C++的修炼心得前言面向对象和面向过程基础知识1.文件结构2.语句3.类4.数据和复合数据4.1数组4.2结构体4.3指针4.4.指针和自由存储空间函数部分1.指针传递2.引用引用变量引用作为函数参数引用用于结构3.函数模板类和对象1.类的定义2.成员函数3.类的构造和析构函数构造函数析构函数4.this指针5.使用类合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂
本次主要讲解ORBSLAM2中的双目稀疏立体匹配函数ComputeStereoMatches()，这个函数主要是用于在左右目图像中寻找对应的匹配点对，并根据匹配点对来恢复特征点的深度，函数主要分为以下几步预分配内存// 为匹配结果预先分配内存，数据类型为float型
// mvuRight存储右图匹配点索引
// mvDepth存储特征点的深度信息
mvuRight = vector<flo
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2024-02-23 21:00:05
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# OpenCV Python 双目匹配
## 引言
在计算机视觉领域，双目匹配是一项重要的任务，它能够通过两个相机拍摄的图像获取场景的深度信息。双目匹配的基本原理是通过比较两个图像中相同点之间的像素差异来重建三维场景。本文将介绍使用 Python 的 OpenCV 库进行双目匹配的基本方法，并提供代码示例以及状态图和甘特图来帮助理解。
## 基本概念
双目匹配的关键步骤包括：
1. *
原创
2024-09-11 04:19:31
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双目立体匹配算法漫谈双目立体匹配算法漫谈前提一些基本假设框架matching cost computationcost (support) aggregation;代价聚合 双目立体匹配算法漫谈双目立体匹配算法是计算机视觉中比较经典的问题。有大量经典的双目立体匹配算法。本文简要介绍一下双目立体匹配的常用基本流程，也可以说是套路。 第一次写这么长的博文，我想到哪里写哪里。 更详细内容的可见文章A
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2023-11-30 21:30:02
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1. 早期的立体匹配是基于特征的，得到的稀疏视差图需要通过插值计算来转换为稠密视差图，插值过程比较复杂，而且特征的提取以及定位的好坏对匹配后的结果的影响比较大。为了避免插值带来的复杂过程以及误差，通常是选择直接获取稠密视差图。2.应用机器人自主导航是双目立体视觉较早开始的一个应用领域，其通过在机器人上固定一个双目立体视觉系统来判断周围环境中的距离，可以有效的避开障碍物。汽车的
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2023-12-24 18:49:43
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https://blog.csdn.net/Thomson617/article/details/103987952 https://docs.opencv.org/3.4.7/d3/d14/tutorial_ximgproc_disparity_filtering.html
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2020-03-19 00:12:00
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# Python双目立体匹配实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python双目立体匹配。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
## 流程图
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[加载图像]
B --> C[预处理图像]
C --> D[计算视差图]
D --> E[生成3D点云]
E --> F[显示3D点云]
F --> G[结束]
```
原创
2023-12-15 11:55:24
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双目深度算法——双目深度算法总结双目深度算法——双目深度算法总结 双目深度算法——双目深度算法总结之前在工作上有接触过一些双目深度算法，但是当时限于精力有限没有对这类算法进行一个总结，于是今年年初给自己列了个计划要将整理下这方面的工作，于是从《A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation》这篇Surv
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2023-09-25 10:36:22
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1.立体匹配：原理： 2.立体匹配常用的方法：1.特征点匹配： ORB特征=Orendted FAST 关键点+Rotated BRIEF描述子
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2023-12-07 22:15:56
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1、安装Python以及jupyter本平台是Ubuntu16.04，需要安装python环境，我安装的是python3版本。（1）首先安装python3sudo apt-get install python3
#若要安装指定版本的python，这地方可以更改成你需要的版本,比如你要安装3.6版本：
sudo apt-get install python3.6 python3.6-dev（2）切换
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2024-06-16 09:31:48
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在本篇文章中，将告诉你如何利用对极几何求出本征矩阵E和基本矩阵F，从而得出相机的相对位置三角测量
假设已有一套无畸变、对准、已测量好的完美标准立体实验台，如下图： 两台摄像机的图像平面彼此完全共面，具有完全平行的光轴（光轴是从投影中心O出发，通过主点c的一条射线，又称为“主光线”），它们是已知距离，也就是相等的焦距，并且假设主点cxleft和cxright已经校准，在左右图像上有相同的像素坐
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2024-10-12 07:09:50
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一、首先说明几个情况： 1、完成双目标定必须是自个拿棋盘图摆拍，网上涉及用opencv自带的标定图完成双目标定仅仅是提供个参考流程。我原来还以为用自带的图标定就行，但想不通的是咱们实际摆放的双目摄像头和人家当时摆放的肯定不一样，那用人家的标定图怎么能反应自己摄像头的实际情况；后来问了大神，才知道用opencv自带的标定图（或者说别人提供的图）进行标定，
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2023-11-09 10:56:45
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好久没有写和视觉相关的文章了，今天继续更新一篇
原创
2021-07-30 10:06:10
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作者：Kehan
论文标题：Zhou, Yi, Guillermo Gallego, and Shaojie Shen. "Event-based Stereo Visual Odometry." arXiv preprint arXiv:2007.15548 (2020).
