Donsuke

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MoravecOperator_tofind_image_feature_points.zip - 此为使用Moravec算子求灰度图的特征点的matlab代码

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stereo_display1.zip - 使用OpenCV2中SGBM方法实现双目图像求取视差图
sgbm.zip - 双目视觉算法SGBM,在vs2017上的实现,给予opencv3.2
SGBM.zip - Semi Block matchin algorithm with C++ OpenCV
双目.rar - 采用双目摄像头进行图片的标定和测距。双目需要运行视差图,程序中也有所陈述,对这种方法算是进行稍微改进,d=bf/视差,显然bf为定值,虽然bf均为已知,但通过标定的方法感觉求出来不如直接计算精确。通过几组已知距离d和对应视差值的数据相乘得到bf的值
Source code.rar - 在opencv上实现双目测距主要步骤是: 1.双目校正和标定,获得摄像头的参数矩阵: 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配,获得视差图: stereoBM生成视差图 预处理: 图像归一化,减少亮度差别,增强纹理 匹配过程: 滑动sad窗口,沿着水平线进行匹配搜索,由于校正后左右图片平行,左图的特征可以在右图对应行找到最佳匹配 再过滤: 去除坏的匹配点 通过uniquenessratio 输出视差图disparity:如果左右匹配点比较稠密,匹配点多,得到的图像与原图相似度比较大, 如果匹配点比较稀疏,得到的点与原图 相似度比较小 3.得出测距: 把生成的视差图输入 reprojectImageTo3D()函数,生成3D点云,3D点云中保存有2D图像的三维坐标,再读出每帧图像的三维坐标中的z轴的值,就得出了距离数据。
基于双目立体视觉的目标测距系统.zip - 算法的步骤以及计算的具体过程,主要包括标定,矫正,匹配等技术
双目测距-opencv.zip - 程序实现了双目匹配的 测距功能,测试过比较准确
HNY_CV_005.rar - 双目视觉,双目图像测距,双目图像校正,对其,匹配
binocularDistance-master.rar - 在visual studio上调用opencv视觉库,用c++编程实现双目摄像头测距
Fundamentals of Computer Graphics 4ed [2016].zip - 计算机图形学基础,英文版2016年第四版。
stereo-matching-using-color-distance.rar - 这篇文章是关于基于颜色与空间距离的置信度传播立体匹配算法
bp.rar - 在双目立体视觉中立体匹配问题存在歧义性,是视觉研究中难点问题之。通过采用分水岭分割图像的方式有效的对图像进行了过分割处理,实现了基于图像块置信传播的匹配算法。
Segment_Based_Stereo_Matching.rar - 基于图像分割的立体匹配matlab源程序
edison_src.rar - 边缘检测和图像分割代码-Code for the Edge Detection and Image Segmentation system
BgEdgeDetect.rar - 边缘检测源代码,适用于图像处理初学者,以及,VC++ 初学者
segm.rar - mean shift源代码,转载自文献中提到得网页上,供大家分享
lankton_stereo.rar - 一个外国人写的基于分割的立体匹配算法代码,可以在matlab7.1以后版本中直接执行,代码结构也很清晰,适合分析学习
BP_Match.rar - 基于置信传播的立体匹配算法,匹配精度较高
stereo.rar - 基于Belief Propagation算法的立体匹配
A-Non-Local-Cost-Stereo-Matching.rar - 双目匹配 3D立体视觉 代价聚合 非局域

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