社区
C++ 语言
帖子详情
在进行双目立体匹配的时候能否对一张图像的匹配点,根据极线约束来得到另一张图的匹配点?
qq_41247319
2018-06-22 09:29:45
我现在使用Harris算法对左图进行了角点检测,得到左图的特征点,然后根据两张图像的极线约束,希望通过左图特征点,得到右图极线上相对应的匹配点,这样是否可行?
...全文
796
2
打赏
收藏
在进行双目立体匹配的时候能否对一张图像的匹配点,根据极线约束来得到另一张图的匹配点?
我现在使用Harris算法对左图进行了角点检测,得到左图的特征点,然后根据两张图像的极线约束,希望通过左图特征点,得到右图极线上相对应的匹配点,这样是否可行?
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
2 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
pc1986ch
2019-06-12
打赏
举报
回复
极线约束只能将在右图上的搜索空间从二维降到一维,不能降到1个点,除非目标距离已知;
本质是右图上的匹配搜索目标只可能在极线上,不可能在极线外。
若右图也进行了角点检测,且该极线上只检测到1个特征点,则可以将其确定为疑似目标,检测到多个的话就需要另外再过滤。
赵4老师
2018-06-25
打赏
举报
回复
https://www.baidu.com/s?wd=%E7%94%A8Harris%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AF%B9%E5%B7%A6%E5%9B%BE%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%86%E8%A7%92%E7%82%B9%E6%A3%80%E6%B5%8B%2C%E5%BE%97%E5%88%B0%E5%B7%A6%E5%9B%BE%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%82%B9%2C%E7%84%B6%E5%90%8E%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E4%B8%A4%E5%BC%A0%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%9A%84%E6%9E%81%E7%BA%BF%E7%BA%A6%E6%9D%9F&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xfe88ed5d00016b84&issp=1&f=8&rsv_bp=0&rsv_idx=2&ie=utf-8&tn=baiduhome_pg&rsv_enter=0&rsv_n=2&rsv_sug3=1&rsv_t=248dWaW3TYlVfYAGbfsFbCT8uH3JiF%2Bp5TYSBBLU0exR9F0Dw5qP6tuTCIMqY%2Bcp635O&inputT=2158&rsv_sug4=2158
不行换必应、谷歌、……
qq_41247319
2018-06-24
打赏
举报
回复
引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:
百度搜相关关键字。
如果我找到了资料就不用来这里问了
赵4老师
2018-06-24
打赏
举报
回复
https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=%E9%80%9A%E8%BF%87%E5%B7%A6%E5%9B%BE%E7%89%B9%E5%BE%81%E7%82%B9%2C%E5%BE%97%E5%88%B0%E5%8F%B3%E5%9B%BE%E6%9E%81%E7%BA%BF%E4%B8%8A%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E5%BA%94%E7%9A%84%E5%8C%B9%E9%85%8D%E7%82%B9&rsv_pq=80f4556800055f9e&rsv_t=9b21H1kF8kegeLOXb%2BKzsQnlL8KvD8AM6fOjd1uHhkdCfiAvjJTG6p0s2Xk&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_n=2&rsv_sug3=1
换必应、谷歌、……再试试?
赵4老师
2018-06-23
打赏
举报
回复
百度搜相关关键字。
双目立体
匹配
等 算法 论文 综述 全局局部算法 CSCA NLCA SegmentTree树 DoubleBP Belief-Propagation AD-Census SGM
双目立体
匹配
等 算法 论文 综述 本文GITHUB 双目立体视觉技术实质就是模拟人的双眼视觉处理系统来处理通过摄像机采集所 获取的
图
像
,它利用两台或多台摄像机在一定
约束
条件下采集同一场景的
图
像
,对采集 到的
图
像
进行
信息提取和整合,最终恢复
图
像
中场景的三维信息。 基于双目视觉的立体
匹配
算法研究涉及模式识别、人工智能、机器视觉、计算机
图
形学等领域的许多相关复杂的研究课题。随着许多著名专家学者对...
双目重建之
极线
约束
与
极线
对齐
1.
极线
约束
如上
图
所示,
点
P为世界坐标系上一
点
,p为左
图
像
上一
点
,p’为有
图
像
上一
点
,则Ppp’形成一个平面,称为极平面(也称为核平面),左右两条绿线与红线则称为
极线
;OlO_lOl与OrO_rOr则为左右相机的相心。 如果,我们已知左
图
像
一
点
p,想去查找右
图
像
中的对应
匹配
点
p’,一种方法就是通过
极线
约束
的方式,在不对
图
像
进行
RT变换的前提下,通过两条
极线
的
约束
条件,找到右
图
像
中的对应
点
p’ 对应关系可以通过基础矩阵F来构建,表达式如下: prTFpl=0p_r^TFp_l=0prTFpl=0
双目立体
匹配
算法:SGM
立体
匹配
旨在为校正后的左右视
图
提供稠密的
匹配
对,这种问题称为"stereo correspondence problem"。有大量的算法用于求解立体
匹配
问题,根据Scharstein和 Szeliski的研究,所有这些算法的计算流程基本上都可以分为四个步骤:A.
匹配
代价计算;B.代价聚合;C.视差计算/优化;D.视差细化。其中
匹配
代价用来度量像素或者像素块之间的相似性,计算
匹配
代价的方法有AD、SAD、BT、NCC、Census-Hamming、HMI、Daisy以及基于深度学习方法的
匹配
代价等等。
【Matlab实现】基于
双目立体
匹配
的景深计算(
图
像
处理)
在
进行
立体
匹配
前,首先必须对双目相机系统
进行
精确标定,获得相机的内部参数(如焦距、光心位置等)和外部参数(即两相机间的相对位置和姿态)。通过精确的景深计算,可以提升
图
像
的真实感和交互体验,促进三维空间感知和场景理解能力的发展。基于
双目立体
匹配
的景深计算是一种利用两台相机捕捉同一场景的两个视角,通过
匹配
两个
图
像
中的同一物体
点
,计算出物体的三维深度信息的方法。分析并评估由
匹配
错误、深度不连续、
图
像
失真等因素引起的误差,采取滤波算法、多视
图
融合、深度学习优化
匹配
策略等方法减少误差,提高景深计算的精度。
双目立体
匹配
原理及流程简介
立体视觉: 立体视觉:立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息.其应用包括移动机器人的自主导航系统,航空及遥感测量,工业自动化系统等。 双目立体视觉: 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅
图
像
,通过计算
图
像
对应
点
间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法...
C++ 语言
65,211
社区成员
250,514
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
C++ 语言
C++ 语言相关问题讨论,技术干货分享,前沿动态等
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
C++ 语言相关问题讨论,技术干货分享,前沿动态等
c++
技术论坛(原bbs)
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
请不要发布与C++技术无关的贴子
请不要发布与技术无关的招聘、广告的帖子
请尽可能的描述清楚你的问题,如果涉及到代码请尽可能的格式化一下
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章