bs代码 置信度传播,立体匹配下载 [问题点数:0分]

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bs代码 置信度传播立体匹配
可以直接拿过来用,需要根据自己的算法修改一下
基于置信度传播立体匹配算法研究
基于<em>置信度</em><em>传播</em>的<em>立体匹配</em>算法研究,将<em>置信度</em><em>传播</em>算法应用到<em>立体匹配</em>研究中(论文)
基于分级置信度传播立体匹配新方法
基于分级<em>置信度</em><em>传播</em>的<em>立体匹配</em>新方法(知网硕士论文)
置信度传播算法
<em>置信度</em><em>传播</em>算法
置信度传播算法(BP)源码
<em>置信度</em><em>传播</em>算法(BP)源码 最原始的Bp 需要自己配种opencv 用c++编写 整体思想是用链表表示然后更新 一般电脑 自己调节迭代次数8次左右,得到差不多结果 时间大概四分钟左右 后续个人可以加入优化
密集匹配之置信度传播BP
<em>置信度</em><em>传播</em>是一种基于马尔科夫随机场理论的立体稠密匹配算法,马尔科夫随机场的具体理论这里不再详述,只对<em>置信度</em><em>传播</em><em>立体匹配</em>的实现原理做一定简述。        成对的马尔科夫模型是BP的基础,成对的含义就是包含显式节点和隐含节点。假设我们观察到像素yi的一些信息,需要据此推断隐含场景xi的信息,可以假设xi与yi之间存在一些统计以来关系,称之为似然函数。设,N为邻域系统,则可以用势函数来表示相邻节点
基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法
基于运动估计的<em>置信度</em><em>传播</em>立体视频匹配算法
Stereo Matching文献笔记之(六):浅谈置信度传播算法(Belief-Propagation)在立体匹配中的应用~
这是我一个纠结过的问题,曾经反反复复的看相关的知识,Belief-Propagation是一个伴随着“马尔科夫随机场”提出的优化算法,我对优化算法情有独钟,一直觉得搞定了各种优化,机器学习剩下的也就是知识扩展而已,嘿嘿,我也不知道这么想是对是错,最近脑袋糊涂的厉害,请各位见谅。。。。
基于置信传播立体匹配论文合集
基于置信<em>传播</em>的<em>立体匹配</em>论文合集,包含了国内外的论文合集,方便大家科研
置信度置信度区间理解
<em>置信度</em>区间 相当于 样本的误差范围。 <em>置信度</em> 就是 真实平均值 落在执行度区间的概率。 http://www.360doc.com/content/18/0317/16/15033922_737796626.shtml
置信度
<em>置信度</em>越高,说明模型对输出的结果越肯定。 比如<em>置信度</em>阀值为0.7是指,你进行计算后得到一个<em>置信度</em>的值,如果这个值超过0.7那么就认真实验成功或者说计算的结果有效可用. ...
动态规划 立体匹配 C代码
动态规划实现<em>立体匹配</em>的<em>代码</em>,采用纯C++语言编写,工程环境VS2010,无需OpenCV即可运行,保证好用
立体匹配---立体匹配过程
<em>立体匹配</em>就4个步骤:匹配代价计算,代价聚合,计算视差,视差精化。 代价计算:常用的就是基于像素点匹配代价计算,一般有AD, SD,TAD什么的,基于区域的匹配代价计算一般有SAD,SSD, STAD之类的。匹配代价计算会生成一个disparity space image,也就是DSI。这个DSI是一个三维的空间,也就是每一个视差,得到一张代价图。假如视差范围是0~16,则会得到17幅代价图。
立体匹配ELAS代码
使用ELAS快速获取视差图,可处理小图片。
立体匹配
<em>立体匹配</em>是立体视觉研究中的关键部分。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点,计算视差。通过建立一个能量代价函数,对其最小化来估计像素点的视差,求得深度。概述 点P和Q,映射到左相机OR像面上的同一点p≡q,只要找到p和q在右相机OT像面上的对应点就可以通过三角计算估计深度。找到对应点的过程,即<em>立体匹配</em>。 为了找到对应点,需要增加约束,最常用的是极线约束。 P和Q映射到左相机QR像面上的同
统计置信度
有两组数据如下,可以很容易得出第一列的值波动比第二列大, rn我想得出一个<em>置信度</em>参数f1 = 1.0(第一列) ,f2 = 0.0;通过一段数据的进入(每次进入一行),使得最终f1>f2.rn有什么好的想法没? 谢谢.rnselect road noise= 34, compare road noise= 1 rnselect road noise= 75, compare road noise= 3 rnselect road noise= 107, compare road noise= 3 rnselect road noise= 95, compare road noise= 3 rnselect road noise= 71, compare road noise= 3 rnselect road noise= 40, compare road noise= 1 rnselect road noise= 19, compare road noise= 2 rnselect road noise= 8, compare road noise= 1 rnselect road noise= 26, compare road noise= 2 rnselect road noise= 43, compare road noise= 2 rnselect road noise= 64, compare road noise= 3 rnselect road noise= 70, compare road noise= 4 rnselect road noise= 70, compare road noise= 2 rnselect road noise= 59, compare road noise= 13 rnselect road noise= 38, compare road noise= 12 rnselect road noise= 33, compare road noise= 17 rnselect road noise= 25, compare road noise= 6 rnselect road noise= 20, compare road noise= 7 rnselect road noise= 11, compare road noise= 4 rnselect road noise= 4, compare