目标 在本节中, 我们将学习根据立体图像创建深度图。 基础 在上一节中,我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到,如果我们有两个场景相同的图像,则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。 上图包含等效 ...
双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左 右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量 三维重建 以及虚拟视点的合成等。 在上一节中,我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到,如果我们有两个场景相同的图像,则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一 ...
2021-12-08 10:14 0 741 推荐指数:
目标 在本节中, 我们将学习根据立体图像创建深度图。 基础 在上一节中,我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到,如果我们有两个场景相同的图像,则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。 上图包含等效 ...
我们在前两次教程中概述了OpenCV对于图像的滤波,通常对于一个实战项目而言,滤波之后的下一步操作就是图像的形态学处理了,从本次教程开始,我们正式步入了OpenCV图像形态学处理的部分。 形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像 ...
在OpenCV中我们经常会用到图像的缩放,旋转以及平移,比如有的时候我们想对一类图片进行操作,这个时候我们就需要对这一类的图片进行尺寸统一,在以后深度学习的学习中,我们也会发现,对于数据集的训练,它们的数据集样本通常都是尺寸统一的。 缩放 在OpenCV中,使用函数cv2.resize()实现 ...
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作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中, 我们将学习如何通过一种称为“修复”的方法消除旧照片中的小噪音,笔画等。 我们将看到OpenCV中的修复功能。 基础 ...
从这个结果可以出:现在每个像素都由一个三元素组表示,并且每个整型(integer)向量 读取图像处理 cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像 灰度图像 ...
由于种种原因,图像中难免会存在噪声,需要对其去除。噪声可以理解为灰度值的随机变化,即拍照过程中引入的一些不想要的像素点。噪声可分为椒盐噪声,高斯噪声,加性噪声和乘性噪声等,参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52889476 噪声主要通过平滑进行抑制和去除 ...
目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法,计算机立体视觉成像,坐标测量机法,莫尔条纹法,结构光法等等,针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面,深度图像的分割技术 ,深度图像的边缘检测技术 ,基于不同视点的多幅深度图像的配准技术,基于深度数据的三维重建技术,基于三维深度图像的三维目标识别技术 ...