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  1. Visual C 2008程序设计完全自学教程.pdf

  2. 第一篇 Visual C++ 2008基础知识 第1章 开始使用Visual C++ 2008 1 1.1 .NET Framework 3.5 1 1.1.1 什么是.NET Framework 1 1.1.2 公共语言运行库CLR 2 1.1.3 .NET Framework类库 2 1.1.4 .NET Framework 3.5的新功能 3 1.2 C++应用程序 3 1.3 Visual C++ 2008与Visual Studio 2008 4 1.4 控制台应用程序 7 1.4.
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-03-07
    • 文件大小:36700160
    • 提供者:dongdong993
  1. 双目标定图像数据集

  2. 打印的标定板每个格子大小为4cm*4cm. 数据集数量为40张. 标定后的T如下 T: !!opencv-matrix rows: 3 cols: 1 dt: d data: [ -6.0660435539064854e-02, -1.2209630833796844e-04, 9.8321891780593206e-04 ] ``` 两个虚拟相机的基线b=normal(T) 标定出来的基线距离为b=6.06mm 实际量出来的6.1mm 误差在1mm之内
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-11-15
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:ktigerhero3
  1. KITTI数据集图像序列转换成rosbag文件

  2. 该脚本可以将KITTI数据集中的图像序列换转成ROS中的.bag文件格式。具体使用方法代码中给了示例。例如:将双目数据转换成.bag文件: python img2bag_kitti_StereoBag.py /home/Andy/my_workspace/Dataset/KITTI/01 KITTI_01.bag /home/Andy/my_workspace/Dataset/KITTI/01/times.txt
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-02-26
    • 文件大小:6144
    • 提供者:u014709760
  1. 04.zip KITTI数据集的一小部分

  2. KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。上传部分包含双目两个相机的的灰度图像,相机内参以及时间序列。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-08
    • 文件大小:139460608
    • 提供者:weixin_43389538
  1. ETH3D双目数据集

  2. ETH3D数据集中的双目图像部分,包括双目图像和相机参数,在自己实验过程中用到的,分享给大家,希望有帮助。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-02
    • 文件大小:40894464
    • 提供者:qq_41341310
  1. 双目数据集Middlebury Stereo Data2014(三)

  2. 双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets,包含Middlebury Stereo官网上面的2014的数据集双目图像和相机参数,分享给大家。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-31
    • 文件大小:186646528
    • 提供者:qq_41341310
  1. 双目数据集Middlebury Stereo Data2014(一)

  2. 原网站下载整理,因为完整数据集几个G,所以仅仅整理上传了双目图像,资源太大总共分为三部分,在这提供给大家
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-31
    • 文件大小:191889408
    • 提供者:qq_41341310
  1. 红外数据集10.rar

  2. 红外车辆图像,标注的是Pascal voc格式。使用福禄克tix660拍摄,与可见光图像相比,红外图像往往分辨率低,图像中的目标轮廓信息弱,边缘模糊、对比度较低,使得红外图像中网络能够提取的特征信息少。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-06-22
    • 文件大小:568320
    • 提供者:weixin_42432844
  1. 双目相机标定数据集--

  2. 里面是一些用于标定的图片.标定板拍摄的张数要能覆盖整个测量空间及整个测量视场,把相机图像分成四个象限(如图1所示),应保证拍摄的标定板图像均匀分布在四个象限中,且在每个象限中建议进行不同方向的两次倾斜,图2是一组推荐摆放方式图片。 标定图片的数量通常在15~25张之间,图像数量太少,容易导致标定参数不准确。 圆或者圆环特征的像素数尽量大于20,标定板的成像尺寸应大致占整幅画面的1/4 用辅助光源对标定板进行打光,保证标定板的亮度足够且均匀 标定板成像不能过爆,过爆会导致特征轮廓的提取的偏
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-11-13
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42162134
  1. 基于多任务学习的立体匹配算法

  2. 引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38653443
  1. 面向无人机自主飞行的无监督单目视觉深度估计

  2. 针对双目视觉深度估计成本高、体积大以及监督学习需要大量深度图进行训练的问题,为实现无人机在飞行过程中的场景理解,提出一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先,为减小不同尺寸目标对深度估计的影响,将输入的图像进行金字塔化处理;其次,针对图像重构设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络,该网络基于输入的左视图或右视图以及生成对应的金字塔视差图,采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图;最后为提高深度估计的精度,将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_38623000
  1. 基于注意力机制的立体匹配网络研究

  2. 为了提高基于双目视觉中立体匹配在弱纹理场景下的精准性,提出了一种基于注意力机制特征提取的三维重建算法。利用卷积神经网络(CNN)训练左右图像的特征表示,计算出立体匹配的匹配代价。在CNN特征提取阶段,加入图像注意力机制模块和通道注意力机制模块,得到特征图各个像素点之间的联系,使网络可以更好地捕获图像上下文信息,进而在重建过程中能够更加精确地重建出弱纹理区域。对于网络损失函数,集成了语义编码损失,最终将损失函数定义为语义编码损失和重建损失的加权和,有效提升了弱纹理区域下的重建精度。使用KITTI和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_38621565
  1. 基于三维点云匹配的手掌静脉识别