road noise= 4 rnselect road noise= 12, compare road noise= 3 rnselect road noise= 11, compare road noise= 2 rnselect road noise= 12, compare road noise= 2 rnselect road noise= 4, compare road noise= 2 rnselect road noise= 3, compare road noise= 0 rnselect road noise= 3, compare road noise= 0 rnselect road noise= 11, compare road noise= 0 rnselect road noise= 16, compare road noise= 1 rnselect road noise= 16, compare road noise= 3 rnselect road noise= 11, compare road noise= 4 rnselect road noise= 7, compare road noise= 5 rnselect road noise= 4, compare road noise= 3 rnselect road noise= 3, compare road noise= 2 rnselect road noise= 1, compare road noise= 0 rnselect road noise= 1, compare road noise= 0 rnselect road noise= 0, compare road noise= 0 rnselect road noise= 0, compare road noise= 1 rnselect road noise= 1, compare road noise= 3 rnselect road noise= 3, compare road noise= 3 rnselect road noise= 5, compare road noise= 3 rnselect road noise= 6, compare road noise= 2 rnselect road noise= 3, compare road noise= 2 rnselect road noise= 12, compare road noise= 2 rnselect road noise= 13, compare road noise= 1 rnselect road noise= 18, compare road noise= 1 rnselect road noise= 8, compare road noise= 1 rnselect road noise= 7, compare road noise= 1 rnselect road noise= 2, compare road noise= 0 rnselect road noise= 2, compare road noise= 1 rnselect road noise= 3, compare road noise= 1 rnselect road noise= 2, compare road noise= 1 rnselect road noise= 4, compare road noise= 3 rnselect road noise= 8, compare road noise= 3 rnselect road noise= 16, compare road noise= 3 rnselect road noise= 14, compare road noise= 2 rnselect road noise= 12, compare road noise= 0 rnselect road noise= 8, compare road noise= 2 rnselect road noise= 4, compare road noise= 3 rnselect road noise= 3, compare road noise= 3 rnselect road noise= 3, compare road noise= 3 rnselect road noise= 5, compare road noise= 1 rnselect road noise= 3, compare road noise= 1 rnselect road noise= 3, compare road noise= 2 rnselect road noise= 7, compare road noise= 3 rnselect road noise= 5, compare road noise= 2 rnselect road noise= 7, compare road noise= 2 rnselect road noise= 10, compare road noise= 3 rnselect road noise= 8, compare road noise= 3 rnselect road noise= 9, compare road noise= 2 rnselect road noise= 10, compare road noise= 4 rnselect road noise= 14, compare road noise= 3 rnselect road noise= 15, compare road noise= 2 rnselect road noise= 20, compare road noise= 2 rnselect road noise= 20, compare road noise= 1 rnselect road noise= 17, compare road noise= 2 rnselect road noise= 17, compare road noise= 3 rnselect road noise= 15, compare road noise= 3 rnselect road noise= 17, compare road noise= 2 rnselect road noise= 26, compare road noise= 3 rn
置信度理解
作者:邹日佳 链接:https://www.zhihu.com/question/20183513/answer/15023786 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。   谢邀,这个是在接触统计学的时候非常容易把自己思路弄乱的问题,很抱歉这么晚才来回答。 在之后的时间也能更好地理解<em>置信度</em>的概念,想先把统计学的基本原理讲清楚。 要理解<em>置信度</em>,就要理解好...
