基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。1. 相关概念（1）彩色图像与深度图像彩色图像也叫作RGB图像，R、G、B三个分量对应于红、绿、蓝三个通道的颜色，它们的叠加组成了图像像素的不同灰度级。RGB颜色空间是构成多彩现实世界的基础。深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储
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2024-08-15 15:07:47
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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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ROS D435I识别目标并获取深度数据使用D435I相机，并基于ros获取到彩色图像和匹配后的深度数据，通过OPENCV对彩色图像进行目标识别，得到目标所在的像素范围，随后得到深度数据 重点在于：转换ros图像数据到opencv格式，得到目标像素点的实际深度值d435i启动与修改roslaunch realsense2_camera rs_camera_vins.launch使用上述指令启动d4
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2023-12-23 22:36:22
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文章目录前言一、ROS实现深度值的获取代码解释二.使用方法三.调用官方API获取深度总结 前言 最近这段时间一直在研究intel的D435i相机，主要用来实现识别物体并反馈物体的深度值。特别强调一点，通常所说图片的深度信息、深度值指的就是深度图像中相机到物体的距离。 由于初次使用intel相机，并没有什么开发经验，因此多走了不少弯路，特意写下这篇博客，希望大家能够少走一下弯路。一、ROS实现深度
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2024-05-22 14:18:41
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# 图像深度信息提取的探索：Python 实现
在计算机视觉中，图像深度信息提取是一个重要的研究方向。它可以帮助我们理解图像中的三维结构，对于各种应用，如自动驾驶、三维重建和虚拟现实等，具有重要意义。本文将介绍如何使用 Python 实现简单的深度信息提取，以及相关的类和状态图。
## 1. 图像深度信息概述
图像深度信息通常指的是一个像素在三维空间中的深度信息。深度可以通过多种方式提取得到
前言：纯属个人理解，不喜误喷，也希望大家给点关注支持 正文： 说到opencv对图像的读取、显示与保存，就不得不提到cv2后的一个特殊存在(Mat)和三个api（imread()、imshow()、imwrite()）。 首先是Mat，Mat是opencv2版本重新对于图片处理的一个封装类，个人的观感就是这是opencv得到发展的一个重要特点，说到底图片处理在计算机中也就是对于矩阵的处理。 然后是
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2023-12-13 00:02:58
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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
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2024-09-20 10:26:04
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在算法方面搜索绝对是出现率非常高的，无论是一些竞赛还是面试的时候，一般都会有几道搜索的题目。就比如蓝桥就可以说是只要暴力写的好，拿个省奖轻轻松松，再会一点搜索，国赛也不是没希望。在面试中搜索题目也是常见题型。那么，搜索算法就很重要了。这篇文章我将给大家讲解一下深度优先搜索。 &n
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2024-07-23 13:30:55
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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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深度视觉基础（一）——RGB-D 文章目录深度视觉基础（一）——RGB-D一、什么是RGB-D二、特性及应用1.特点2.应用三、获取途径总结 一、什么是RGB-DRGB ：RGB色彩模式通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的。Depth Map：在3D计算机图形中，Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图
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2023-12-02 15:04:50
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一.深度图简介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近邻的检索方式的
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2023-10-20 12:53:52
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深度在cv和dl区别：机器视觉（Computer Vision）通常来说图像都是通过摄像头给拍出来的，虽然我们日常生活中事物都是三维的，但是通过摄像头给拍出来的图像却是二维的，因此在拍摄的过程中我们其实丢失了一维的信息，而这个一维的信息就是物体在空间里的相互距离，比如下图左上角的卧室照片，我们可以看到卧室里有哪些东西，但是我们很难估计里面各个物体之间的距离是什么，比如床和电脑桌之间的距离，我们可以
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2024-01-18 13:58:01
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在使用java做数字图像处理的时候，有时候需要保留图像的EXIF属性信息，比如相机型号，GPS位置等。处理图像的时候，一般直接通过ImageIO读取图像每个像素上的RGB色彩信息，但是图像的其他属性信息是没有读取的，这样在处理完图像RGB色彩信息，通过ImageIO重新写入图片或写入新图片都不会保留原图的属性信息。
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2023-07-07 16:47:18
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目录ROS下开发运行ROS节点查看相机的话题及画面订阅画面并保存Python环境下开发调用摄像头并保存采集画面C++环境下开发C++环境配置代码编译 ROS下开发前提是需要提前配置好相机在ROS中的运行环境Ubuntu18.04+ROS+ 乐视三合一深度相机配置使用，然后通过程序对终端中发布的深度图节点和彩色图节点进行采集并保存。运行ROS节点配置好环境后，通过CTRL+ALT+T打开一个终端，
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2023-11-27 20:43:51
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深度图像的维度通常是两维的，其中每个像素点都有一个深度值，用于表示该像素点距离相机的距离。然而，在某些情况下，深度图像需要与其他图像数据进行配合使用，例如RGB图像。在这种情况下，深度图像通常会被转换为具有三个通道的图像，其中每个通道都表示深度值的不同位数。这种转换通常称为“伪彩色编码”，可以将深度信息以颜色的形式显示，便于观察和分析。因此，深度图像的维度被扩展为三维，其中第一维和第二维表示图像的
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2023-12-31 14:19:04
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1.项目场景说明深度信息是感知三维世界的重要信息之一，其在近年来火热的自动驾驶、自动化物流、AR和VR等场景都起着重要的作用。常用的深度信息设备包括激光雷达、ToF等设备。但是，上述深度信息设备采集的深度信息往往存在信息稀疏、分辨率较低等问题，同时高精度深度信息采集设备往往价格较高，这一直是企业应用的难点。为此，百度机器人与自动驾驶实验室开发了深度信息的增强方案，包括深度信息补全、深度信息超分辨率
一 、形状特征（一）特点各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉
%*******************************************************************% Region Based Stereo Matching Algorithm by Global Error Ener
原创
2022-10-10 16:26:40
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这是对计算机网络基础教程（第四版）谢希仁 谢钧 书的讲解，因为书中很大一部分都是理论上的文字，初学者对这些文字会感到有一种很不理解，不知道讲什么东西，时间一长，就失去耐心了，所以在这里写下自己学习时的一些理解， 所写文字中包括我自己的一些话，可包括从别的地方中摘取的一些好的总结的文字和图片，请不要大惊小怪。我也是一直菜鸟。 谢谢
DeepFuse: 一种深度无监督的方法，用于与极端曝光图像对进行曝光融合DeepFuse: A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs传统手工进行的MEF（多曝光融合），对输入条件变化大的鲁棒性不强（需要改变参数）----->可以利用深度表示----->深度学习用
