融合领域的一个分支。其在很多领域都有应用，例如可见光与红外图像融合跟踪（RGB-T tracking）、人脸识别、人耳识别、SLAM、国防领域。因此，多年以来，一直是比较活跃的研究领域。 从方
转载
2024-09-03 20:13:01
221阅读
# 红外与可见光融合——Python入门指南
## 引言
在现代科学技术的发展中，红外线和可见光的融合应用广泛，尤其在遥感、安防监控、生物医学成像等领域。红外成像技术能够捕捉到可见光无法识别的热量信息，而可见光成像则提供了更高的空间分辨率。通过将两者相结合，能够创建更为精确和全面的图像。
在本文中，我们将深入探讨红外与可见光的融合技术，使用Python来进行简单的图像处理。我们将通过实例展示
原创
2024-09-04 04:15:15
439阅读
点赞
目录介绍算法结果总结参考 介绍 如今，各大美图软件基本是大家手机里的必备APP。各家的美颜算法应该也都是在现有文献的基础上经过各种优化和调参得到的结果，在这个领域，有大名鼎鼎三大边缘保持滤波器。双边滤波，加权最小二乘滤波和导向滤波，当然还有很多别的。在美颜方面，几个滤波器的作用基本就是保持图像中明显的边缘，滤掉不明显的噪声。这个噪声在这里指的就是雀斑，皱纹，豆豆之类的，滤波也就是磨皮。至于怎么
转载
2024-03-29 09:04:19
132阅读
DenseFuse：一种红外图像和可见图像的融合方法摘要：一种解决红外图像和可见图像融合的新型的深度学习框架。导言过去的方法：评价：本文方法：提出的融合方法训练融合层策略加法策略l1-norm策略others： 摘要：一种解决红外图像和可见图像融合的新型的深度学习框架。编码层（得到更多有用的特征）卷积神经网络层密集块（每层的输出都与其他每层相连）融合层解码器（重建图像）导言红外图像可以根据辐射差
转载
2024-01-21 02:08:27
285阅读
???本文目录如下：????1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述随着红外成像技术快速发展，红外目标识别系统在导弹精确制导、夜间导航等方面发挥着越来越重要的作用。红外小目标识别算法是红外成像检测系统的核心之一。红外小目标信噪比低，往往淹没于自然背景和系统噪声之中，如何快速、精确地识别红外小目标非常重要。红外与可见光图像融合的目标是获得具有完整场景表达能力
转载
2024-04-30 02:37:03
301阅读
摘 要： 红外与可见光图像融合是异类传感器信息融合的重要分支,在军事、遥感等领域有着重要的研究意义。本文从红外与可见光图像的特点出发,介绍了两种图像融合的现状,归纳了常用的基于多尺度分析的图像融合方法,简要阐述了红外与可见光图像融合规则和评价指标,为多尺度分析技术在图像融合领域的发展提供了清晰的方向。引 言：图像融合旨在结合不
转载
2024-01-08 13:19:13
142阅读
文章目录1. 基于多尺度变换的方法1.1 金字塔变换1.1.1 拉普拉斯金字塔变换LP1.1.2 对比度金字塔CP1.2 小波变换1.2.1 离散小波变换DWT1.2.2 双树复小波变换DTCWT1.2.3 曲波变换CVT1.2.4 非下采样轮廓波变换NSCT1.2.5 非下采样剪切波变换NSST1.3 基于边缘保持滤波器2.基于稀疏表示的方法2.1 构造过完备字典2.2 对参数进行稀疏编码3.