语音识别置信度
发展 应用场景:smartly reject non-speech noises, detect/reject out-of-vocabularywords, detect/correct some potential recognition mistakes, clean up human transcriptionerrors in large training corpus, guide
置信度和置信区间
<em>置信度</em>:也称为可靠度,或置信水平、置信系数,即在抽样对总体参数作出估计时,由于样本的随机性,其结论总是不确定的。因此,采用一种概率的陈述方法,也就是数理统计中的区间估计法,即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内,其相应的概率有多大,这个相应的概率称作<em>置信度</em> 。简言之即是样本估计总体时的可信度。比如说一百组实验来估计总体均值时,有90组实验可以得到总体均值,则<em>置信度</em>为90%。 置信区间:在
相关系数的置信度
对于相关系数的置信区间,应当如何理解?
论文研究-优化匹配效果的置信传播立体匹配 .pdf
优化匹配效果的置信<em>传播</em><em>立体匹配</em>,王国威,赵同刚,<em>立体匹配</em>技术通过场景关联图像生成稠密视差图,对于虚拟现实、自动导航等领域应用意义重大,基于置信<em>传播</em>算法的<em>立体匹配</em>技术利用
动态规划 立体匹配 半全局立体匹配
根据论文Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information写的双目<em>立体匹配</em><em>代码</em>,matlab编写方便阅读,带测试图片,注意算法只实现了4个方向,即左右,右左,上下,下上四个方向。然后,互信息没有用到。测试结果可见效果不错,对于学习动态规划,<em>立体匹配</em>的同学有帮助
前向传播代码
使用tensorflow进行简单的前向<em>传播</em>算法。 定义w1和w2的时候并没有真正运行,仅仅是定义了,需要在后面初始化 虽然直接调用每一个变量的初始化过程是一个可行方案,但是当变量数目增多,或者变量之间存在依赖关系时,单个调用方案就比较麻烦了。为了解决这个问题,tensorflow提供了一种更加便捷的方式来完成变量初始化过程。以下程序展示了通过tf.global_variables_inita...
立体匹配概述
很好的<em>立体匹配</em>的概述,总结的很全面。
双目立体匹配
<em>立体匹配</em> cpp opencv 双目标定
立体匹配源码
杨庆雄论文:realtime O(l) bilateral filtering的源码
初识立体匹配
与<em>立体匹配</em>之缘   2009年,我进入武汉大学遥感信息工程学院开始大学本科生涯,专业是遥感科学与技术,当时我根本不知道遥感学科是做什么的,只是觉得听着好像非常高端,所以报了这个专业,到现在已经9年有余,只想说,身为遥感人,此生无悔。   当时,遥感分为三个学科,遥感、摄影测量和地理信息系统,我所在的班级属于摄影测量,通俗的说,就是用影像来替代机械进行测量。所以,影像是摄影测量学科最最基础的数据,与...