文章目录YOLOV5 + 双目相机实现三维测距1. 项目流程2. 测距原理3. 代码部分解析4. 实验结果 YOLOV5 + 双目相机实现三维测距注：我所做的是在10m以内的检测，没计算过具体误差，当然标定误差越小精度会好一点，其次注意光线、亮度等影响因素，当然检测范围效果跟相机的好坏也有很大关系在三维测距基础上做了三维跟踪，详见 YOLOv5+双目实现三维跟踪（python） 和 YOLOv7
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2023-10-25 14:51:04
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双目标定+去畸变+视差/深度+测距+特征点匹配算法（ipynb+opencv 4.3） 文章目录双目标定+去畸变+视差/深度+测距+特征点匹配算法（ipynb+opencv 4.3）1. 标定2. 去畸变、立体几何校正3. 获取视差4. 利用视差获得深度提取图片中的特征点5. 选取瓶子上的点进行测距 本文主要阐述代码与试验部分，提供范例，直接使用。 本文提供标定图片： 链接:百度网盘 密码:tl
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2024-01-10 18:34:00
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一、立体匹配简介：双目立体视觉是指使用两个摄像机从不同的角度获取同一个场景的左右视图，然后使用双目立体匹配算法来寻找左右视图中的匹配像素点对，最后利用三角测量原理来还原三维空间物理点过程。其中双目立体匹配算法是最为核心的。立体匹配是一种根据平面图像来恢复真实场景深度信息的技术，其做法是从两个或多个相同场景的图像中找出匹配点对，然后根据三角测量原理计算点对所对应的空间物理点的深度二、国内外研究现状传
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2024-06-15 16:13:38
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1.双目立体匹配算法左右视差以后再细写。1.1 立体匹配的流程摄像机标定（包括内参和外参）：直接用matlab标定工具箱即可双目图像的校正（包括畸变校正和立体校正）：立体校正opencv samples里给了案立体匹配算法获取视差图，以及深度图SAD/SGBM/BM/GC/利用视差图，或者深度图进行虚拟视点的合成利用分水岭算法或者Grabcut算法进行分割1.2 最新的方法最近已经出现了使用DL做
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2024-01-09 21:56:28
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在本篇博文中，我将为大家详细介绍“Python OpenCV双目立体匹配算法”的实现过程，包括其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及案例分析。双目立体匹配是计算机视觉中的一项重要技术，它能通过获取两幅视角不同的图像来重建三维场景，而OpenCV作为广泛使用的计算机视觉库，为实现这一功能提供了丰富的工具和算法支持。
### 背景描述
双目立体视觉的基本原理是通过两个相机从不同位置
# Python 实现双目相机立体匹配
双目相机立体匹配是一种通过两台相机获取的图像，构建三维场景的技术。这个过程通过对两个视角下的图像进行分析，生成深度信息。本文将帮助你了解如何用 Python 实现双目相机立体匹配，包括整个流程和每一步的代码实现。
## 整体流程
整个立体匹配的过程可以分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-10-25 03:40:39
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