转载
2024-05-13 10:18:02
521阅读
目录引言一、数据集融合 1.1 直接权重融合1.2 TIF融合方法二、结果集融合2.1 整体代码框架2.2 标定参数2.3 选择最优检测框2.3.1 检测框合并2.3.2 重复检测框剔除2.4 结果可视化2.4.3 单目估计距离2.4.4 结果参数可视化三、特征集融合3.1 双模态数据集制作3.2 传入双模态数据3.2.1 dataset.py3.2.2 trai
转载
2024-09-21 19:29:18
8阅读
Abstract红外图像可以根据辐射差异区分目标和背景，可以全天候工作；相反，可见光图像能提供高空间分辨率下的纹理细节。所以我们可以将红外线中的热辐射信息和可见光中的详细的纹理信息融合到一张图片中。在这里，我们全面调查了关于红外线可见光图像融合的现存方法和应用。首先，细致回顾红外线可见光图像融合的方法,同时图像配准作为图像融合的前置要求将被简短的介绍。第二，我们概括了一下红外线可见光图像融合的主要
一、摄像头工作原理上一篇我们讲了摄像头模组的组成，工作原理，做为一种了解。下面我们析摄像头从寄存器角度是怎么工作的。如何阅读摄像头规格书（针对驱动调节时用到关键参数，以GT2005为例）。规格书，也就是一个器件所有的说明，精确到器件每一个细节，软件关心的寄存器、硬件关心的电气特性、封装等等。单单驱动方面，我们只看对我们有用的方面就可以了，没必要全部看完。主要这样资料全都是鸟语（En）,全部看完一方
热红外、可见光图像配准融合使用DJI M300RTK配备H20T云台相机进行光伏面板表面缺陷自动化检测。 H20T云台相机配备一个2000w变焦镜头、一个1200w广角镜头、一个30w红外热成像镜头、一个激光测距传感器。 为了对更好地进行数据分析，需要首先把红外图像和可见光图像进行对齐。考虑两图像视角差异较小，首先采用的方法是手动计算（也就是手动数像素/(ㄒoㄒ)/~~）两图像的尺度因子和偏移进行
转载
2024-02-04 22:18:14
568阅读
拼接算法OpenCV中从2.4.x版本之后多出来一个新的模型 图像拼接，该模块通过简单的高级API设置，可以获得比较好的图像拼接效果，OpenCV官方提供了一个高度集成的API函数 Stitcher，只要两行代码就可以得到一个很好的拼接图像。Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::create(mode);
Stitcher::Status st
转载
2024-03-04 06:51:08
740阅读
目录?论文下载地址??论文作者?模型讲解[背景介绍][论文解读][算法框架][基于耦合偏微分方程的图像分解][融合图像的优化模型的设计][对比度信息的约束][纹理信息的约束][总体优化函数及融合图像生成][基于交替方向乘子法的迭代优化算法][u的更新][z的更新][p的更新][y的更新][a的更新][b的更新][c的更新][结果分析][定性结果]?传送门 ?论文下载地址 [论文地址]??论文作者
# Python 双目视觉的基本概念与实现
双目视觉是模拟人类双眼视觉的一种计算机视觉技术，主要用于深度感知和三维重建。其核心理念是通过两个摄像头获取不同视角的图像，然后利用这些图像之间的差异来计算物体距离和三维坐标。本文将通过Python为大家展示如何实现基本的双目视觉。
## 基本原理
在双目视觉中，每个摄像头捕获的图像会产生视差。视差是指同一物体在两幅图像中的位置差。根据视差，我们可以
基于双目深度估计的深度学习技术研究英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation
论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.025350.摘要从彩色图像中估计深度是一个长期存在的不适定问题(ill-posed problem)，其已经在计算机视觉、图形学和机器学习领域中
转载
2023-11-06 11:01:24
184阅读
双目摄像头测距算法输入输出接口Input：（1）左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率（整型int）（2）左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 （RGB，YUV，MP4等）（3）摄像头标定参数（中心位置（x,y）和5个畸变系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float）（4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向的旋转角度，车辆宽度高度车速等等，浮点型float）Output：（1）左右
转载
2024-07-01 16:33:22
43阅读
起因：1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分，而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现。同时考虑了性能和效率。因此，学习使用opencv接口是非常重要的。2. 但对一个工具使用到一定程度后，有时候需要进行内置算法的改进，此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译。 双目深度估计传统算法流程：A. 固定相机对（严格固定！），制作高精度棋盘格，挑选合
转载
2023-06-12 21:25:00
188阅读