立体匹配导论
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51531333, 来自: shiter编写程序的艺术2.1 视差理论计算机立体视觉系统通过模仿人类的的视觉系统,根据对同一场景从不同位置拍摄的两视角或多视角图像,采用几何方法可以计算出深度信息。本文主要研究的双目立体视觉系统如下图所示 双相机系统 在相似三角形和中根据对应
opencv1.0 立体匹配
利用opencv1.0对图片中的颜色进行识别,然后对<em>立体匹配</em>点进行搜索,<em>代码</em>简单。
立体匹配基础
介绍<em>立体匹配</em>技术,图很给力
立体匹配ZNCC
关于<em>立体匹配</em>的算法,配有测试的图片,通过插值的方法获得比较稠密的视差效果。
计算机视觉----立体匹配
双目摄像机可获得场景的深度信息
opencv3.1 立体匹配
全局和半全局匹配,双目匹配,可求出视差,计算世界坐标系下的距离;
(三)立体匹配
课程由哈尔滨工业大学副教授,视觉技术研究室负责人屈教授讲解。由浅入深,图文并茂,在讲述概念的同时注重和实际系统结合,为上手并深入研究无人驾驶,智能机器人,人机交互,医疗等行业应用奠定坚实基础。
立体匹配PPT
一个大数据集来训练卷积网络的视差,光流和场景流量估计
cs代码改BS
哪位大侠帮我把下面的CS<em>代码</em>改成BS的rn<em>代码</em>工作的原理就是SOCKET接收数据后刷新gridview 要测试通过的rn[color=#FF6600]这是第六百分了 还是没有解决[/color]rnrn[code=csharp]rnprivate delegate void ShowMsg(string strMsg);rn private ShowMsg SM;rn DataTable dt = new DataTable();rn protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)rn rn SM += new ShowMsg(SetLabel);rn rn dt.Columns.Add("yvalue", typeof(string));rn dt.Rows.Add();rn rn private void SetLabel(string strMsg)rn rn rn gvOpint.DataSource = dt;rn gvOpint.DataBind();rn rn protected void Button1_Click1(object sender, EventArgs e)rn rn Sockelisten();rn rn rn void Sockelisten()rn rn rn IPAddress ips = Dns.GetHostAddresses(Dns.GetHostName())[0];rn IPEndPoint ip = new IPEndPoint(IPAddress.Parse("192.168.2.59"), 6666);rn Socket soc = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp);rn soc.Bind(ip);rn soc.Listen(10);rn Socket hander = soc.Accept();rn while (true)rn rn byte[] bytes = new byte[1024];rn int len = hander.Receive(bytes);rn string st = Encoding.Default.GetString(bytes);rn dt.Rows.Add();rn dt.Rows[dt.Rows.Count - 1][0] = st;rn rn [color=#FF6600] GridView.Invoke(SM); //这一句<em>代码</em>在CS中是会报错的[/color]rn rn Thread.Sleep(1000);rn rn rn[/code]
立体视觉摄像机标定、立体匹配、三维重建方面的代码
立体视觉摄像机标定、<em>立体匹配</em>、三维重建方面的<em>代码</em>,蛮有用哦
立体匹配(ADCensus)
VS2012下调试好的<em>代码</em>,需要配置PCL,BOOST,OpenMP
SGM立体匹配
采用多路动态规划算法实现的双目<em>立体匹配</em>,采用了8个方向,针对PC进行了优化,多线程实现,可以得到精确的视差图像
立体匹配demo
该软件可以计算一对图像对的深度信息。
steoro立体匹配
国外的一个程序,用cuda编译,进行快速的匹配,效果还不错
双目视觉——立体匹配
参考博客: 基于OpenCV的双目测距:https://www.cnblogs.com/daihengchen/p/5492729.html 双目<em>立体匹配</em>获取深度图:https://www.cnblogs.com/riddick/p/8486223.html 基于Opencv的<em>立体匹配</em>算法+ELAS:https://blog.csdn.net/chuhang_zhqr/article/det...
立体匹配.rar
基于金字塔NCC的<em>立体匹配</em>算法。文件中带有图片可以进行实验。适合初学者进行实验。
立体匹配图片集
<em>立体匹配</em>图片集共21对,毕业设计时候做<em>立体匹配</em>的时候可以用到。
bs中关于下载的问题
如果我想做一个连接到data目录下的resource 文件夹下 book.rarrn 改怎么写呀?rn我用的数据库是 test.nsfrn 在data目录下。
lotus做的bs论坛下载
这是我自己做的一个论坛,欢迎大家试用.rnhttp://newwei2001.blogchina.com/
传播智课Lucene+代码
<em>传播</em>智课Lucene+<em>代码</em>.由于verycd<em>下载</em>速度太慢现在分享给大家
前向传播与反向传播代码
前向<em>传播</em>与反向<em>传播</em><em>代码</em>:
tensorflow 前馈传播代码 python
tensorflow python 前馈<em>传播</em><em>代码</em> ,自己动手完成深度学习前馈<em>传播</em>
假设检验和置信度的选取
市场营销研究 --假设检验和<em>置信度</em>的选取
二手房房价预测(置信度
import os os.chdir(r"E:\BaiduNetdiskDownload\6inference") import pandas as pd house_price_gr = pd.read_csv(r'house_price_gr.csv', encoding='gbk') house_price_gr.head() #先查看一下数据 dis_name rate 0...
