ICode9

RAFT—Stereo 摘要 本文介绍了一种基于光流网络RAFT[35]的新型深度整流立体声系统RAFT- stereo。我们引入了多级卷积gru，它可以更有效地在图像中传播信息。RAFT-Stereo的改进版本可以进行精确的实时推理。RAFT-stereo在Middlebury排行榜上排名第一，在1px的误差上比第二好的方法

代价聚合部分，是SGM的核心 理解之的最重要途径是读paper，然而，相信很多py和我一样，看到这个图的时候，不知所云。我来解释一下： 首先，要理解这里表述的背景： 聚合路径在视差空间上是直线【见右图】，但是，根据沿着聚合路径视差的改变，投影到对应的匹配图像上，就不是直线了【见左图】 我们

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、双目立体匹配是什么？双目视觉：视差：“对极约束”概念：对极几何（Epipolar Geometry）如何计算得到深度呢？ 二、《Bilateral Grid Learning for Stereo Matching Network》论文学习1.文章简介摘要

目前大多数立体匹配算法使用的都是标准测试平台提供的标准图像对，比如著名的有如下两个： MiddleBury: http://vision.middlebury.edu/stereo/； KITTI：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php?benchmark=stereo 但是对于想自己尝试拍摄双目图片进行立体匹配获取深

立体匹配算法的学习 难点分类立体匹配流程Mc-CNN流程DataSets 难点 颜色/亮度在不同区域和光照/阴影条件下可能有差异或噪声。同时可能有区域发光为立体匹配增加难度 其他难点：倾斜面，透视变形，弱纹理区域，重复纹理，透明物体，遮挡和深度不连续的区域。 分类 局部方法（non－local

Pyramid Stereo Matching Network 采用空间金字塔，提出了一个沙漏堆叠的网络，立体匹配效果很好，一个很强的baseline Group-wise correlation stereo network 采用分组的思想

1 双目视觉的视差与深度 人类具有一双眼睛，对同一目标可以形成视差，因而能清晰地感知到三维世界。因此，计算机的一双眼睛通常用双目视觉来实现，双目视觉就是通过两个摄像头获得图像信息，计算出视差，从而使计算机能够感知到三维世界。一个简单的双目立体视觉系统原理图如图 1 所示。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201225125123913.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmF 视差图重建结果较差，有待改进

目录 一、立体匹配算法 　　　1.立体匹配算法分类 二、NCC 视差匹配方法            1.原理  　　　2.NCC计算公式 　　　3.算法流程 　　　4.代码实现 　　    5.不同场景运行 三、结论 四、遇到的问题及解决方法 一、立体匹配算法 1.立体匹配算法分类  在立体匹配中，

 个人博客：http://www.chenjianqu.com/ 原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-80.html 本文是读高翔大佬的<视觉SLAM14讲>的笔记，准备开始入坑了。。。   针孔相机模型     大部分常见的相机都可以抽象为针孔模型：     其中P点是三维空间中的一点，P’点是P在图片上的

前些日子做了一个关于双目立体视觉的入门作业，现在在这里总结一下学到的一些知识（写的可能会有很多欠缺的地方，还望海涵！） 本篇博客不涉及双目标定的知识，关于双目标定网上资料很多，大家可以自行查找学习。 先说一下本博客的双目立体视觉的实现基础，已知以下信息： （1）双目采集图像分辨率为

(SCI二区)2019 Abstract 三维(3D)人脸重建可以采用基于测量的方法或基于模型的方法。前者需要特殊的硬件或设备，如结构化光设置。本文提出了一种基于测量的三维人脸重建方法，即一种特殊的结构光时空散斑投影方法。在此基础上，提出了一种新颖、高效的时空立体重建方法，实现了快

关于MST的算法链接：https://blog.csdn.net/qq_39535750/article/details/81413383 关于MST主要理解：1、查并集、路径压缩（提高查询根节点效率）                                  2、两种生成MST的算法：prim基本思想：不排序、增加节点的思路；kruskal基本思想：先给边

1、先到OpenCV源码目录下，找到匹配的源程序，把打开源程序，把代码复制到自建的工程的源程序中；（标定程序的路径...\opencv\sources\samples\cpp） 标定程序复制到自建的源程序中，如图所示： 2、随便复制标定所用图片中的任意一对图片如left01.jpg和right01.jpg到工程目录中。把extrinsics.ym