  2. 针对现有手掌静脉认证系统误拒率较高以及不支持大数据集匹配的问题,设计了基于透射式光源的双目视觉静脉三维点云重建装置,提出了基于三维点云匹配的手掌静脉认证算法。系统使用850 nm 透射式发光二极管(LED)光源作为照明装置,由双目摄像机拍摄静脉视差图像进行三维重建。选择手掌静脉作为特征点描述其空间三维结构,提出了一种改进的内核相关性分析方法匹配三维点云。针对200 组点云数据的实验结果验证了该方法的可行性和有效性,识别率达到了98%,误拒率2%,误识率0%,总特征维数约8000 至12000 维
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38722184
  1. Mono3D:“单目视频单声道化”的源代码(SIGGRAPH Asia 2020)-源码

  2. 单眼双目视频 《 ACM图形交易》(SIGGRAPH亚洲2020年发行),第1卷。 2020年12月,第6号,第39卷,第228:1--228:16页。 [] [ ] [] Mono3D是将双目视频单声道化为具有隐式编码的立体声信息的常规单眼视频的实现,从而可以高质量地恢复原始的双目视频。 在线演示 环境 请参考 。 数据集 由于版权问题,我们无法发布整个3D电影数据集。 但是本文中使用的双目图像数据集和部分双目视频数据集是公开可用的: 和 。 准备Flickr1024以训练图像版本模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42097208
  1. 基于光谱不变性特征的交叉光谱立体匹配

  2. 双目立体匹配是计算机视觉的重要领域之一。由其获得的深度信息对于场景重建有着非常重要的作用。对于交叉光谱图像对(左、右视角采样于不同谱段的二维图像组)而言,图像匹配点之间由于采样光谱差异而存在灰度差异,所以在立体匹配过程中,基于亮度恒定性假设的传统立体匹配算法会失效。基于上述问题,本文章设计了一种基于HOG的光谱不变性特征描述子,对光谱数据进行光谱不变性特征提取,形成稠密的特征描述子,并计算交叉光谱图像对特征描述子之间的巴氏距离,最后利用马尔科夫随机场估计场景深度信息。本文章分别在双目立体匹配数据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38618140
  1. 融合多尺度局部特征与深度特征的双目立体匹配

  2. 针对立体匹配中不适定区域难以找到精确匹配点的问题,提出一种融合多尺度局部特征与深度特征的立体匹配方法。特征融合阶段包括两部分,其一是融合不同尺度下Log-Gabor特征和局部二值模式特征组合的浅层次特征,其二是将多尺度浅层融合特征和卷积神经网络提取的深度特征进行级联,形成既包含语义信息又包含结构化信息的特征图像。通过在极线垂直方向添加不同强度的噪声来构造正负样本,减小图像中极线对齐欠准带来的误差。将该方法与两种变体方法(改变或舍弃部分模块)在KITTI数据集进行对比实验,结果表明各模块设置具有合
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:23068672
    • 提供者:weixin_38651165
  1. 基于多维特征融合的双目立体匹配算法研究

  2. 大部分基于卷积神经网络的双目立体匹配算法往往将双目图像对的像素级别特征作为匹配代价进行计算,缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力,导致不适定区域(如弱纹理区域、反光表面、细长结构、视差不连续区域等)的匹配精度差,进而影响整体立体匹配精度。针对这个问题,提出一种基于多维特征融合(MDFF)的立体匹配算法,该算法主要由三个模块组成:残差开端(Inception-ResNet)模块、空间金字塔池化(SPP)模块和堆叠沙漏网络(SHN)模块。Inception-ResNet模块主要提取图像对局部特
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_38516863
  1. 先进驾驶辅助系统中基于单目视觉的场景深度估计方法

  2. 针对先进驾驶辅助系统对车辆前视景深信息的需求,在无监督学习框架下提出了一种基于单目视觉的场景深度估计方法。为了降低不同尺寸的前视目标对景深估计结果的影响,采用金字塔结构对输入图像进行预处理;在训练过程中,将深度估计问题转化为图像重建问题,利用双目图像设计了新的损失函数代替真实深度标签,解决了真实场景景深数据难以获取的问题;将中间多尺度的视差图与原输入图像的尺寸统一,改善了深度图中的空洞现象,提升了景深估计精度。在KITTI和Make3D数据集上的定量与定性对比结果表明,本方法可以获得准确度较高的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-22
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_38665449
  1. 考虑多位姿估计约束的双目视觉里程计

  2. 为了提升复杂环境中双目视觉里程计的精度,提出一种考虑多位姿估计约束的双目视觉里程计方法.首先,分别建立匹配深度已知点与深度未知点的数学模型,将深度未知点引入2D-2D位姿估计模型,从而充分利用图像信息;然后,基于关键帧地图点改进3D-2D位姿估计模型,并结合当前帧地图点更新关键帧地图点,从而增加匹配点对数,提高位姿估计精度;最后,根据改进的2D-2D及3D-2D位姿估计模型,建立多位姿估计约束位姿估计模型,结合局部光束平差法对位姿估计进行局部优化,达到定位精度高且累积误差小的效果.数据集实验和实
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_38609247