置信度,置信区间,区间估计
参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7dc56e6e0100r187.html 置信区间(间距)是指,在某一<em>置信度</em>下,总体参数所在区域的长度。 <em>置信度</em>(置信水平)是也称为可靠度,或置信系数,即在抽样对总体参数作出估计时,由于样本的随机性,其结论总是不确定的。是指正确的概率。(1-α 为<em>置信度</em>或置信水平其表明了区间估计的可靠性) 显著性水平是估计
支持度和置信度
支持度(support) 支持度:{X, Y}同时出现的概率,例如:{尿布,啤酒}同时出现的概率 {尿布,啤酒}的支持度 = 800 / 10000 = 0.08 {尿布,面包}的支持度 = 100 / 10000 = 0.01 注意:{尿布,啤酒}的支持度等于{啤酒,尿布}的支持度,支持度没有先后顺序之分 <em>置信度</em>(confidence) <em>置信度</em>:购买X的人,同时购买Y的概率,例...
关联规则 置信度定义
NULL 博文链接:https://wang-peng1.iteye.com/blog/2335888
分析线性回归置信度
rn 在人工智能大行其道的时代,许多开发者对Python这门编程语言都比较熟悉。但是如何用它实现一个企业级别的项目,可能许多同学还存在一些困难。本职业规划路线是专门针对想要从事Python&n<em>bs</em>p;web开发的同学而准备的,并且是严格按照企业需求的标准定制的学习路线。路线中包含Python基础和进阶、前端、MySQL数据库、Flask和Django框架以及多个企业真实项目。在学习完本路径中所有的课程后,从前端页面的实现,到后台<em>代码</em>的编写,再到数据库的管理,一人可以搞定一个公司网站的所有事情,真正实现全栈开发,让你升职加薪不是梦! rnrnrn rn rnrnrn rn rn
置信度与置信空间
置信区间 样本估计总体平均值误差范围的区间,用中括号[a,b]表示。a、b的具体数值取决于你对于”该区间包含总体均值”这一结果的可信程度,因此[a,b]被称为置信区间。  举例说明:你打枪打10次,你可以得到一个平均值8,再打10次可能就是7了,而总体的期望是客观存在不会变的。样本是从总体中抽出来的,那么样本的均值和总体的期望应该差的不远吧?你射击的均值是8,总体的期望总不能是1吧?所以,你若...
聊聊置信度与置信区间
总第143篇/张俊红今天这篇聊聊统计学里面的<em>置信度</em>和置信区间,好像没怎写过统计学的东西,这篇试着写一写。1.点估计在讲<em>置信度</em>和置信区间之前先讲讲点估计,那什么是点估计呢?...
概率机器人的置信度
概率机器人的置信分布概率机器人一个主要的概念是<em>置信度</em>(belief),<em>置信度</em>反映了机器人有关环境状态的内部信息,例如,在一些全局坐标系中机器人的位姿可能是xi=(14.12,12.8.450)x_i=(14.12,12.8.45^0),但是因为位姿不能直接测量,通常机器人是不知道自己的位姿的,但是机器人是必须要从数据中推测出其自己的位姿的,因此要从位姿的内部<em>置信度</em>(belief)识别出真正的状态。
区间估计及置信度的模拟实验
概率论上机课程设计,关于区间估计及<em>置信度</em>的模拟实验。期间利用R软件的编程
支持度与置信度
支持度: P (A并B):A、B同时出现在D(事务集)中的概率,表示AB的关联是否密切。 <em>置信度</em>: P(B|A):在已经发生A的事务集D中,出现B的概率,表示AB是否能够捆绑销售。
计算深度学习模型预测置信度
np.argsort(proba)[::-1][:2] proba为模型预测后的ndarray或list等。 np.argsort()建立从小到大的索引 [::-1]逆序,变成从大到小 [:2]取两个 ‘{:.2f}%’.format(proba[i]*100)保留两位输出 import numpy as np proba = [0.9,0.01,0.05,0.04] print(np.args...
