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双目视觉相关代码

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简介：
本项目包含多种双目视觉算法的实现代码，适用于立体匹配、深度估计及三维重建等应用场景。 本项目基于博客上的许多资料完成，主要内容包括：1. 使用MATLAB进行标定；2. 利用OpenCV实现立体校正；3. 采用BM、SGBM和GC算法进行匹配；4. 最后通过公式法还原三维图像。适合需要相关技术的人参考使用。

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  • 双目视觉相关代码
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    本项目包含多种双目视觉算法的实现代码，适用于立体匹配、深度估计及三维重建等应用场景。 本项目基于博客上的许多资料完成，主要内容包括：1. 使用MATLAB进行标定；2. 利用OpenCV实现立体校正；3. 采用BM、SGBM和GC算法进行匹配；4. 最后通过公式法还原三维图像。适合需要相关技术的人参考使用。
     
  • 双目视觉的FPGA代码
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    本项目专注于开发基于FPGA平台的双目视觉算法硬件实现，旨在优化立体匹配、深度估计等关键步骤，提高计算效率和实时性。 双目视觉技术是一种基于立体视觉原理的三维信息获取方法，通过两个摄像机模拟人类双眼从不同角度捕捉同一场景，并利用图像处理算法计算物体深度信息。在FPGA（现场可编程门阵列）上实现该技术能够提供高速、实时的数据处理能力，适用于机器人导航、自动驾驶和无人机避障等需要快速响应的应用场景。 使用VERILOG语言编写双目视觉的FPGA代码通常涉及以下核心模块与算法： 1. 图像采集：接收并传输来自两个摄像头的图像数据。这包括同步信号管理、像素流控制及格式转换，以确保稳定的数据流转。 2. 相机标定：准确计算深度信息前需先完成相机参数校准，如内参矩阵和畸变系数等。这些参数可通过算法预处理并存储在FPGA中供快速查询使用。 3. 特征匹配：识别两幅图像中的对应关键点，常用SIFT、SURF或ORB特征提取与配对方法。设计高效并行化算法可显著提高匹配速度。 4. 匹配优化及立体匹配：采用SGM等半全局匹配技术计算像素级别的视差图以实现高精度深度估计。 5. 深度估算和后处理：将视差图像转换为深度信息，考虑左右一致性校验、边缘检测等因素，并进行滤波与降噪操作提升数据质量。 6. 控制接口管理：通过SPI、I2C或LVDS等串行/并行通信协议输出计算结果，同时根据具体需求实现与其他硬件设备的交互控制。 FPGA凭借其可编程性和强大的并行处理能力，在双目视觉系统中能够高效地完成图像采集、处理和数据传输任务，极大提升了系统的实时性能。从图像获取到深度信息估计全过程的设计与优化要求深入理解双目视觉原理及VERILOG语言的应用技巧，为学习者提供了丰富的实践机会和发展空间。
     
  • MATLAB双目视觉代码-视觉研究代码-Reasearch-Code
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    本项目包含用于双目视觉研究的MATLAB代码，旨在提供一个进行深度估计和立体视觉分析的研究平台。适合科研与学习使用。 这段文字描述了我在范德比尔特视觉研究中心担任大三研究助理期间从事的一些项目中的代码工作。我使用Psychtoolbox for MATLAB创建类似于游戏的实验，以探索视觉认知、注意力眨眼以及双眼竞争，并以此来研究注意力对双稳态感知的影响。这些实验利用镜子立体镜向每只眼睛呈现对比的视觉信息，并记录对象的响应时间和准确性。
     
  • 双目立体视觉代码包.rar
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    该资源为一个包含双目立体视觉相关算法和实现代码的压缩文件，适用于计算机视觉领域的学习与研究，便于开发人员快速搭建实验环境。 立体匹配算法程序允许用户添加自己的图片来测试程序效果。
     
  • 双目立体视觉的源代码
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    本项目包含实现双目立体视觉的核心算法和源代码，旨在提供一种计算三维深度信息的方法，适用于机器人视觉、自动驾驶等领域。 双目立体视觉源代码涵盖了标定、匹配以及三维重建等功能。
     
  • 视觉SLAM十四讲相关代码
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    《视觉SLAM十四讲》相关代码提供了书中的算法实现，帮助读者更好地理解同时定位与地图构建技术，并应用于实际项目中。 视觉SLAM十四讲配套代码提供了丰富的实践资源，帮助学习者深入理解并应用书中理论知识。这些代码涵盖了从基础到高级的各种应用场景和技术细节，是进行深度研究与开发的重要参考材料。
     
  • 双目相机视觉系统的开发与标定(立体视觉)
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    本研究聚焦于双目相机视觉系统的设计与精确标定技术，以提升立体视觉应用中的深度感知能力和图像匹配精度。 输入左右相机采集的一系列图像（包括目标和标定板），实现相机内外参数的标定，并利用立体视觉原理计算目标相对于左右相机的空间三维坐标以及空间距离。 圆点靶标相较于棋盘格靶标，具有一定的局限性但也有其独特的优势。优点在于，在投影仪与相机等设备进行校准时，需要获取特征点中心处投射光的信息（如相移法）。然而，由于棋盘格的角点特性，难以获得这些信息。圆点靶标的这一优势在华中科技大学关于相机和投影仪标定的文章《Accurate calibration method for a structured light system》中有详细阐述，并且目前圆点标定板更多地应用于三维扫描设备。 同时，其缺点也很明显：当圆形标记与相机光轴不垂直时，在提取特征中心（无论是使用Steger方法还是OpenCV的blob检测）会遇到精度问题。实际拍摄过程中很难保证靶标的摆放角度完全符合这一条件。
     
  • 双目视觉测距
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    双目视觉测距是一种模拟人类双眼感知深度的技术，通过分析两个摄像头捕捉到的图像差异来计算目标物体的距离。该技术广泛应用于自动驾驶、机器人导航及AR/VR领域中，为设备提供准确的空间定位信息和环境理解能力。 关于视觉双目的测量，虽然网上有很多资料，但很多资源讲得不够清晰完整。我这个代码能够准确地计算出深度信息，前提是你需要确保标定工作是正确的。
     
  • 基于OpenCV的双目视觉相机标定与三维重建代码
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    本项目利用OpenCV库实现双目视觉系统的相机标定及三维空间重建。通过精确计算，生成深度图和点云数据，为机器人视觉、自动驾驶等领域提供技术支持。 OpenCV编写的双目视觉摄像机标定及三维重建代码。这段文本主要描述了使用OpenCV库进行双目视觉系统的相机标定以及基于此的三维空间重建的相关代码实现。