今天给大家分享一篇上个月刚刚发布的综述论文，基于深度学习的立体视觉深度估计。英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.025353D视觉工坊为粉丝们整理好了中文翻译pdf文档、英文论文，公众号后台回复：立体视觉综述，即可获取
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2024-09-02 17:47:19
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双目slam基础 Stereo camera slam本文GitHub地址 Stereo Vision:Algorithms and Applications 双目宝典Machine-learning-for-low-level-vision-problems 机器学习实现低层次视觉-深度估计等室外数据集 Kitti室内数据集 Middlebury 双目算法评估嵌入式 图像滤波卷积计算 卷积的简化
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2024-07-31 16:45:22
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文章目录PatchMatch算法原理PatchMatch算法详情>深度图初始化>patch初始化>深度图传播优化>深度图获取与优化参考文献与代码框架 PatchMatch算法原理 以下图为例，ci,cj是一对图像的中心，p是ci上的一个像素点，在该点的viewray(ci,p)上找到一个平面使得与邻域帧cj的聚合代价最小，这个平面f2就是我们要重建的曲面的切平面。Pat
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2023-10-15 16:38:04
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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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HOG(Histogram of Oreinted Gradients) 方向梯度直方图是一种常用的图像特征算法，和SVM等机器学习算法一起使用可以实现目标检测等。本文详细介绍HOG并给出python的MNIST实例
HOG(Histogram of Oreinted Gradients) 方向梯度直方图是一种常用的图像特征算法，和SVM等机器学习算法一起使
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2024-01-08 19:28:57
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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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图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。在实际生活中，我们也会遇到图像分类的应用场景，例如我们常用的通过拍照花朵来识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常，图像识别或分类工具都是在客户端进行数据采集，在服务端进行
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2024-03-07 10:31:42
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通常使用scikit-image进行图像读取与存储操作：from skimage import io
img = io.imread('lena.jpg');
io.imshow(img)
io.imsave('lena2.jpg', img)
查看img大小：
img.shape
scikit-image对图像操作与matlab相似，比较适合matlab转python的同学
scikit-ima
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2023-06-30 20:03:19
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# 实现求图像斜率 Python
## 操作流程
下面是实现求图像斜率的流程：
步骤 | 操作 | 代码
---|---|---
1 | 读取图像 | `image = cv2.imread('image.jpg')`
2 | 转换图像为灰度图 | `gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`
3 | 检测边缘 | `edges
原创
2024-06-06 05:02:05
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# 使用 Python 计算图像的质心
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，其中一个常见的任务是计算图像的质心（或重心）。质心是一个物体的“平均”位置，可以被视为物体的“中心点”。在本文中，我们将使用 Python 中的多个库来实现图像质心的计算，包括 OpenCV 和 NumPy。我们将一步一步地讲解如何加载图像、处理图像以及计算质心。
## 什么是质心？
质心是一个物体的几何中心。当我
# Python求图像积分
在图像处理中，积分是一种常用的操作，可以用来计算图像的光强、颜色分布等特征。Python提供了多种方法来实现图像的积分操作，本文将介绍其中一种常用的方法。
## 什么是图像积分
图像积分是一种离散化的积分操作，用于计算图像中像素值的累积和。通常情况下，对于一个图像矩阵$A$，其积分矩阵$S$的每个元素$S(i,j)$表示从图像的原点$(0,0)$到像素$(i,j)
原创
2023-10-23 10:05:16
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# Python求图像均值
在图像处理领域，求图像均值是一项常见的任务。图像均值即对图像中的像素值进行统计，计算出其平均值。这个过程对于图像处理、图像识别等应用非常重要。在本文中，我们将使用Python语言来实现图像均值的计算，并介绍一些相关的概念和知识。
## 图像均值的定义
图像均值是指图像中所有像素值的平均值。在计算过程中，我们将图像转换为一个二维数组，数组中的每个元素表示图像中每个像
原创
2023-11-17 09:46:22
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例1已知函数\(f(x)=x^3-x^2-x+\cfrac{11}{27}\)，求证：函数\(f(x)\)的图像关于点\((\cfrac{1}{3}，0)\)对称。法1：利用思路\(f(\cfrac{2}{3}-x)+f(x)=0\)证明；\(f(\cfrac{2}{3}-x)=(\cfrac{2}{3}-x)^3-(\cfrac{2}{3}-x)^2-(\cfrac{2}{3}-x)+\cfra
原标题：matplotlib绘图的核心原理讲解matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。相信大家都用过它来数据可视化，之前我还分享过 25个常用Matplotlib图的Python代码 。可是你了解过它绘图的核心原理吗？那不如来看看黄同学的这篇文章吧！01核心原理讲解使用matplotlib绘图的原理，主要就是理解figure(画布)、axes(坐
人工智能学习：python实现深度优先搜索算法
本文博客链接:,作者:jdh,转载请注明. 环境：主机:WIN10python版本:3.5开发环境:pyCharm 说明：
深度优先搜索原理和伪代码： 算法流程分析：数据结构：limit：深度限制。每深入1层，本变量减1，到0则返回截至cutoff（表示不能
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2023-12-22 20:00:33
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首先简介梯度法的原理。首先一个实值函数$R^{n} \rightarrow R$的梯度方向是函数值上升最快的方向。梯度的反方向显然是函数值下降的最快方向，这就是机器学习里梯度下降法的基本原理。但是运筹学中的梯度法略有不同，表现在步长的选择上。在确定了梯度方向(或反方向)是我们优化目标函数值的方向后，我们不能够直接获得最佳的步长。常规的做法是选定一个固定的步长，而运筹学中的做法是将问题转化为一个
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2023-05-27 12:27:32
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图形学复习CH7 光栅化前几章介绍了几何处理和裁剪变换，接下来的步骤就是光栅化光栅化是将形式表示的几何图元转换为阵列表示的数据片元的过程，片元中每一个像素对应帧缓冲区中的每一个像素7.1 线段生成算法（1）DDA画线算法设直线表达式为y=mx+b，输入直线两端点坐标(x0,y0)和(xend,yend)，可以计算出m=yend−y0xend−x0和b=y0−m⋅x0DAA是基于微分运算的线段生成算
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2023-10-13 22:26:57
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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%
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2024-06-22 20:20:31
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1.信息熵： 利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系。所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源
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2023-11-21 22:21:25
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【声明】本文没有多高的技术，只是学校的一项作业，故将制作过程写出，以作记录。大神请飘走。 本文所用工具为MachCAD 15 for windows 64。已知：正弦信号的完整公式xt=Asin(ωt+φ)小技巧：若想在MathCAD中打出π，需要同时按下Ctrl+Shift+P。 
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2023-12-01 22:06:58
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