关于置信区间、置信度的理解
关于置信区间和<em>置信度</em>的理解,在网上找了两个相关的观点感觉讲的很好,恍然大悟。 简单概括。 参数只有一个是固定的不会变。我们用局部估计整体。 参数95%的<em>置信度</em>在区间A的意思是: 正确:采样100次计算95%<em>置信度</em>的置信区间,有95次计算所得的区间包含真实值。 错误:采样100次,有95次真实值落在置信区间。 真实值不会变,变得是置信区间。 下面是两个引用: http://b
FP关联规则置信度
FP关联规则计算<em>置信度</em>的方法:参考Mahout FP算法相关相关源码。 只是单机版的实现,并没有MapReduce的<em>代码</em>,可以参考: http://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/41279833 实现思路
置信区间和置信度
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不改代码,CS转BS
通过satrda的浏览器插件,可以直接把CS程序转换成BS运行,包括.net、C++、PB、delphi、VB等的CS程序都可以转化。在浏览器中输入自己配置的地址后,插件会自动<em>下载</em>上传的CS应用,并加载到浏览器中。 运行效果如图: 设置方法 1.<em>下载</em>SATRDA 最新版本可在QQ群:345559891 <em>下载</em> 2.运行服务端 运行示例server目录下面的...
基于opencv的立体匹配
实现了单目摄像头的立体重建,开发环境是vs2010,内容比较简单。
三维重建 特征点提取 立体匹配
这个是计算机视觉三维重建的领域。该<em>代码</em>实现特征点提取和<em>立体匹配</em>的功能。三维重建模拟人眼,进行双目拍摄。这里在经典特征点特区SURF算法基础上,加入极线约束的思想,去除噪声和匹配错误的杂点。有很好的匹配效果。
立体匹配之二】SGBM
双目图像稠密匹配可以分为4个基本步骤: Matching cost computation; Cost aggregation: connects the matching cost within a certain neighborhood; Disparity computation: selects the disparity with the lowest matching cost; ...
立体匹配中的若干问题研究
<em>立体匹配</em>中的若干问题研究,针对<em>立体匹配</em>中出现的问题进行研究分析
【OpenCV开发之五】立体匹配
方法一: 关键看匹配函数,不同版本对应的函数可能发生变化: #include "cv.h" #include "cvaux.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" //reference: OpenCV1.1 cvref.htm //by Gong Peiliang in SIA, CAS; //11-11 2008 //东门吹雪 int mai
双目立体匹配 Census
双目<em>立体匹配</em> Census算法 编译环境: visual studio 2015 + opencv3.2.0 + windows 10
立体匹配经典文献
Research on improved SIFT stereo matching algorithm;Binary Stereo Matching;Stereo Matching with Color-Weighted Correlation,Hierarchical Belief Propagation and OcclusionHandling;基于立体视觉分析的显著性区域检测算法_汪婷 等共计三十多篇中英文文献
立体匹配sad算法
只是一个很简单的<em>立体匹配</em>,可以运行。如果是做计算机视觉方面的东西,还是有一定的参考价值。
BS
结构
立体匹配(opencv实例)
<em>立体匹配</em>(opencv实例) 1、类定义 (1)类StereoBM 位于:#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" 使用块匹配算法计算<em>立体匹配</em>。 class CV_EXPORTS_W StereoBM { public:     enum { PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE = 0, PREFILTER_XSOBEL
基于图像分割的立体匹配方法
1.绪论 <em>立体匹配</em>是三维重建系统的关键步骤,并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图,可以通过构建能量函数对应<em>立体匹配</em>的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等,图割算法不仅精度高,收敛速度快,并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算...
