注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 《基于RGB-D传感器的3D室内模型创建》摘要

  2. 本项目提出了一种基于Kinect（RGB-D传感器）的成本低廉、快速精准且操作简便的三维重建方法。首先对Kinect彩色摄像机进行标定，获取摄像机的内参数矩阵，并将深度摄像机与彩色摄像机对齐；使用了一种新的基于联合双边滤波的帧间滤波算法，对原始深度图像进行该滤波处理；通过PCL获取点云，并利用ICP算法完成点云精确配准，得到拼接的三维点云图。实验结果表明，该方法能够快速精准地创建3D室内模型。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-09-18
    • 文件大小：385024
    • 提供者：kh1445291129

  1. Kinect测量论文收集（含kinect应用开发实战全书）

  2. 包含kinect实现测量的相关论文；1.基于Kinect的机械臂目标抓取-韩峥--.pdf 2.基于Kinect的人体三维重建与尺寸测量_朱江涛--.caj 3.基于Kinect的三维点云数据处理_陈聪梅.caj 4.基于Kinect的三维人体建模与测量的研究_宋诗超.caj 5.基于Kinect的虚拟试衣系统的设计与实现_胡焰.caj 6.基于Kinect的运动目标跟踪与三维测量_谭艳.pdf 7.基于Kinect深度传感器的三维重建技术应用研究_叶日藏.caj 8.面向KinectRGB_

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-12-02
    • 文件大小：57671680
    • 提供者：qq_34609108

  1. 通过单相机的三维重建来获得高质量的三维场景模型的方法详解.pdf

  2. 近年来，随着计算机硬件的不断快速更新，计算机的处理能力也不断变强。同时场景三维模型的获取技术越来越成熟，我们获得场景的三维模型数据的方式更多也更加方便了。而目前在基于单目和双目的三维重建技术中，单目技术较双目操作简单、而且取材方面更有利于推向市场。本文主要讲述基于单相机的三维重建，然后通过基于累积图的快速NCC匹配的种子扩张算法来进行高精度的三维场景重建。本章对经典的NCC相似度量函数进行优化，以此减少计算时间。而种子像素扩张算法即先选择初始的种子像素，利用视差图进行窗口比较从而获得高置信度的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_39841856

  1. 研究论文-基于点云拼接的植物三维模型重建.pdf

  2. 针对采用点云配准法对植物三维模型重建的运算时间长、配准精度对参数要求高等问题，提出一种基于点云拼接法的植物三维模型重建算法。首先将转盘水平放置于地面上，利用Kinect获得转盘轴线相对于摄像头的位置信息，将植物放置于转盘上并以60°等间隔旋转转盘并对植物进行6次图像采集；然后将彩色和深度图像数据融合得到植物点云，并对原始点云进行背景去除、离群点去除等操作获得理想的点云；最后将来自6个视角的点云分别绕轴旋转相应的角度，从而将点云拼接到一起。实验证明所提出算法的重建效果与点云配准算法的重建效果相似

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 基于Kinect深度图像的三维重建

  2. 随着机器视觉理论的发展和硬件技术的进步，三维重建在生产、生活中的应用越来越广泛，基于Kinect传感器的三维重建得到广泛的应用。针对于现有的Kinect传感器获得的深度图像深度信息丢失的问题，提出了一种新的基于均值滤波的方法对深度图像进行去噪，并对深度图像进行预处理，获取三维点云，用迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法完成点云的精确配准，从而得到配准后物体表面三维点云，并完成物体的三维重建。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：375808
    • 提供者：weixin_38630853

  1. opencv基于棋盘格的相机标定

  2. 需要重建三维信息的项目中，我们需要利用图像平面的特征点 + 特征点对应的深度值 + 内参和外参 ，利用“小孔成像”模型的三角关系，计算出该特征点的三维坐标。 或者径向畸变比较大的情况下，rgb图片都有比较大的畸变，必须校正。 但是相机内参，一般是不好测量的，出厂的参数也很难直接拿来使用，因为制作和装配会有偏差。比如我之前用的Kinect v2相机，成像效果就畸变的厉害（效果就是，深度图和rgb图不匹配），但我同学的相机就比较好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-29
    • 文件大小：965
    • 提供者：aMay778

  1. 使用RGB-D相机的油菜分枝三维重构与角果识别定位

  2. 为实现高效低成本的油菜植株三维建模和表型参数在线测量，提出一种基.于 RGB-D 相机的油菜分枝三维重建和角果识别定位方法。使用 Kinect 传感器拍.摄角果期油菜分枝在 4 个视角下的彩色和深度图像，进而获取油菜植株的三维点.云并滤波。对配准的点云进行旋转变换，计算点云的曲面法矢量和曲率，并由曲.率相近的点构成配对点对，再使用基于 KD-tree 搜索的最近点迭代（ICP）算法.实现点云的初配准。将初配准误差作为参考值，调整 ICP 算法的对应点距离阈值，.使用初配准的操作流程对初配准得到的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38590738

  1. 基于深度信息的大豆株高计算方法

  2. 为高通量地计算农作物株高, 克服传统测量方法低效、耗时耗力等不足, 以抗线9号、13号和富豆6号寒地大豆为研究对象, 构建了基于Kinect 2.0的大豆冠层图像同步采集平台, 并在三维重建大豆冠层结构形态的基础上, 提出了基于深度信息的个体和群体大豆株高计算方法。实验结果表明, 与实测值相比, 计算得到的个体和群体大豆株高的平均误差分别为0.14 cm和0.54 cm, 抗线9号、13号和富豆6号株高计算值与实测值之间的决定系数依次为0.9717, 0.9730, 0.9697。所提方法能够较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_38738511