目前，深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法等等。针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面：深度图像的分割技术深度图像的边缘检测技术基于不同视点的多幅深度图像的配准技术基于深度数据的三维重建技术基于深度图像的三维目标识别技术深度数据的多分辨率建模和几何压缩技术等等在PCL（Point Cloud Library）中深度图像与点云最主要的区
转载
2023-10-19 06:38:07
137阅读
# Python 深度图像定位的科普文章
随着计算机视觉技术的发展，图像处理的应用场景日益广泛，从自动驾驶到智能监控，无不依赖于高精度的图像分析。而在这一领域，深度图像定位作为一种重要的技术手段，正逐渐成为研究的热点。本文将介绍深度图像定位的基本概念，并通过代码示例展示如何使用 Python 进行实现。
## 什么是深度图像定位？
深度图像定位是利用图像数据来确定一个对象在三维空间中的位置和
原创
2024-10-20 05:03:42
67阅读
目录0.前言1 基本操作1.1 读入并显示图片：imread()、imshow()1.2 读取摄像头操作1.3 绘图2. 图像操作2.1 分割和合并通道cv.split(img) cv.merge([b,g,r])2.2 边框填充：cv.copyMakeBorder()2.3 图像加法：cv.add()3.衡量性能 ：cv.getTickCount()和cv.getTickFrequency()
转载
2024-03-23 14:42:55
79阅读
视觉SLAM学习【7】-----基于ubuntu16.04的深度及彩色图像立体匹配，并生成深度和彩色3D点云目录一、数据准备和库的安装及配置1、数据准备2、Pangolin库的下载安装及配置二、创建项目1、创建立体匹配文件夹2、在test1中创建编译文件夹build并进行编译三、运行结果1、灰度立体匹配结果2、彩色立体匹配结果3、将内存中的3D点的坐标（x，y，z）和颜色值，逐行写入一个文本磁盘
转载
2024-07-24 16:45:04
164阅读
#coding:utf-8
import scrapy
import xlwt, lxml
import re, json
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pylab
from scipy import linalg
import math
'''
深度优先搜索DFS
理念：不断深入，‘走到头’回退（回溯
转载
2023-10-06 09:26:44
10阅读
# Android 深度图像实现指南
在当今移动应用开发中，深度图像是一种重要的视觉处理功能，特别是在增强现实（AR）和计算机视觉领域。如果你是一名刚入行的小白，您可能会对如何在Android上实现深度图像感到困惑。本文将详细介绍实现Android深度图像的步骤，并提供必要的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解实现深度图像的整体流程。以下是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描
# 使用Python和OpenCV保存深度图像
随着计算机视觉技术的迅速发展，深度图像在机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域得到了广泛应用。深度图像能够提供物体到相机的距离信息，这对于理解三维场景至关重要。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来读取、处理和保存深度图像。
## 1. 什么是深度图像？
深度图像，是一种特殊的图像，每个像素的值代表该点到摄像头的距离。这种图像与普通的RGB图
原创
2024-10-16 06:21:18
407阅读
目标在本节中，将学习根据立体图像创建深度图基础在上一节中，看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。如果有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。上图包含等效三角形。编写它们的等式将产生以下结果：是图像平面中与场景点3D相对应的点与其相机中心之间的距离。是两个摄像机之间的距离（已知），是摄像机的焦距（已知）。简而言之，上述方程式表示
转载
2024-09-20 10:26:04
134阅读
有人容易把视差图跟深度图搞混，一切还是要从这个公式说起：Z=f*B/d Z是深度，B是双目相机的光心间距（基线长度），f是相机焦距，d就是视差（左右相机对应特征像素坐标差值）。 而我们说的视差图就是灰度图的灰度值为d的时候，想转化为Z就变成了深度图，所以这是个并不复杂的问题。 代码里fx是内参的值，x方向的焦距，baseline是基线长。 这里要注意深度图的类型，不同图像类型的尺度范围是不一样的，
转载
2023-11-20 09:29:08