双目立体匹配系统
使用MFC作为基本框架,在VS2015与OPenCV环境下编译而成,作为机器视觉课程设计。
立体匹配可用的图像对
做<em>立体匹配</em>时候,图像对质量的好坏直接影响到最终结果的好坏,这些图片大都是经典的或者拍照后经过矫正的图像对
双目视觉立体匹配算法研究
双目视觉<em>立体匹配</em>算法研究 本文由两部分组成,分别对双目视觉的算法和未标定图像的<em>立体匹配</em>进行了研究 和算法的实现。
opencv3.4.6 立体匹配:StereoBM算法
OpenCV更新到3.0版本后,Stereo模块变化的挺多的,首先去掉了StereoBMState和StereoSGBMState这两个专门控制BM和SGBM算法参数的类,而且StereoBM不能直接声明实例,需要放到智能指针里cv::Ptr&lt;cv::StereoBM&gt;声明才行,而且不能直接通过访问state来访问参数,只能通过setter和getter方法来设置和获取参数。而且,BM...
立体匹配—NCC算法代码
NCC算法是<em>立体匹配</em>较为经典的一个算法,其定义为: 其中Wp为以像素p=(px,py)为中心的匹配窗口。I1为左图匹配窗口内的像素,I2为右图匹配窗口内的像素。 下面是用C++编写的算法:/*********************************************** * * left_sq存放了左图窗口内像素与均值差值的平方 * right_s
基于动态规划的立体匹配算法研究
动态规划,<em>立体匹配</em>计算研究
立体匹配与视差计算
双目匹配与视差计算 <em>立体匹配</em>主要是通过找出每对图像间的对应关系,根据三角测量原理,得到视差图;在获得了视差信息后,根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。<em>立体匹配</em>技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题,主要是以下因素的影响: ........... C、 视差获取 对于区域算法来说,在完成匹配代价的叠加以后,视差的获取就很容易了,只需在一定范围内选取叠加匹...
001 立体匹配代码及使用记录
一、ADCensusADCensus源<em>代码</em> 这份<em>代码</em>是从Github上面找到的,一般情况需要配置的库有OpenCV,BOOST,libConfig,PCL。一开始我在Windows操作系统上面配置,但是发现libConfig的配置非常麻烦,并且编译的时候会出现一堆莫名其妙的问题,所以之后选择转战Ubuntu。1.Ubuntu下库的配置记录 OpenCV2.4.13配置一些packages [com
半全局立体匹配方法调研,以及一些立体匹配方向的思考
写大论文的时候看到了这篇文章,感叹到作者科研的创新 《ANon-LocalCostAggregationMethodforStereoMatching》 一种非局部代价聚合<em>立体匹配</em>方法 对于基于局部信息的<em>立体匹配</em>,采用的一般都是滑动窗口,作者创造性的提出使用最小生成树并结合其性质完成了全局代价聚合的值传递工作,效果很好...
【BS学习】BS总结
【背景】        2016年5月26日,我开始了BS的学习之旅,期间经过期末考试、机房合作、自学考试、软件设计师考试、毕业论文……        这样再回首,感觉自己在BS阶段历经了很多精彩的生活。而在今天,2016年的最后一天,这篇BS的总结博客,标识着一个阶段的结束,也标识着一段新旅程的开始!这篇博客记录下自己BS旅程的一些站点,期待自己明天能走的更远~~   【五彩缤纷的学习
BS EN55032-2015和BS EN55035-2017.zip
现今的多媒体设备,无论从技术配置角度,还是从使用功能的角度,都呈现综合化的趋势,无法归类为单纯的信息技术设备或者音视频设备。所以EN55032替代了之前的EN55022和EN55013,EN55035替代了之前的EN55024和EN55020。
动态规划实现立体匹配
动态规划原理实现<em>立体匹配</em>,分为行方向和列方向两次动态规划。没有用到opencv,采用c++自己实现的。
Java面向对象程序设计模拟试题下载
Java面向对象程序设计模拟试题Java面向对象程序设计模拟试题Java面向对象程序设计模拟试题 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/liuzhaohui166/2535309?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liuzhaohui166/2535309?utm_source=bbsseo[/url]
VC 网口转发到串口的中间件下载
VC 网口转发到串口的中间件 测试包,说明文档 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Onsunsl/3450360?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Onsunsl/3450360?utm_source=bbsseo[/url]
51单片机开发板原理图(电路图).下载
51单片机开发板原理图(电路图,使用Protel 99se画图,值得参考! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/hitsz11s052081/4163120?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hitsz11s052081/4163120?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的