Advertisement

使用Matlab和OpenCV的常用立体视觉函数包含了视差图等内容，需进行二次开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用MATLAB与OpenCV结合，实现并扩展了立体视觉技术中的关键算法，包括生成高质量视差图等功能，并提供二次开发接口。 常用的立体视觉函数利用了MATLAB和OpenCV编写，并涵盖了视差图等相关知识。这些功能需要进行二次开发以满足特定需求，可以作为参考。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用Matlab和OpenCV的常用立体视觉函数包含了视差图等内容，需进行二次开发
    优质
    本项目利用MATLAB与OpenCV结合，实现并扩展了立体视觉技术中的关键算法，包括生成高质量视差图等功能，并提供二次开发接口。 常用的立体视觉函数利用了MATLAB和OpenCV编写，并涵盖了视差图等相关知识。这些功能需要进行二次开发以满足特定需求，可以作为参考。
     
  • 利用OpenCV进行双目立体视觉测距
    优质
    本项目旨在通过OpenCV库实现双目立体视觉技术，用于计算空间中物体的距离。结合StereoBM和StereoSGBM算法生成视差图，并据此精确测量深度信息。 本段落基于OpenCV的双目立体视觉测距技术进行研究，涵盖双目立体视觉模型、摄像机标定以及立体匹配等内容。
     
  • 利用Python和OpenCV进行双目立体视觉的图像匹配及测距研究【100010478】
    优质
    本研究探讨了运用Python编程语言结合OpenCV库实现双目立体视觉技术，专注于图像匹配与深度信息提取方法的研究及其在距离测量中的应用。项目编号为【100010478】。 本研究的主要内容包括：首先，在深入探讨相机成像及坐标系原理的基础上，利用维视双目立体视觉测量平台MV-VS220完成了双目相机的标定工作，并采集了目标物体的图像数据；其次，在进行灰度化、二值化和加噪等必要图像预处理后，研究并实验了SIFT与SURF特征点提取及匹配算法的效果，同时探讨了测距模型以及视差深度计算方法以获取目标物的深度信息，并对测量误差进行了分析讨论；最后，基于维视双目立体视觉测量平台MV-VS220和Python+OpenCV开发工具设计并实现了一个双目立体视觉图像匹配与测距原型系统，该系统能够演示关键环节的过程及结果，并进行不同算法性能的比较。
     
  • 双目视觉立体视差图计算模块
    优质
    本模块采用先进的双目视觉技术，通过分析两幅图像间的立体视差，精确构建三维空间模型，广泛应用于机器人导航、自动驾驶和虚拟现实领域。 立体视觉 双目视觉 视差图计算 模块exe文件
     
  • 利用MATLAB求解立体图像的视差图
    优质
    本研究运用MATLAB软件进行算法开发与测试，专注于解决从一对立体图像中计算出准确视差图的问题，为计算机视觉领域提供技术支持。 最近在实验室研究有关立体图像舒适度的项目，简单地了解了如何通过程序代码获取视差图的方法。
     
  • 利用双目立体视觉进行距离测量
    优质
    本研究探讨了通过双目立体视觉技术实现精确的距离测量方法，旨在提供一种高效、准确的空间感知解决方案。 基于双目立体视觉的距离测量是硕士毕业论文的主题。
     
  • 双目立体视觉的标准图片及视差图匹配
    优质
    本研究探讨了双目立体视觉技术中的标准图像选取与视差图匹配方法，旨在提高三维场景重建和深度信息提取的精度与效率。 双目立体视觉标准匹配图片以及视差图。
     
  • 利用Python和OpenCV进行双目立体视觉图像匹配及测距+源码+文档解读
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV库实现双目立体视觉技术，涵盖图像匹配与深度信息提取，并提供详尽代码示例与解析文档。 双目立体视觉是计算机视觉领域的重要组成部分之一，通过使用双目相机获取目标物体的图像，并经过处理得到该物体在场景中的三维信息，从而实现在非接触条件下测量距离的目标，操作简便高效。本次毕业设计主要研究内容是在双目立体视觉平台上进行图像匹配和目标物体的距离测量技术的研究。其中，在图像特征提取方面探讨了SIFT算法与SURF算法的应用；对于特征匹配部分则考察了BF方法及FLANN方法的使用情况；在距离测量环节，则通过视差深度计算结合视觉坐标系转换来实现三维位置定位与测量。 本次设计基于维视双目立体视觉测量平台MV-VS220，采用Python和OpenCV语言工具开发一个具备图像采集、匹配处理以及测距功能的原型演示系统。该系统能够展示关键步骤的过程及结果，并支持不同算法性能之间的对比分析。经过测试验证，所构建的原型演示系统在界面设计、核心功能实现及其运行效率等方面均满足了预期的设计要求。
     
  • 关于Middlebury数据集中常用的双目立体视觉图像对
    优质
    本简介探讨了Middlebury数据集在双目立体视觉领域的应用，重点分析了几组关键的图像对，为算法开发与测试提供了重要参考。 在讨论的项目中提到了几个关键元素：cones、teddy、tsukuba 和 venus。这些术语或名称与特定的技术实现或概念有关，并且它们在整个文档中发挥了重要作用，有助于解释相关的技术细节或者实验设计。例如，cones可能涉及到某种数据结构或是算法中的一个组件；teddy可能是某个软件包的名字或者是测试用例的代号；tsukuba则有可能是一个用于评估性能的数据集名称；而venus或许是指向特定环境或平台的一个别称。 这些元素在文档中被详细探讨，并且对理解整个技术方案至关重要。通过分析和讨论它们，读者可以更好地掌握项目的核心内容及其应用背景。
     
  • 获取新单目立体视觉视差图的方法 (2011年)
    优质
    本文介绍了一种创新的新单目立体视觉技术，专注于高效准确地获取视差图，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。该方法在2011年提出，对于理解场景深度信息具有重要意义。 在立体视觉系统里，视差间接反映物体的深度信息，并构成了深度计算的基础。现有的大多数视差计算方法主要应用于双目立体视觉领域，而这种方法中的视差分布不同于单目的双焦立体视觉，后者具有沿极线辐射的特点。鉴于此特点，我们提出了一种适用于双焦单目立体视觉系统的视差计算方法。 在这一过程中，首先会得到初步的视差点，并将其分类为匹配点和误匹配点。接下来应用均值偏移向量（Mean-Shift）算法来估计这些误匹配点的准确位置，该过程依赖于它们与正确匹配点的关系以及图像分割的结果。最终可以生成密集且精确的视差图。 实验结果表明，我们的方法能够高效地从双焦立体图像对中获取高质量的视差点分布信息。