读取RGB文件：matplotlib注意 读入的图片的格式： .jpg格式->uint8~~~~~~~~~~~~~~~~.png格式->float32import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
a = mpimg.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\real.jpg')
from tor
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
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2024-04-15 13:03:27
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作者：北京大学博士后 刘钰图生成模型（Graph Generative Models）是复杂网络和图数据管理领域近几十年来的研究热点之一，其主要研究符合真实应用图数据结构性质的随机图生成模型、快速生成算法以及真实图的相关性质等。其中，过去几十年的研究主要关注传统图模型，即通过对真实图性质的观察、分析和建模，提出一些图生成机制、模型和算法，并证明模型符合的某些重要性质（如度分布的幂律性质）。传统图模
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2023-12-01 20:01:01
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# 如何使用Python OpenCV将图像转为深度图
## 1. 整体流程
下面是将图像转为深度图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取输入图像 |
| 2 | 将图像转为灰度图像 |
| 3 | 使用深度估计算法生成深度图 |
| 4 | 可视化深度图 |
## 2. 详细步骤
### 步骤1: 读取输入图像
```python
import
原创
2024-04-01 06:27:28
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1.计算摄影计算摄影，就是将计算和摄影相结合，传统的单反摄影，比较注重元器件的设计，尤其是镜头以及传感器，而现在的手机摄影，对算法的运用可以说是发挥到了极致。研究的就是如何突破传统摄影的限制，应用相应的算法去更好，更加生动的捕捉，表示，呈现我们的现实世界。2.LUV坐标&CIELUV坐标RGB颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管、彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动
一、概述最近由于课题需要数据源，但是没有直接获取的方法，所以只能在周老师http://www.qianyi.info/的网站上自己下载深度图转换成点云数据，大概花了三天的时间，终于弄得差不多了，这里做个记录。二、数据准备和环境配置1、数据下载 在 http://redwood-data.org/indoor/dataset.html 上下载Clean Depth Sequence和Ground-t
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2023-12-29 17:57:42
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本讲中，我们将带领读者，编写一个将3D图像转换为3D点云的程序。该程序是后期处理地图的基础。最简单的点云地图即是把不同位置的点云进行拼接得到的。当我们使用RGB-D相机时，会从相机里读到两种数据：彩色图像和深度图像。由于没有相机，我们采用的深度图和RGB图。我们要把这两个图转成点云啦，因为计算每个像素的空间点位置，可是后面配准、拼图等一系列事情的基础呢。比如，在配准时，必须知道特征点的3D位置呢，
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2024-04-28 19:19:35
1470阅读
# Python生成深度图教程
## 一、整体流程
为了生成深度图，我们需要经历以下几个步骤：
```mermaid
classDiagram
生成深度图 --> 安装库: 安装必要的库
安装库 --> 导入库: 导入所需的库
导入库 --> 读取图像: 读取输入的图像
读取图像 --> 生成深度图: 使用深度学习模型生成深度图
```
## 二、具体步骤及
原创
2024-02-18 07:30:30
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1评论
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：
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
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2024-05-21 09:55:45
264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
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2024-05-19 10:29:03
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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
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2023-10-19 06:38:07
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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
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2024-07-24 16:45:04
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一、概述上一篇博客绘制了相机的轨迹，那么有了相机轨迹之后能干什么呢？本篇博客将通过相机轨迹对点云进行拼接合成一个完整的室内场景。合成一个场景需要很多个点云，而这些点云则是通过深度相机扫描得到的一系列深度图序列转换得到的。在 深度图转换成点云 这篇博客中，使用了 http://redwood-data.org/indoor/dataset.html 网站上的深度图转换成点云。下载了深度图序列文件和相
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2024-02-21 16:41:20
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opencv-python 笔记搬运01图像的基本要素高度与宽度深度通道数颜色格式生成随机图像 以前学python-opencv的时候记录了很多非常基础的资料，为了防止自己不小心把资料弄丢，趁现在还没开学赶紧开始搬运。 图像的基本要素高度（height）宽度（width）深度（depth）通道数（channels）颜色格式高度与宽度由图像的像素数量和分配决定：如 300X400 的一张图像，高
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2024-03-27 07:26:37
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转载语义分割在普通分割的基础上，分类出每一块区域的语义（即这块区域是什么物体）。 如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。实例分割在语义分割的基础上，给每个物体编号。 如这个是该画面中的狗A，那个是画面中的狗B。U-NetU-Net原作者官网U-Net是原作者参加ISBI Challenge提出的一种分割网络，能够适应很小的训练集（大约30张图）。U-Net与FCN都是很
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2024-08-21 09:39:04
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SSD模型SSD是一种单阶段检测模型，提出的目的是为了同时保证目标检测的速度和精度。 单阶段检测模型（region free）：直接从图片预测结果。如SSD，YOLO两阶段检测模型（2 stage, region based）：图片局部裁剪，然后分类。如R-CNN Fast，R-CNN，Faster R-CNNSSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中
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2024-08-30 23:32:51
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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
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2024-05-17 21:30:15
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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，
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2023-11-20 09:29:08
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（1）点云到深度图与可视化的实现区分点云与深度图本质的区别1.深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。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。2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由 于扫描极为精细，则
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2023-08-28 14:57:11
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