3361阅读
2. SPP-Net : Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition） 传统CNN和SPP-Net流程对比如下图所示 SPP-net具有以下特点：1.传统CNN网络中，卷积层对输入图像大小不作特别要求，但全连接层要求输入图像具有统一尺寸大小。因此，在R-CNN中，对于
转载
2024-05-17 21:30:15
59阅读
一篇博客，来结束自己这几年来图像算法的职业生涯 总的来说，图像算法、深度学习，前景不是很明朗。研究生做这个挺多的，因为大家要发论文，需要一些算法。并且，图像发论文比较容易，也就好毕业。这是学术方面的，最近几年在CVPR等论坛收到的文章越来越多。工作方面，发现周围和自己一样做图像的研究生，毕业的时候，90%
转载
2024-06-22 20:20:31
22阅读
第三部分 将RGB图像和Depth图像对齐 文章目录第三部分 将RGB图像和Depth图像对齐前言一、创建对齐的cpp文件1.用vim创建C++文件二、使用CMake构建C++工程1.创建并编写CMakeList.txt文件2.编译CMakeLists.txt总结 前言将RGB图像和深度图像对齐有两种方式，一种是将深度图对齐到RGB图像上，另一种是将RGB图像对齐到深度图上。此处采用的是第一种将深
转载
2023-12-10 16:14:58
2129阅读
目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术 ，深度图像的边缘检测技术 ，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其
转载
2024-05-19 10:29:03
100阅读
结构光编码：在3D 的深度获取上，最为常见的方法是类似于双目匹配获取深度的方法，双目匹配完全基于图像处理技术，通过寻找两个图像中的相同的特征点得到匹配点，从而得到深度值；完全基于图像匹配的方法有很大的困难，匹配的精度和正确性很难保证；因此出现了结构光技术用来解决匹配问题。同普通的双目测距相比： 普通的双目测距中，光源是环境光或者白光这种没有经过编码的光源，图像识别完全取决于被拍摄的物体本身的特征点
转载
2023-11-06 21:45:27
104阅读
深度图深度图衡量场景中的深度信息，每一个像素点的像素值代表该采样点对应的场景点到相机的距离，因此深度图是单通道的，从图像的视觉效果来看即灰度图。 判断深度图的质量我们可以通过观察和数据分析两种方法，通常最后的输出图在直观上有比较好得效果：如边界清晰，灰度直观分布均匀，无明显的分层现象，进而再拿结果去跟真值进行比对。深度图的伪彩处理在观察深度图的时候由于单通道的灰度图在像素值发生细微的变化却在视觉效
转载
2023-10-22 22:13:22
312阅读
图像恢复是指从退化图像中恢复未知真图像的任务。图像的退化可能发生在图像的形成、传输和存储过程中。这个任务有一个广泛的使用范围，卫星成像，暗光线的摄影，由于数字技术的发展，计算机和通信技术恢复退化图像是非常重要的，因此，这已经演变成一个交叉研究领域，包括图像处理，计算机视觉和计算成像。
转载
2021-07-16 15:55:45
2089阅读
在QT下测试openni+opencv，显示采集的深度图和彩色图（1） 新建工程。因为考虑到opencv可以直接调用函数显示图片，因此采用在QT下新建一个空工程。 （2） 配置.pro文件。此步骤是建立在已配置好opencv库和openni库的基础上
转载
2024-05-21 09:55:45
264阅读
老板kinect去噪的任务下达已经有半个多月了，前期除了看了几天文献之外就打酱油了，好像每天都很忙，可是就是不知道在忙什么。这几天为了交差，就胡乱凑了几段代码，得到一个结果，也知道不行，先应付一下，再图打算。程序思想很简单，先对静止的场景连续采样若干帧，然后对所有点在时间域取中值，对取完中值之后的无效点在空间域取最近邻，勉强将黑窟窿填上了。由于代码较长，现在奉上关键的几个片段：
一 简介1.1 啥是深度图深度图通过获取观察视角中，物体由近到远的深度信息，来实现与其相关的特殊效果。 深度值是在像素信息中保存的[0,1]范围的非线性值，这些深度值来自裁剪坐标。Unity会自动利用Shader Replacement将RenderType为Opaque、渲染队列小于等于2500并且有ShadowCaster Pass的物体的深度值渲染到深度图中。1.2 深度图可以实现的效果垂直
转载
2024-04-15 13:03:27
1745阅读
# 使用Python创建16位深度图像
在数字图像处理中，图像的深度是指每个像素点可以表达的颜色范围。通常情况下，图像的深度可以是8位、16位或者32位。在本文中，我们将着重讨论如何使用Python创建一个16位深度的图像。
## 什么是16位深度图像？
16位深度图像是指每个像素点可以表示的颜色范围是0到65535之间。相比于8位深度图像，16位深度图像可以更加精细地表达颜色和亮度的变化，
原创
2024-06-29 06:37:24
180阅读
