如何利用深度图像计算当前位置的偏差

suncs2001 2018-09-04 10:17:15

需求是通过深度相机，获取出深度图（每个点的值表示距离不是颜色），而我们已经有一张正确无误差的深度图，我想通过这两张图的比较，获得我当前位置的x，y，偏差值，用于校准。

问题是有两张图如何进行偏差计算。深度图像匹配，利用ICP或者ICP改进算法？对图像做转换，利用opencv等现成的匹配算法计算？或者根本就不是匹配的问题，是其他的方向？

现在主要是方向不确定，不知道哪条路走下去是正确的。

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天辰孤煞& 2019-04-21

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楼上说的可行，当你没有大量数据的时间楼上的方法基本就是唯一的方法，如果是有大量数据的话就可以通过特征提取然后机器学习进行偏差计算，走这条路，除了人工进行特征提取之外就是卷积网络了，这种情形建议全卷积神经网络

chivalry00L 2018-12-31

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这是一个经典的ICP问题。首先你需要把深度图象中每一个点转化的camera坐标系中，(x,y,z)的三维坐标系中。然后根据两幅图像的点云，计算R,T

本课程适合具有一定深度学习基础，希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域，应用非常广泛，如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异，网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术，从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务，包括图像分类、目标检测、图像分割（语义分割、实例分割、全景分割）、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成（利用生成对抗网络）。本课程注重原理和实践相结合，逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇，图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow)，学员可快速上手。通过本课程的学习，学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络，掌握相关技术原理和算法，有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外，深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人CSDN博客。本课程提供课程资料的课件PPT（pdf格式）和项目实践代码，方便学员学习和复习。本课程分为上下两部分，其中上部包含课程的前五章（课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割），下部包含课程的后四章（人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成）。

常识那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982） ✦ “从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性”（Trucco＆Verri，1998） ✦ “基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策”（Sockman＆Shapiro，2001）实际作用的应用，例如：人脸识别： Snapchat 和 Facebook 使用人脸检测算法来识别人脸。图像检索：Google Images 使用基于内容的查询来搜索相关

本文转载：http://moorechia.blog.163.com/blog/static/464070902011875644521/ 谢谢博主！图像深度与颜色类型图像深度是指位图中记录每个像素点所占的位数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。图像的颜色需用三维空间来表示，如RGB颜色空间，而颜色的空间表示法又不是惟一的，所以每个像素点的图像深度的分配

图像均值、标准差计算。

1.1神经网络基础 1全连接层： BP神经网络-信号向前传播，误差的反向传播 one-hot编码 2卷积层：卷积特性局部感知机制、权值共享，目的是进行图像特征的提取，通过训练卷积核和偏差特征：#每一个卷积核的channel与输入特征层的channel相同（例如：5*5的RGB图像有3个输入层，每个卷积核也应该有三个channel与之分别对应），该卷积核的各个channel分别和对应channel的输入层卷积，然后再求和得到一个特征矩阵作为深度学习图像的输出，作为下一层输入特征的一个channel向前传播

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